《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于分層強化學(xué)習(xí)框架的6G確定性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究
2022年電子技術(shù)應(yīng)用第12期
邢燕霞1,，胡興洪2
1.中國電信股份有限公司研究院,，北京102209,；2.北京郵電大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,，北京100876
摘要： 隨著遠程醫(yī)療,、智慧工廠等時延敏感類業(yè)務(wù)的發(fā)展,，對移動確定性網(wǎng)絡(luò)的需求不斷提高,。3GPP R16版本提出5G協(xié)同TSN的5G TSC網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),，實現(xiàn)了移動網(wǎng)絡(luò)的確定性服務(wù),。然而,，5G TSC網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)依然面臨許多技術(shù)問題：不支持聯(lián)合業(yè)務(wù)調(diào)度、不支持廣域網(wǎng)長距離傳輸,、不支持應(yīng)用協(xié)同等,。因此，梳理3GPP支持移動確定性網(wǎng)絡(luò)的推進過程,，明確問題存在的原因,，并面向6G網(wǎng)絡(luò)給出基于人工智能算法的解決方案。
中圖分類號： TN929.5,；TP18
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.223371
中文引用格式： 邢燕霞,，胡興洪. 基于分層強化學(xué)習(xí)框架的6G確定性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,，2022，48(12)：1-4,，10.
英文引用格式： Xing Yanxia,，Hu Xinghong. 6G deterministic network technology based on hierarchical reinforcement learning framework[J]. Application of Electronic Technique，2022,，48(12)：1-4,，10.
6G deterministic network technology based on hierarchical reinforcement learning framework
Xing Yanxia1，Hu Xinghong2
1.China Telecom Corporation Limited Research Institute,，Beijing 102209,，China； 2.School of Information and Communication Engineering,，Beijing University of Posts and Telecommunications,，Beijing 100876，China
Abstract： With the development of delay-sensitive services such as telemedicine and smart factories, the demand for mobile deterministic networks continues to increase. The 3GPP R16 version proposes the 5G TSC network architecture of 5G coordinated TSN, which realizes the deterministic service of the mobile network. However, the 5G TSC network architecture still faces many technical problems: not supporting joint service scheduling, not supporting long-distance WAN transmission, and not supporting application collaboration. Therefore, this paper sorts out the promotion process of 3GPP supporting mobile deterministic networks, clarifies the reasons for the existence of problems, and provides solutions based on artificial intelligence algorithms for 6G networks.
Key words : deterministic network,；6G,；5G TSC；reinforcement learning

0 引言

    隨著工業(yè)制造,、車聯(lián)網(wǎng),、智能電網(wǎng)等時延敏感類業(yè)務(wù)的發(fā)展，對移動通信網(wǎng)絡(luò)的實時性和確定性需求不斷提高[1],。例如,，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)上傳和控制指令下發(fā)、遠程機器人手術(shù),、無人駕駛等,，需要將端到端時延控制在1~10 ms，將時延抖動控制在微秒級,，但傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)只能將端到端時延減少到幾十毫秒[1],。因此，面向未來6G時代,，提供“盡力而為”業(yè)務(wù)保障的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò),，將逐步演進發(fā)展為可靠、安全,、有界的確定性網(wǎng)絡(luò),。

    確定性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已成為當今學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界研究和關(guān)注的熱點之一，各大標準組織均設(shè)立了專門的工作組進行相關(guān)技術(shù)的推進,，包括：

    (1)IEEE設(shè)立時間敏感網(wǎng)絡(luò)(Time-Sensitive Networking,，TSN)工作組，用于解決二層網(wǎng)絡(luò)的確定性問題,。在IEEE 802.1標準框架下,，制定了圍繞時間同步、流量整形,、資源預(yù)留等多項關(guān)鍵技術(shù)的協(xié)議族,。目前，TSN主要應(yīng)用于汽車控制領(lǐng)域,、工廠內(nèi)網(wǎng),、智能電網(wǎng)等場景[2]。

    (2)IETF設(shè)立確定性網(wǎng)絡(luò)(Deterministic Networking Working,，DetNet)工作組,，致力于解決三層網(wǎng)絡(luò)的確定性問題，并與TSN工作組合作,，定義了二層網(wǎng)絡(luò)和三層網(wǎng)絡(luò)的通用框架,。DetNet借鑒了TSN的機制和架構(gòu)，通過實現(xiàn)時鐘同步,、資源預(yù)留,、多徑路由等技術(shù)，為三層數(shù)據(jù)提供確定性的延遲,、抖動,、丟包以及高可靠性保障。目前,，DetNet主要應(yīng)用于專業(yè)和家庭音頻/視頻,、車載多媒體、工業(yè)控制系統(tǒng),，以及TSN工作組考慮的應(yīng)用[1],。

    (3)由于TSN技術(shù)不能提供廣域網(wǎng)和無線場景下的確定性保障，而5G具備部署靈活,、移動性支持等優(yōu)勢,，在自動巡檢、機器人等工業(yè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景,。因此,，3GPP在R16中引入了TSN技術(shù)，提出5G時間敏感通信網(wǎng)絡(luò)(Time-Sensitive Communication,，TSC),，支持移動網(wǎng)絡(luò)的確定性[3]；在R17中進一步增強了網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),，支持UE-UE的確定性[4],；在R18中開始了DetNet的研究，以支持三層網(wǎng)絡(luò)的確定性。

    (4)國內(nèi)標準組織(例如CCSA,、ITM-2030,、確定性工業(yè)聯(lián)盟等組織)均在開展確定性相關(guān)的研究和產(chǎn)業(yè)推進。

    本文基于3GPP提出的5G與TSN協(xié)同網(wǎng)絡(luò),，分析其提供的功能和存在的問題,，并面向6G網(wǎng)絡(luò)提出相應(yīng)的解決方案。




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作者信息：

邢燕霞1,，胡興洪2

(1.中國電信股份有限公司研究院，北京102209,；2.北京郵電大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,，北京100876)




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