LTE筆記: AI/ML for NR Interface -1

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在之前的內容中, 我們介紹了 O-RAN 的標準,
並藉受如何透過 RIC 的介入, 使 AI/ML 演算法和 RAN 相結合.
相同的, 受啟發於 AI/ML 的熱潮, 3GPP 也思考如何與其進行整合,
其中, 可以分成以下 3 個整合方向:
  1. RAN 1/2/4: AI/ML for NR Interface 
  2. RAN 3: AI/ML on NG-RAN: NES, MRO, MLB
  3. SA 5: AI/ML Manegement (OAM)
其中, 第一點為這一系列文章中的主題, 我們後續介紹,
第二點則是延續之前 4G 架構中, 對於 SON 功能的討論, 
所以可以看到 NES, MRO, MLB 這些對基地台參數最佳化的方法,
只是加入 AI/ML 演算法進行其架構的延伸.
第三點, OAM (Operations, Administration and Maintenance) 也是延續自 4G,
強調對於電信網路的管理, 營運進行視覺化與自動化.

來自: https://www.comsoc.org/publications/ctn/artificial-intelligence-3gpp-5g-advanced-survey

相較於現有網路的管理與最佳化方法的延伸,
在第一點的討論中, 由於跨越了 NR interface, 也就是無線的鏈結,
著重在 AI/ML 於使用者 (UE) 與網路端 (NW) 的協作, 
也因此, 在此架構下的第一個重點即是: AI/ML 模型的訓練與推論流程,
而在目前的架構中, 目前仍保有彈性, 
進行模型訓練的位置可以是 gNB, 也可以是網路控制器 (RIC, OAM, etc)
至於進行推論可以在 gNB 上進行, 或是將模型傳送至 UE 端進行推論.

來自: https://sharetechnote.com/html/5G/5G_AI_ML.html

在此計算框架下, AI/ML for NR Interface 專注在三個開發的方向:
  1. Channel State Information (CSI) 資料處理: 考慮到 CSI 的資料量很大, 可以透過編碼-解碼 (encoder-decoder) 的架構, 減少進行回報的資料量. 在目前討論中, 頻率的 CFR (Channel Frequency Response) 壓縮已被採認, 時域上的 CIR (Channel Impulse Response) 處理仍在討論.
  2. Beam Management (BM) 波束管理: 透過 AI/ML 模型進行空間-時間 (Spatial-temporal) 上的預測, 以增進波束對焦的效率.
  3. 以 AI/ML 進行的定位演算法: 有可以進一步分為直接定位 (Positioning Direct AI/ML positioning) 與輔助定位 (AI/ML assisted positioning), 透過 AI/ML 的輔助, 希望可以增進 (尤其在室內情境中) 的定位誤差.
在後續的文章中, 我們將從定位開始, 依序介紹上述三個主題,
嘗試了解 AI/ML 在 5G, 甚至是 6G 網路中最有可能產生應用的實施例.

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