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AI頻譜爭奪戰,對5G意味著什么?

2019-10-30 14:31 weila

圖片來源@視覺中國

文 | 腦極體

文 | 腦極體

用AI來治理交通擁堵,在轟轟烈烈的城市智能化改造大潮的席卷下,大家想必或多或少都聽說過。那么,利用AI來管理隱形的數據高速公路呢?

沒錯,指的就是同樣火熱的5G建設。

今天,大部分讀者可能都已經了解了頻譜之于5G的重要性,而頻譜的獲得方式也比較直接,要么是競價拍賣,要么是國家分配發放牌照。如今,各國頻譜資源的“搶地盤”競爭早就已經告一段落,而運營商們面對高昂的建設成本,當務之急自然就是怎樣提高頻譜的利用率了。

其中,頻譜共享(spectrum sharing),就被看做是終結頻譜稀缺這一局面的關鍵方式。但在時間的過程中,卻存在著許多無法忽視的難題。而AI又將如何影響5G照進現實的腳步呢?

頻譜共享究竟難在哪里?

首先需要搞清楚的是,到底什么是頻譜共享。

簡單來說,就是讓不同制式的網絡可以根據自身的業務狀況,釋放一部分頻譜資源,和其他網絡共同使用。舉個例子,在5G初期,如果要從4G原有頻譜中分割出來一部分給5G使用,那么就會直接造成4G的可用頻譜減少,同時5G終端又沒有那么多,分配過去的頻譜大概率也是浪費的。

那么,實現高中低頻段的頻譜共享,讓原來“僅限4G”、“僅限5G”的通道上可以數據自由傳輸,同時又不會相互干擾,就像超跑與普通汽車可以共同在一條道路上穿梭一樣,這樣的網絡融合的局面豈不是能更有效地緩解頻譜的供需矛盾。

實際上,早在2017年3GPP加速5G標準的同時,也引入了5G NR頻譜共享研究,將頻譜共享作為5G標準中的組成部分。但時至今日,頻譜共享一直未能被大范圍推廣。

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美國的頻譜分配圖

并不是運營商們不給力,而是造成其應用困難的核心原因,至今仍有待產業去一一解開:

首先是技術上的挑戰。頻譜共享意味著要讓兩種無線通訊網絡共享統一頻段,但信道之間很容易產生相互干擾的兼容問題。

比如4G是寬帶系統,信道配置相對粗放,而5G也是寬帶系統,同樣存在各類物理信道,想要防止兩種制式之間物理信道發生干擾,就需要提出非常精確的“交通規則”,才能避免“撞車”。

同時,共存的網絡制式越來越多,也進一步加大了共享難度。除了已經存在的2G/3G/4G/5G等之外,衛星互聯網、軍用系統等也在擴容。

早在2015年,美國聯邦通信傳播委員會(FCC)就將帶寬為150MHz的市民寬帶無線電服務(CBRS)頻段釋放了出來,允許其他用戶使用,以緩解頻譜資源稀缺而日益擁塞的壓力。但2G/3G等網絡減頻退網并非一朝一夕能夠完成的事。在這期間,如何讓5G建設與頻譜供求相協調,成為運營商生存下去的必要條件。

AI這支“特效藥”向5G投擲了什么?

在5G走完了一系列基礎準備工作之后,是時候來到產業鏈的中間層,真實思考一下如何提升運營效率,進而達成用戶體驗與商業效益的雙保險了。

在我們看來,一個能夠統籌合理的AI算法,或許是支撐5G網絡與現實世界最關鍵的存在。至少在頻譜共享中,AI能夠起到三個關鍵作用:

一是精確認知。管理頻譜池使用狀況的前提,是對所有節點的情況了如指掌,即使在較弱的環境中,也能夠確保在對其他無線電波沒有射頻干擾的情況下實現成功共享。過去,探測電磁頻譜中的能量波動,只能依靠自動探測器來識別,但這些探測器往往缺乏足夠的鑒別能力,混淆或忽略雷達等重要信號時有發生。而AI恰恰能夠提升檢測器的識別準確率。

前不久,美國國家標準與技術研究所(NIST)就訓練出了八種深度學習算法,可識別近15000個60秒長的雷達信號頻譜圖。

二是智能調度。多制式共存的局面,也正在讓網絡流量的熱點峰值變化變得更加難以預測,智能算法能夠根據實際流量需求,在4G和5G之間對系統容量進行重新調整,從而讓混合組網的5G解決方案所有的設備能夠時時保持在最佳性能。



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