清科倪正东：VC-PE进入收获期并购仍缺乏专业人才
06-17
AI频谱战会对5G产生影响吗？频谱之战还可能延伸到更遥远的6G建设。
频谱共享要真正从技术蓝图走向现实，AI行业的支持必不可少。
利用AI治理交通拥堵，在蓬勃的城市智能化改造大潮下，想必大家都或多或少听说过。
那么，如何利用人工智能来管理隐形数据高速公路呢？ 是的，指的是同样火热的5G建设。
今天，大多数读者可能已经了解了频谱对于5G的重要性，而获得频谱的方式也比较直接，要么通过招标拍卖，要么通过国家分配发放牌照。
如今，各国对频谱资源的“抢地”争夺早已落下帷幕。
面对高昂的建设成本，运营商的首要任务自然是如何提高频谱利用率。
其中，频谱共享被视为结束频谱稀缺局面的关键途径。
但随着时间的推移，也出现了许多不容忽视的问题。
人工智能将如何影响5G成为现实的步伐？ 频谱共享有什么难的？ 您需要了解的第一件事是频谱共享是什么。
简单来说，就是允许不同制式的网络根据自身业务情况释放部分频谱资源，与其他网络共同使用。
例如，在5G初期，如果将原有4G频谱划分为5G使用，将直接减少4G可用频谱。
同时，5G终端没有那么多，分配的频谱很可能会被浪费。
的。
然后，实现高、中、低频段的频谱共享，让数据可以在原来的“4G专用”和“5G专用”信道上自由传输，互不干扰，就像超级跑车和普通汽车一样可以一起共享数据。
就像走在同一条路上一样，这种网络融合的情况不是更能有效缓解频谱供需矛盾吗？ 事实上，3GPP早在2018年就在加速5G标准制定的同时，也推出了5G NR频谱共享研究，并将频谱共享作为5G标准的组成部分。
但迄今为止，频谱共享尚未得到广泛推广。
（美国频谱分配图） 不是运营商无能，而是造成其应用困难的核心原因，仍需业界一一解决： 首先是技术挑战。
频谱共享是指两个无线通信网络共享相同的频段，但信道之间容易出现互相干扰的兼容性问题。
比如4G是宽带系统，信道配置比较丰富，而5G也是宽带系统，也有各种物理信道。
如果要防止两个标准之间物理信道上的干扰，就需要提出非常精确的“流量规则”，以避免“崩溃”。
同时，越来越多的网络标准并存，进一步增加了共享的难度。
除了现有的2G/3G/4G/5G之外，卫星互联网、军事系统等也在不断扩展。
早在2016年，美国联邦通信委员会（FCC）就发布了带宽为1MHz的公民宽带无线电服务（CBRS）频段，允许其他用户使用，以缓解因网络拥塞而加剧的压力频谱资源稀缺。
但2G/3G等网络的降频和退出并不是一朝一夕就能完成的。
在此期间，如何协调5G建设与频谱供需已成为运营商生存的必要条件。
AI对5G投了什么“特效药”？ 在完成了5G的一系列基础准备之后，是时候来到产业链的中层，真正思考如何提高运营效率，实现用户体验和商业效益的双保险。
在我们看来，协调良好的AI算法可能是支持5G网络和现实世界最关键的事情。
至少在频谱共享方面，AI可以发挥三个关键作用： 第一，准确认知。
管理频谱池使用的前提是清楚地了解所有节点的情况，即使在弱环境下，也能确保成功共享而不会对其他无线电波产生射频干扰。
过去，电磁频谱能量波动的探测只能依靠自动探测器。
然而，这些探测器往往缺乏足够的辨别能力，经常发生雷达等重要信号被混淆或忽略的情况。
而AI恰恰可以提高探测器的识别准确率。
不久前，美国国家标准与技术研究院（NIST）训练了八种深度学习算法，可以识别近 0 个长达 60 秒的雷达信号频谱图。
二是智能调度。
多种标准的共存也使得预测网络流量热点的峰值变化变得更加困难。
智能算法可以根据实际流量需求在4G和5G之间重新调整系统容量，让5G解决混合组网的问题。
解决方案中的所有设备都可以始终保持最佳性能。
例如，华为的CloudAIR解决方案和爱立信的频谱共享软件利用智能调度算法，实现了4G和5G在同一载频上同时运行并按需分配的可行性。
三是高效部署。
5G运营商之间的最终竞争将集中在业务创新上。
但不同类型的业务对网络指标的要求存在很大差异。
海量物联网逐渐融入网络，也对运营商的承载能力提出了更高的要求。
为了支撑多样化的业务需求和应用的快速开发，同时尽快获得用户的投资回报，利用AI的高效部署能力快速分发应用，率先帮助用户获得最佳的5G体验至关重要。
总而言之，在这场5G频谱争夺战中，利用AI实现精细化管理是一个有待顶级设计者、运营商、基础设施供应商、开发者等从业者共同构建解决方案的命题。
。
未来的行业机会在哪里？ 完善承载数十亿互联网用户的通信系统并不容易。
然而，问题也蕴藏着机遇。
谁能在这场科技分旗大赛中占据先机，显然将扮演好“水载体”的角色，率先挖掘出5G革命的第一批金矿。
目前看来，最有可能出现机会的领域之一就是云网络基础设施。
由于不同运营商的业务需求在时间、空间和频率上不一致，需要在多个运营商的频谱之间建立共享接口，以交换信息并协商频谱共享规则，但由于竞争关系，运营商既不愿意也不愿意交换更详细的敏感信息。
那么如何基于模糊信息对频谱资源进行监管呢？今天我们知道很多人工智能功能已经集成到云端。
核心网云化可以实现运营商空口资源的多维度整合，已成为大势所趋。
另一个是跨终端的广义物联网。
众所周知，工业互联网、车联网等智能化转型需要多个网络系统与多个终端建立稳定的连接。
可以说是5G应用的前哨站和频谱共享的试验场。
目前，政策正在规划分配一些新的频段来支持其发展。
同时，在确保不造成无线电干扰的同时，三大运营商也在利用现有网络开展NB-IoT（窄带物联网）试验。
未来，宽带系统频率共享和管理方式可能会首先在该领域诞生，而行业本身也将有机会率先尝到5G的甜头。
频谱之战还可能延伸到更遥远的6G建设。
频谱共享要真正从技术蓝图走向现实，AI行业的支持必不可少。
而我们也在城市智能化升级的一步步轨迹中逐渐看清了方向。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不拥有所有权，不承担相关法律责任。如果发现本站有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件 举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。
标签：
相关文章
06-17
06-08
06-18
06-18
06-17
最新文章
使用电子管有哪些注意事项？如何检查电子管之间是否短路？
博通支付1200万美元和解SEC财务欺诈指控
八名运营商高管确认加入虚拟运营商
内蒙古农牧区雷电灾害成因分析及防雷对策
北京联通将5G应用于世园会远程医疗急救
TD-SCDMA最后一轮冲刺测试启动，产业前景更加光明
专访阿里云总裁王健：云计算服务平台梦想成真
USB2.0控制器CY7C68013的接口设计与实现