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AI频谱争夺战,对5G意味着什么?

2019-10-30 14:31 weila

图片来源@视觉中国

文 | 脑极体

文 | 脑极体

用AI来治理交通拥堵,在轰轰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听说过。那么,利用AI来管理隐形的数据高速公路呢?

没错,指的就是同样火热的5G建设。

今天,大部分读者可能都已经了解了频谱之于5G的重要性,而频谱的获得方式也比较直接,要么是竞价拍卖,要么是国家分配发放牌照。如今,各国频谱资源的“抢地盘”竞争早就已经告一段落,而运营商们面对高昂的建设成本,当务之急自然就是怎样提高频谱的利用率了。

其中,频谱共享(spectrum sharing),就被看做是终结频谱稀缺这一局面的关键方式。但在时间的过程中,却存在着许多无法忽视的难题。而AI又将如何影响5G照进现实的脚步呢?

频谱共享究竟难在哪里?

首先需要搞清楚的是,到底什么是频谱共享。

简单来说,就是让不同制式的网络可以根据自身的业务状况,释放一部分频谱资源,和其他网络共同使用。举个例子,在5G初期,大发一分彩要从4G原有频谱中分割出来一部分给5G使用,那么就会直接造成4G的可用频谱减少,同时5G终端又没有那么多,分配过去的频谱大概率也是浪费的。

那么,实现高中低频段的频谱共享,让原来“仅限4G”、“仅限5G”的通道上可以数据自由传输,同时又大发一分彩相互干扰,就像超跑与普通汽车可以共同在一条道路上穿梭一样,这样的网络融合的局面岂不是能更有效地缓解频谱的供需矛盾。

实际上,早在2017年3GPP加速5G标准的同时,也引入了5G NR频谱共享研究,将频谱共享作为5G标准中的组成部分。但时至今日,频谱共享一直未能被大范围推广。

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五分PK10的频谱分配图

并不是运营商们不给力,而是造成其应用困难的核心原因,至今仍有待产业去一一解开:

首先是技术上的挑战。频谱共享意味着要让两种无线通讯网络共享统一频段,但信道之间很容易产生相互干扰的兼容问题。

比如4G是宽带系统,信道配置相对粗放,而5G也是宽带系统,同样存在各类物理信道,想要防止两种制式之间物理信道发生干扰,就需要提出非常精确的“交通规则”,才能避免“撞车”。

同时,共存的网络制式越来越多,也进一步加大了共享难度。除了已经存在的2G/3G/4G/5G等之外,卫星互联网、军用系统等也在扩容。

早在2015年,五分PK10联邦通信传播委员会(FCC)就将带宽为150MHz的市民宽带无线电服务(CBRS)频段释放了出来,允许其他用户使用,以缓解频谱资源稀缺而日益拥塞的压力。但2G/3G等网络减频退网并非一朝一夕能够完成的事。在这期间,如何让5G建设与频谱供求相协调,成为运营商生存下去的必要条件。

AI这支“特效药”向5G投掷了什么?

在5G走完了一系列基础准备工作之后,是时候来到产业链的中间层,真实思考一下如何提升运营效率,进而达成用户体验与商业效益的双保险了。

在我们看来,一个能够统筹合理的AI算法,或许是支撑5G网络与现实幸运分分彩最关键的存在。至少在频谱共享中,AI能够起到三个关键作用:

一是精确认知。管理频谱池使用状况的前提,是对所有节点的情况了如指掌,即使在较弱的环境中,也能够确保在对其他无线电波没有射频干扰的情况下实现成功共享。过去,探测电磁频谱中的能量波动,只能依靠自动探测器来识别,但这些探测器往往缺乏足够的鉴别能力,混淆或忽略雷达等重要信号时有发生。而AI恰恰能够提升检测器的识别准确率。

前不久,五分PK10国家标准与技术研究所(NIST)就训练出了八种深度学习算法,可识别近15000个60秒长的雷达信号频谱图。

二是智能调度。多制式共存的局面,也正在让网络流量的热点峰值变化变得更加难以预测,智能算法能够根据实际流量需求,在4G和5G之间对系统容量进行重新调整,从而让混合组网的5G解决方案所有的设备能够时时保持在最佳性能。