R18 Groupe sans fil 5G RAN1 Points forts techniques

3GPPDéclaration 18est la premièreLa 5G avancéeCette version, axée sur l'intégration IA/ML, des performances extrêmes pour XR/IoT industriel, IAB mobile, positionnement amélioré et efficacité du spectre jusqu'à 71 GHz.RAN1Il favorise davantage l'IA/ML dans l'optimisation des RAN et les améliorations de l'intelligence artificielle (PHY/AI) grâce à l'évolution de la couche physique.

I. Caractéristiques clés du RAN1 (couche physique et intelligence artificielle/innovation en apprentissage automatique)

1.1 Évolution du MIMO:Multipaneau de liaison ascendante (8 couches), MU-MIMO avec jusqu'à 24 ports DMRS, cadre TCI multi-TRP.

• Principe de fonctionnement:Étend les rapports CSI de type I/II à travers un cadre TCI unifié sur plusieurs panneaux TRP. gNB prévoit jusqu'à 24 ports DMRS pour MU-MIMO (12 dans Rel-17),permettant à chaque UE d'utiliser 8 couches de liaisons UL; DCI indique l'état du TCI conjoint; l'UE applique le précodage/phase à travers les panneaux.
• Les progrès:Rel-17 multi-TRP manquait de signalisation unifiée, ce qui entraînait une perte de 20 à 30% de l'efficacité spectrale dans les déploiements denses; les limitations de couche restreignaient le débit UL de chaque UE à 4 à 6 couches,réalisation d'une augmentation de 40% de la capacité de liaison montante (UL) pour les stades/festivals de musique.

1.2 AI/MLappliqué à la compression par rétroaction CSI, à la gestion du faisceau et au positionnement.

• Principe de fonctionnement:Les réseaux neuronaux utilisent des livres de code formés hors ligne pour compresser le CSI de type II (32 ports → 8 coefficients).La prédiction du faisceau utilise des modèles L1-RSRP pour prépositionner les faisceaux avant la remise.
• Progression du projet:Les frais généraux de CSI consomment 15 à 20% des ressources DL; le taux d'échec de la gestion du faisceau est aussi élevé que 25% dans les scénarios à forte mobilité (par exemple, les autoroutes).
• Amélioration des résultats:Réduction de 50% des frais généraux d'information sur l'état du canal (CSI), augmentation de 30% du taux de réussite de la remise.

1.3 Amélioration de la couverture(Enchaînez la transmission à pleine puissance, signal de réveil à faible puissance).

• Principe de fonctionnement:Le gNB envoie un signal à l'UE pour appliquer la puissance de sortie totale sur toutes les couches de liaison ascendante (pas de sauvegarde de puissance au niveau de la couche).la sensibilité -110 dBm) reçoit le signal de réveil (WUS) avant le cycle de réception principalLe WUS contient des informations d'indication de 1 bit (surveillance du PDCCH ou du sommeil).
• Avancement du projet:La couverture de liaison ascendante Rel-17 est limitée par un back-off hiérarchique de puissance (3dB de perte pour le MIMO à 4 couches); le récepteur principal consomme 50% de la puissance de l'UE pendant la surveillance DRX.
• Amélioration de l' effet:La couverture de la liaison montante est étendue de 3 dB, économisant 40% d'énergie pour les applications d'Internet des objets/vidéo en streaming.

1.4 Aggrégation de porteuse de liaison latérale de bande ITS (CA)et le partage dynamique du spectre (DSS) avec LTE CRS.

• Principe de fonctionnement:Sidelink prend en charge la CA dans les bandes n47 (ITS 5,9 GHz) + FR1; prend en charge la sélection de ressources autonomes coordonnées UE-UE de type 2c. En raison du temps aller-retour (RTT) supérieur à 500 millisecondes,HARQ est désactivé pour NTN IoT (seulement la répétition en boucle ouverte est prise en charge); la précompensation de l'effet Doppler est effectuée dans le DMRS.
• Avancement du projet:Rel-17 Sidelink ne prend en charge qu'un seul opérateur (50% de perte de débit); le temps d'arrêt NTN IoT HARQ entraîne une perte de paquets de 30%.
• Amélioration de l' effet:Le débit des liaisons secondaires de platooning V2X a été multiplié par 2, la fiabilité de l'IoT NTN atteint 95%.

1.5 Réalité augmentée (RX) /communication multisensorielle(support à faible latence et haute fiabilité).

• Principe de fonctionnement:Nouveau processus QoS, budget de latence inférieur à 1 milliseconde, prend en charge le marquage de paquets de données multi-capteurs (flux vidéo + haptique + audio). gNB donne la priorité grâce à un mécanisme de préemption.UE rapporte des données de posture/mouvement pour la planification prédictive.
• Avancement du projet:Le support Rel-17 XR ne prend en charge que le unicast; la latence de rétroaction haptique dépasse 20 millisecondes (inutile pour le fonctionnement à distance).
• Amélioration de l' effet:La latence de bout en bout de l'AR/VR + dans les télécommandes industrielles est inférieure à 5 millisecondes.

1.6 NTN amélioration de la fonction(couverture de liaison ascendante du smartphone, désactivation du HARQ pour les appareils IoT).

• Principe de fonctionnement:Rel-18 améliore la couverture de la liaison montante pour les smartphones dans les réseaux non terrestres (NTN) en optimisant la transmission de la couche physique,permettant une plus grande puissance de transmission et une meilleure gestion du budget de liaison pour accueillir les chaînes satellitairesPour les appareils IoT sur les NTN, la rétroaction HARQ traditionnelle est inefficace en raison du long temps aller-retour (RTT) par satellite, de sorte que la rétroaction HARQ est désactivée et un schéma de retransmission en boucle ouverte est utilisé à la place.
• Progression du projet:Auparavant, la couverture limitée des liaisons ascendantes pour les smartphones sur les NTN en raison d'un contrôle de puissance et d'une marge de liaison insuffisants entraînait une connectivité médiocre.La rétroaction HARQ a causé une dégradation du débit et des problèmes de latence pour les appareils IoT en raison des retards des satellites. La désactivation de HARQ élimine les retards de rétroaction et améliore la fiabilité des appareils IoT limités. Cela permet une connectivité mondiale robuste pour l'IoT et les smartphones au-delà des réseaux terrestres.

II. Applications de projets RAN1

• XR urbain dense (la technologie MIMO multi-TRP réduit la latence AR/VR à moins d'une milliseconde);
• Automatisation industrielle (la prédiction du faisceau IA/ML réduit de 30% le taux d'échec du transfert);
• V2X/High mobility (la CA sidelink améliore la fiabilité).

III. Mise en œuvre du projet RAN1

• gNB PHY (couche physique de la station de base):Intégre des modèles d'IA pour la compression CSI (par exemple, les réseaux de neurones prédisent le CSI de type II basé sur le CSI de type I, réduisant les frais généraux de 50%).
• Résultats de l'enquêtePrend en charge le récepteur de réveil à faible puissance (indépendant de la liaison RF principale) pour la signalisation d'alignement DRX.