R18'deki 5G Radyo Grubu RAN1'in Anahtar Teknik Noktaları

3GPPRelease 18 ilk 5G-Advanced sürümüdür ve yapay zeka/makine öğrenimi entegrasyonu, XR/Endüstriyel IoT'de üstün performans, mobil IAB, gelişmiş konumlandırma ve 71GHz'e kadar spektrum verimliliğine odaklanmaktadır.RAN1 ayrıca RAN optimizasyonunda ve fiziksel katman evrimi aracılığıyla yapay zeka (PHY/AI) alanında yapay zeka/makine öğrenimi geliştirmelerini teşvik etmektedir.

I. RAN1'in Temel Özellikleri (Fiziksel Katman ve Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Yenilikleri)

1.1 MIMO Evrimi: Çok panelli uplink (Seviye 8), 24 adede kadar DMRS portlu MU-MIMO, çoklu-TRP TCI çerçevesi.

• Çalışma Prensibi: Çoklu TRP panelleri arasında birleşik bir TCI çerçevesi aracılığıyla Tip I/II CSI raporlamasını genişletir. gNB, MU-MIMO için 24 adede kadar DMRS portu (Rel-17'de 12) zamanlar, her bir UE'nin Seviye 8 UL bağlantılarını kullanmasını sağlar; DCI, ortak TCI durumunu belirtir; UE, paneller arasında faz/ön kodlama uygular.
• İlerleme: Rel-17 çoklu-TRP'de birleşik sinyalleşmenin olmaması, yoğun konuşlandırmalarda spektral verimlilikte %20-30'luk bir kayıpla sonuçlandı; seviye kısıtlamaları, her bir UE'nin UL verimini 4-6 katmanlarıyla sınırladı, böylece stadyumlar/müzik festivalleri için uplink (UL) kapasitesinde %40'lık bir artış sağlandı.

1.2 Yapay Zeka/Makine Öğrenimi UygulamalarıCSI Geri Bildirim Sıkıştırması, Işın Yönetimi ve Konumlandırma için.

• Çalışma Prensibi: Sinir ağı, Tip II CSI'yi (32 port → 8 katsayı) sıkıştırmak için çevrimdışı eğitilmiş bir kod defteri kullanır. gNB, modeli RRC aracılığıyla dağıtır; UE, sıkıştırılmış geri bildirimi raporlar. Işın tahmini, devir öncesinde ışınları önceden konumlandırmak için L1-RSRP modunu kullanır.
• Proje İlerlemesi: CSI yükü, DL kaynaklarının %15-20'sini tüketiyordu; yüksek hareketlilik senaryolarında (örneğin, otoyollar), ışın yönetimi arıza oranları %25'e kadar ulaştı.
• İyileştirme Sonuçları: Kanal Durum Bilgisi (CSI) yükü %50 azaldı, devir başarı oranı %30 iyileşti.

1.3 Gelişmiş Kapsama Alanı(Uplink tam güç iletimi, düşük güçlü uyandırma sinyali).

• Çalışma Prensibi: gNB, UE'ye bir sinyal gönderir ve tüm uplink katmanlarında (kademeli güç azaltma olmadan) tam güç çıkışı uygulamasına olanak tanır. Bağımsız bir düşük güçlü uyandırma alıcısı (görev döngüsü kontrollü, hassasiyet -110dBm), ana alma döngüsünden önce uyandırma sinyalini (WUS) alır. WUS, 1 bitlik gösterge bilgisi taşır (PDCCH'yi izleme veya uyku).
• Proje İlerlemesi: Rel-17 uplink kapsamı, kademeli güç azaltma ile sınırlıdır (4. dereceden MIMO'da 3dB kayıp); ana alıcı, DRX izleme sırasında UE'nin gücünün %50'sini tüketir.
• İyileştirmeler: Uplink kapsamı 3dB genişletildi; IoT/video akışı uygulamaları, gücün %40'ını kurtardı.

