Die 3GPP-Empfehlungen setzen Ziele zur Verbesserung der Architektur von 5G-Systemen und Funkzugangsnetzen.
Die neueste technische Spezifikation des globalen Standardisierungsgremiums für das 5G-Netzwerk, die Wochen vor dem MWC22 (28. Februar bis 3. März 2022, Barcelona) veröffentlicht wurde, legte einen Fahrplan für die Entwicklung einer vereinfachten Unterstützung für das Internet der Dinge, künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen und eine effizientere Nutzung fest von drahtlosem Breitband. Das 3rd Generation Partnership Project (3GPP), eine Gruppe von sieben Organisationen, die an der Entwicklung von Kommunikationsstandards arbeiten, hat Version 18 der Spezifikationen sowohl für die 5G-Systemarchitektur als auch für drahtlose Zugangsnetze veröffentlicht. „Es geht darum zu definieren, an welchem Projekt das 3GPP-Ökosystem arbeiten wird und wie weit die Reichweite jedes Projekts reichen soll“, sagte Danny Tseng, Senior Director of Technical Marketing bei Qualcomm. Qualcomm. Letztere ist Mitglied im 3GPP und trägt maßgeblich zur Entwicklung von 5G bei.
MIMO-Verbesserungen
Die MIMO-Technologie (Multiple Input and Output) ist der Eckpfeiler der fortschrittlichen drahtlosen Kommunikation, lizenziert oder nicht lizenziert. Es ermöglicht Access Points oder Relaisstationen, das Spektrum effizienter zu nutzen, indem der Betrieb mehrerer Antennen an jedem Access Point automatisch koordiniert wird. Somit kann ein MIMO-System eine große Anzahl von Client-Geräten gleichzeitig mit weniger Spektrum bedienen, indem es jedem Client ermöglicht, über eine andere Antenne zu kommunizieren. Laut Andre Kindness, Lead Analyst bei Forrester, ist die wichtigste neue MIMO-Spezifikation Beamforming, das Funksignale direkt statt Massensendungen sendet. Es ermöglicht drahtlosen Netzwerken, dasselbe Spektrum zu verwenden, um mit mehreren Clients gleichzeitig zu kommunizieren, ohne Interferenzen zu verursachen, da ein Client in einer Richtung von einem Access Point über dieselbe Bandbreite bedient werden kann, die von einem Client bereitgestellt wird, der sich in einem anderen befindet. Es passiert auf der Client-Seite und auf der Funkzugangsseite“, sagte Kindness. „Der nächste Schritt besteht darin, die Strahlen zu analysieren, die zu jeder Antenne zurückkehren, und das Signal/Rauschen zu filtern“, fügte er hinzu.
IoT-Unterstützung
Die Nutzung von 5G-Netzen zur Unterstützung von IoT-Bereitstellungen ist für Netzbetreiber aufgrund ihrer potenziellen Popularität attraktiv. Wenn ein kommerzieller 5G-Dienst verfügbar ist, bei dem Kunden IoT mit einem Netzwerk verbinden möchten, müssen sie nur sicherstellen, dass ihre IoT-Geräte den Dienst unterstützen und aktivieren. Es ist viel einfacher, als eigene Netzwerke zu entwerfen und bereitzustellen, um die Initiative zum Internet der Dinge zu unterstützen. Ein Großteil der neuen IoT-Unterstützung basiert auf einer zuvor eingeführten Funktion namens Low Capacity, mit der 5-MHz-Kanäle für Geräte bereitgestellt werden können, die mehr als das 200-kHz-Schmalband-IoT benötigen, aber weniger als der kleinste in der Spezifikation definierte Kanal (20 MHz). Laut Tseng „fallen tragbare Geräte und bestimmte Arten von Sensoren in diese Kategorie“. «La nouvelle spécification à capacité réduite permet de libérer de la bande passante pour des applications plus intensivs et de répondre à la question de la price en charge d’un plus grand numbre de dispositifs de manière plus efficace par les réseaux », at -adds .
Verbesserungen bei KI und maschinellem Lernen
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gelten für 5G sowohl auf der Ebene des Netzwerkmanagements als auch auf der Kapazitätsebene. Mit anderen Worten, KI/Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug, mit dem Netzwerke besser funktionieren, und eine Anwendung, die 5G-Netzwerke unterstützen können. „In operativer Hinsicht sollte eine bessere Integration von KI und maschinellem Lernen dazu beitragen, dass Netzwerke auf verschiedene Weise funktionieren“, sagte Tsing. “Zum Beispiel bessere Übertragungen, höhere Spektrumseffizienz und genauere Positionierung”, fügte er hinzu. Die Notwendigkeit, KI/ML in Netzwerken zu unterstützen, wird durch die zunehmende Komplexität des Netzwerks vorangetrieben und ist eine logische Folge von Technologien wie SDN und softwaredefinierten Netzwerken in der nicht lizenzierten drahtlosen Industrie. „Die Idee ist, die Netzwerke selbst intelligent genug zu machen, um mit dieser Komplexität fertig zu werden“, sagte André Kindness von Forrester. „Mehr 5G-Kunden, die mit mehr Antennen kommunizieren, bedeuten mehr Komplexität, und Netzwerke verwenden Software, um beides zu analysieren und zu verwalten“, fügte er hinzu.