在今天召開的中國移動研究院“智匯講堂”第十二期“5G R16標準解讀與R17展望”中，3GPP報告人謝芳詳細講述了R16面向網絡運維低成本方面的技術特征。同時在會上，謝芳還進一步透露了R17無線+AI研究的初步規劃關注“兩個重點”。

R16無線數據集采和應用標準化

5G網絡拓補更加復雜、協議涉及更加靈活，網絡運營的復雜度也將顯著提高，運營商亟需自動化手段降低網絡部署和運維成本，提升性能指標。

網管是網絡自動化和智能化的一個大腦，支撐它的決策是數據。有了這些數據可以實現移動性能優化；負載均衡（MLB，層二測量）；隨機接入性能優化；覆蓋和容量優化（MDT，層二測量）和基站節能等典型應用。

為了支撐這些應用，標準化目標也鎖定在數據定義方法和數據采集上報流程。“要從終端、基站來采集數據，這些數據必須是標準化的，各個廠商都能識別和使用；數據從哪里來到哪里去這個流程也需要標準化來定義；網元之間的交互內容和流程，包括基站與基站之間，賈占內部的交互都需要在標準化中定義清楚。”

作為R16關鍵技術之一的自組織網絡SON，它本身就是一組技術的集合，包括MRO（移動魯棒性）、MLB（移動負載均衡）還有RACH優化。

MRO通過終端上報無線鏈路失敗（RLF）信息以及基站間交互切換報告信息，定位切換問題，調整切換參數。相比4G，5G RLF可包含波束相關的測量結果，比如BRSRP、BRSRQ，BSINR；

MLB通過定義負荷評估指標以及基站間交互負荷情況以及協商參數，達到小區間、小區內SSB區域間負載均衡，提升用戶性能，達到基站節能目標。借鑒4G經驗，引入RRC連接用戶數、SSB區域PRB利用率作為指標；

通過終端上報隨機接入（RACH）報告以及基站間交互PRACH配置，以定位RACH資源沖突和RACH參數不合理問題，降低隨機接入失敗概率。相比4G，5G RACH報告按照波束力度上報。

“通過引入這組技術特性，使能網絡自動化地調整無線參數和配置，降低過早/過晚/乒乓/非必要切換，減少隨機接入失敗，達到頻段/小區間負載均衡，提升用戶性能，減少人工成本，增強網絡自動化水平。”

作為R16關鍵技術的最小化路測MDT的技術原理是通過UE上報的輔助信息，幫助網絡側發現覆蓋漏洞、過覆蓋等問題。

“5G從終端所處的三個狀態做了增強。”謝芳指出，在空閑/非激活態的終端因為跟網絡沒有連接，智能記錄它自己測到的數據，當它進入連接態后再報給網絡。除了小區的一些參數外，還引入了方位角、氣壓計和速度等數據。為了充分挖掘到其中的有用數據，我們還引入了只針對特定評點或者特定小區的測量數據記錄，這樣大大提升了數據的有效性。

在終端空閑/非激活態要進入連接態的過程中，連接建立報告中增加服務小區的SSB ID，最近48小時內各小區連接失敗的次數，同時還會引非激活態的resume失敗報告。

連接態的終端受影響的程度非常小，可以上報可獲得的傳感數據，例如方位角、氣壓計、速度。由于雙連接MDT比較復雜，R16只支持EN-DC的immediate MDT。

層二測量協議，制定了一些列基站和終端的測量量，為運營商做SON/MDT、OAM網絡參數優化、無線資源管理提供無線網測量數據支持。

根據LTE網優經驗，繼承并修正LTE測量量應用于5G；根據NR的切片/波束等新特性涉及測量量，并適用于NSA/SA網絡架構；面向垂直行業，設計更精細的端到端分段時延的測量。

謝芳指出，有了這三大塊的測量量之后，它可以支撐網管做網絡參數的優化，還可以支撐我們無線測自己做網網絡側的無線資源管理的優化，是非常有用和寶貴的信息。

R17無線+AI研究初步規劃

5G網絡復雜，無線數據豐富，傳統網規網優復雜易錯，AI可助力無線網絡智能化。由中國移動主導相關的郵件討論，歷時近半年時間，于6月全會立項成功。

在會上，謝芳透露了R17無線+AI研究的初步規劃：

第一個是明確RAN+AI的工作原則。3GPP不研究AI模型和算法，只定義網元實體、接口、輸入/輸出數據格式等，且各網元對數據的理解一致（異廠商）；確保數據的保密性、完整性和隱私。

第二個是RAN+AI的用例。AI為5G網絡優化服務（高優先級）：如AI使能降低OPEX，無線資源管理優化，物理層及協議流程優化等；5G網絡服務于基于AI的業務和應用優化（低優先級）。

5G遠端基站干擾管理

在春夏、夏秋之交的內陸地區，或冬季的沿海地區，容易發生大氣波導現象。對流層中存在逆溫或水汽隨高度急劇變小的層次，稱為波導層，大部分無線電波輻射都將被限制在該層中，以較低的路徑損耗進行超遠距傳播。

大氣波導干擾是TDD系統上下行時分復用，通過設置保護間隔避免下行干擾上行。大氣波導發生時，遠端基站的下行信號經數十或數百公里的超遠距離傳輸后仍具有較高強度，信號傳播時延超過GP長度，落入近端基站上行接收窗內，造成嚴重的上行干擾，導致網絡KPI下降。

4G網絡大氣波導干擾存在干擾強、范圍廣、影響大、頻次高、時間長，嚴重影響網絡質量。所以4G時代就提出了一些解決方案。“目前4G網絡中，基站發送包含基站ID信息的特征序列，受擾站檢測后實現干擾源定位，針對干擾從時域、頻域、空域分布精確實施，規模應用后重點省份高干擾時長下降80%。”

4G方案因為根據現網問題臨時提出的解決方案，有四大待提升的地方。

自動化程度不足，現有方案中OAM決策主要依賴專家經驗，耗時耗力；干擾回退手段有限，現有方案中采用時域回退手段，“932”回退“392”對系統性能有影響；存在安全風險，現有方案RIM-RS序列固定不變，易被攻擊者竊取、偽造并發起惡意攻擊；方案影響力有限，現有方案對其他運營商缺乏約束力，無法協調跨運營商和跨國遠端基站干擾。

“5G全球使用同一的TDD網絡，遠端干擾問題將困擾全球運營商迫切需要全球性標準解決方案。”謝芳表示，針對這些問題，5G就進一步做了升級，并在R16做了具體標準化的工作。

技術原理上以4G遠端干擾企標方案為基礎，在流程自動化、干擾抑制手段、網絡安全性方面進一步增強。

純空口框架（FW1）受擾站和施擾站空口互發參考信號，識別干擾并實現遠端干擾抑制；基站間回傳框架（FW2-1）空口發送參考信號與backhaul信令回傳相結合抑制遠端干擾。

從技術效果上看，這些方案是無需后臺人工參與，降低人力維護成本；是對于受到大氣波導影響的基站，預期相比4G方案帶來高達11%新增流量。

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