20306G推进组2023绿色智能化超大规模MIMO技术研究报告

2023年12月 版权声明CopyrightNotification 未经书面许可禁止打印、复制及通过任何媒体传播 ©2023IMT-2030（6G）推进组版权所有 背景意义................................................................................................................................7 绿色节能网络架构................................................................................................................8 上下行解耦的动态关断网络架构....................................................................................8无蜂窝（CELL-FREE）网络架构....................................................................................10基于RIS辅助的绿色网络架构......................................................................................14 空口节能技术......................................................................................................................17 基于CSI反馈增强的天线调节技术..............................................................................17基于负载情况的公共信号的自适应调节技术..............................................................18基于非连续传输的小区休眠技术..................................................................................18基于SSB增强的网络节能技术.....................................................................................19 智能化超大规模MIMO.....................................................................................................21 智能化CSI反馈方案......................................................................................................21智能化波束管理方案......................................................................................................23智能化基站管理方案......................................................................................................27 总结与挑战..........................................................................................................................28 总结..................................................................................................................................28挑战与建议......................................................................................................................29 缩略语..................................................................................................................................34 图目录 图3.2- 1单层Cell-free网络架构...............................................................................................11图3.2- 2两层Cell-free网络架构...............................................................................................11图3.2- 3动态协作TRP簇..........................................................................................................13图3.3- 1 RIS辅助的单小区覆盖增强示意图............................................................................15图4.2- 1以SSB为例的公共信号自适应调节示意图..............................................................18图4.4- 1 On-demandSSB/SIB1示意图......................................................................................19图4.4- 2主载波承载载波的SIB1信息示意图.........................................................................20图4.4- 3主载波触发辅载波的SIB1传输示意图.....................................................................20图5.1- 1 SCsiNet结构示意图.....................................................................................................22图5.1- 2 SCsiNet对反馈开销和天线端口数的可扩展性评估结果........................................23图5.2- 1环境图片处理流程.......................................................................................................26 表目录 表5.2-1不同波束数量的测试结果............................................................................................27 概述 多输入多输出（MIMO）信道不仅具有经典香农信息论所涉及的时间和频率自由度，还具有空间自由度。MIMO已成为4G和5G提升系统容量和频谱效率的最为有效的核心手段[1]。可以预计，未来将在5G的基础上，采用空天地海泛在通信网络，使用新频谱、超大规模天线、大规模分布式协作MIMO、通信感知一体化等技术，发展覆盖范围更广、传输速率更高、可靠性更高、时延更小的无线传输系统，从而构建更新一代的普适性、智慧化、全业务移动信息基础设施。 绿色的通信网络既是行业降低网络成本的共同愿景，也是全世界实现“双碳”目标的必经之路。随着更多新频点、新技术和新场景的引入，超大规模MIMO的能耗问题将日益突出。同时，受制于器件和干扰，更大规模的MIMO带来的空间分集增益也将趋于饱和，结合人工智能（ArtificialIntelligence,AI）技术的智能化MIMO或将给通信网络带来新的活力。 本报告围绕绿色智能化超大规模MIMO，从节能和智能两个维度阐述了目前超大规模MIMO技术的热点技术和研究现状。 第三章围绕绿色节能网络架构展开，一方面从对现有网络架构的改进角度出发实现网络节能，另一方面对Cell-free，RIS等技术进行探讨，阐述了6G网络中潜在的节能方案。 第四章围绕无线空口技术，结合当前网络现状及标准进展，针对当前以及未来通信网络中潜在的空口节能手段进行分析。 第五章内容围绕AI技术在超大规模MIMO中的应用，首先从空口技术角度，介绍了智能化的信道状态信息反馈方法以及波束管理方案；然后结合通信网络特点，分析了对网络节能管理的潜在方向。 基于本技术报告内容，绿色智能化超大规模MIMO将给未来6G移动通信网络带来巨大增益，但是也还存在诸多挑战，如网络架构的前向兼容性、网络能耗与性能的平衡性、AI技术的低复杂度和可靠性等，在第六章中对此给出 IMT-2030(6G)推进组 IMT-2030(6G)PromotionGroup 背景意义 随着5G移动通信系统的大规模商用，在用户和网络需求的持续驱动下，6G移动通信的研究已如火如荼地展开。6G将集成人工智能、边缘计算等先进技术，致力于开启万物智联的新时代。 这些新技术、新材料的应用虽然可以有效提高网络性能，但是也带来了更严峻的网络能耗问题。6G移动通信如何在获得更大的系统容量、更高的可靠性、更低的时延的同时，获得更高的能量与频谱效率，是学术界和工业界普遍关心的一个问题。 自5G时代开始，我国加快了基站建设，但是同时也使得网络能耗大幅增长。据统计，目前无线网用电量约占整体网络用电量的80%，其中基站设备为主要能耗来源，占比高达70%以上。而为了支撑5G高速率而引入的更多通道数的有源天线单元（ActiveAntennaUnit，AAU）的功耗更是占据了基站90%以上的能耗。随着未来6G网络工作频段和天线数量的增加，这一数据会越来越大。 以 毫 米 波 频 段 为 例 ， 为 满 足 边 缘 用 户 的 通 信 体 验 ， 其 覆 盖 半 径 仅 约 为3.5GHz基站的30%，需要更多的基站以满足覆盖需求。同时，毫米波基站功放效率约为7%-15%，支持毫米波基站功放正常工作的能耗更高。多达1024甚至更多的天线阵子数也将导致更大的发射天线功耗。另一方面，按照带宽代际增长规律，预计6G带宽可达500MHz~1GHz。为保障无线通信质量，单位带宽发射功率基本不变，可推算6G基站发射功率将是5G的5倍以上。此外，智慧内生是6G的重要特征。常用AI模型的复杂度从十几兆到上百吉个模型参数。以ChatGPT为例，据环球零碳研究中心粗略合算，其模型训练碳排放超过552吨，运行60天碳排放约为