R18 5G Kablosuz Grup RAN1 Teknik Önemli Noktalar

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

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

1.1 MIMO Evrimi: Çok panelli yukarı bağlantı (8 katman), 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 8 katman UL bağlantısı kullanmasını sağlar; DCI, ortak TCI durumunu belirtir; UE, paneller arasında faz/ön kodlama uygular.
• İlerleme: Rel-17 çoklu-TRP, birleşik sinyal eksikliğinden dolayı yoğun konuşlandırmalarda spektral verimlilikte %20-30 kayba neden oldu; katman sınırlamaları, her bir UE'nin UL verimini 4-6 katmanla sınırladı ve stadyumlar/müzik festivalleri için yukarı bağlantı (UL) kapasitesinde %40 artış sağladı.

1.2 AI/ML CSI geri bildirim sıkıştırması, ışın yönetimi ve konumlandırma için uygulanır.

• Çalışma Prensibi: Sinir ağları, Tip II CSI'yi (32 port → 8 katsayı) sıkıştırmak için çevrimdışı eğitilmiş kod defterleri kullanır. gNB, modeli RRC aracılığıyla dağıtır; UE, sıkıştırılmış geri bildirimi raporlar. Işın tahmini, devir öncesinde ışınları önceden konumlandırmak için L1-RSRP desenlerini kullanır.
• Proje İlerlemesi: CSI yükü, DL kaynaklarının %15-20'sini tüketir; ışın yönetimi arızası oranı, yüksek hareketlilik senaryolarında (örneğin, otoyollar) %25 kadar yüksektir.
• İyileştirilmiş Sonuçlar: Kanal Durum Bilgisi (CSI) yükünde %50 azalma, devir başarı oranında %30 artış.

1.3 Kapsama Alanı İyileştirme (Yukarı bağlantı tam güç iletimi, düşük güçlü uyandırma sinyali).

• Çalışma Prensibi: gNB, UE'ye tüm yukarı bağlantı katmanlarında tam güç çıkışı uygulaması için bir sinyal gönderir (katman seviyesinde güç azaltma yok). Bağımsız bir düşük güçlü uyandırma alıcısı (görev döngüsü kontrollü, hassasiyet -110dBm), ana alım döngüsünden önce uyandırma sinyalini (WUS) alır. WUS, 1 bitlik gösterge bilgisi taşır (PDCCH'yi izleme veya uyku).
• Proje ilerlemesi: Rel-17 yukarı bağlantı kapsamı, hiyerarşik güç azaltma ile sınırlıdır (4 katmanlı MIMO için 3dB kayıp); ana alıcı, DRX izleme sırasında UE'nin gücünün %50'sini tüketir.
• İyileştirilmiş etki: Yukarı bağlantı kapsamı 3dB genişletildi, IoT/video akışı uygulamaları için %40 güç tasarrufu.

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; Tip 2c'nin UE-to-UE koordineli özerk kaynak seçimini destekler. Gidiş-dönüş süresi (RTT) 500 milisaniyeden büyük olduğundan, NTN IoT için HARQ devre dışı bırakılır (yalnızca açık döngü tekrarı desteklenir); Doppler etkisi ön telafisi DMRS'de gerçekleştirilir.
• Proje ilerlemesi: Rel-17 Sidelink yalnızca tek taşıyıcıyı destekler (%50 verim kaybı); NTN IoT HARQ zaman aşımı, %30 paket kaybına neden olur.
• İyileştirilmiş etki: V2X platooning sidelink verimi 2 kat arttı, NTN IoT güvenilirliği %95'e ulaştı.

1.5 Genişletilmiş Gerçeklik (XR)/Çok sensörlü iletişim (yüksek güvenilirlik düşük gecikme desteği).

• Çalışma prensibi: Yeni QoS süreci, 1 milisaniyeden az gecikme bütçesi, çok sensörlü veri paketi işaretlemesini destekler (video + dokunsal + ses akışları). gNB, önleme mekanizması aracılığıyla öncelik verir. UE, öngörücü zamanlama için duruş/hareket verilerini raporlar.
• Proje ilerlemesi: Rel-17 XR desteği yalnızca tek yönlü yayını destekler; dokunsal geri bildirim gecikmesi 20 milisaniyeyi aşar (uzaktan çalıştırma için kullanılamaz).
• İyileştirilmiş etki: Endüstriyel uzaktan kontrolde AR/VR + dokunsal geri bildirimin uçtan uca gecikmesi 5 milisaniyeden azdır.

1.6 NTN işlev geliştirme (akıllı telefon yukarı bağlantı kapsamı, IoT cihazları için HARQ'yi devre dışı bırakma).

• Çalışma Prensibi: Rel-18, fiziksel katman iletimini optimize ederek, daha yüksek iletim gücüne ve uydu kanallarını barındırmak için daha iyi bağlantı bütçesi yönetimine izin vererek, karasal olmayan ağlardaki (NTN'ler) akıllı telefonlar için yukarı bağlantı kapsamını iyileştirir. NTN'lerdeki IoT cihazları için, geleneksel HARQ geri bildirimi, uzun uydu gidiş-dönüş süresi (RTT) nedeniyle verimsizdir, bu nedenle HARQ geri bildirimi devre dışı bırakılır ve bunun yerine bir açık döngü yeniden iletim şeması kullanılır.
• Proje İlerlemesi: Daha önce, yetersiz güç kontrolü ve bağlantı marjı nedeniyle NTN'lerdeki akıllı telefonlar için sınırlı yukarı bağlantı kapsamı, zayıf bağlantıya neden oldu. HARQ geri bildirimi, uydu gecikmeleri nedeniyle IoT cihazları için verim düşüşüne ve gecikme sorunlarına neden oldu. HARQ'yi devre dışı bırakmak, geri bildirim gecikmelerini ortadan kaldırır ve kısıtlı IoT cihazları için güvenilirliği 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 (AI/ML 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 AI modellerini 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 yukarı bağlantı zamanlaması için 2 TA kullanır.
• Terminal (UE): DRX hizalama sinyali için düşük güçlü uyandırma alıcısını (ana RF bağlantısından bağımsız) destekler.