1.4 ITS Bandı Sidelink Taşıyıcı Toplaması (CA) ve LTE CRS ile Dinamik Spektrum Paylaşımı (DSS).

• Çalışma Prensibi: Sidelink, n47 (5.9GHz ITS) + FR1 bantları arasında CA'yı destekler; UE'ler arasında Tip 2c koordinasyonu için özerk kaynak seçimi destekler. 500 milisaniyeden büyük bir gidiş-dönüş süresi (RTT) nedeniyle, NTN IoT, HARQ'yu devre dışı bırakır (yalnızca açık döngü tekrarını destekler); DMRS'deki Doppler etkisi için ön telafi uygulanır.
• Proje İlerlemesi: Rel-17 Sidelink yalnızca tek taşıyıcıyı destekler (%50 verim kaybı); NTN IoT HARQ zaman aşımları %30 paket kaybına neden olur.
• İyileştirmeler: V2X oluşum sidelink verimi 2 kat artırılır ve NTN IoT güvenilirliği %95'e ulaşır.

1.5 Genişletilmiş Gerçeklik (XR)/Çoklu sensör İletişimi(Yüksek Güvenilirlik, Düşük Gecikme Desteği).

• Çalışma Prensibi: Yeni QoS prosedürü, 1 milisaniyeden az gecikme bütçesi, çoklu sensör paket etiketlemesini (video + dokunsal + ses akışı) destekler. gNB, bir önleme mekanizması aracılığıyla verileri önceliklendirir. UE, öngörücü zamanlama için tutum/hareket verilerini raporlar.
• Proje İlerlemesi: Rel-17 XR desteği yalnızca tek yönlü yayını destekler; dokunsal geri bildirim gecikmesi 20 milisaniyeyi aşar (uzaktan kullanım için kullanılamaz).
• İyileştirmeler: Endüstriyel uzaktan kontrolde AR/VR + dokunsalın uçtan uca gecikmesi 5 milisaniyeden azdır.

1.6 NTN İşlevselliği Geliştirmesi(Akıllı Telefon Uplink Kapsamı, IoT Cihazları için HARQ'yu Devre Dışı Bırakma).

• Nasıl Çalışır: Rel-18, fiziksel katman iletimini optimize ederek, uydu kanallarını barındırmak için daha yüksek iletim gücüne ve daha iyi bağlantı bütçesi yönetimine izin vererek, karasal olmayan ağlardaki (NTN'ler) akıllı telefonların uplink kapsamını iyileştirir. NTN'lerdeki IoT cihazları için, uzun uydu gidiş-dönüş süreleri (RTT'ler) nedeniyle geleneksel HARQ geri bildirimi verimsizdir, bu nedenle HARQ geri bildirimi devre dışı bırakılır ve bunun yerine açık döngü tekrar şeması benimsenir.
• Proje İlerlemesi: Daha önce, yetersiz güç kontrolü ve bağlantı marjı nedeniyle, NTN'lerdeki akıllı telefonların uplink kapsamı sınırlıydı ve bu da zayıf bağlantıya neden oluyordu. HARQ geri bildirimi, uydu gecikmesi nedeniyle IoT cihazları için verim düşüşüne ve gecikme sorunlarına neden oldu. HARQ'yu devre dışı bırakmak, geri bildirim gecikmesini ortadan kaldırır ve kısıtlı IoT cihazlarının güvenilirliğini artırır. Bu, karasal ağların ötesinde IoT ve akıllı telefonlar için sağlam küresel bağlantı sağlar.

II. RAN1 Proje Uygulamaları

• Yoğun Kentsel XR (Çoklu-TRP MIMO teknolojisi, AR/VR gecikmesini 1 milisaniyenin altına düşürür);
• Endüstriyel Otomasyon (Yapay zeka/makine öğrenimi ışın tahmini, devir arızası oranını %30 azaltır);
• V2X/Yüksek Hareketlilik (Sidelink CA, güvenilirliği artırır).

III. RAN1 Proje Uygulaması

• gNB PHY (Baz İstasyonu Fiziksel Katmanı): CSI sıkıştırması için bir yapay zeka modeli entegre eder (örneğin, sinir ağları, Tip I CSI'ye dayalı olarak Tip II CSI'yi tahmin eder, yükü %50 azaltır). RRC/DCI aracılığıyla Çoklu-TRP TCI'yi dağıtır ve uplink zamanlaması için 2 TA kullanır.
• Terminal Ekipmanı (UE): DRX hizalama sinyali için düşük güçlü uyandırma alıcılarını (ana RF bağlantısından bağımsız) destekler.