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2022年5月24日，在第31次GTI網絡工(gōng)作組5G讨論會上，中(zhōng)信科移動系統解決方案聯創中(zhōng)心技術總監李翔發表了題爲《Performance improvement based on intelligent cell collaboration》的主題演講，闡述了多頻(pín)段、多場景5G組網下(xià)，利用智能化手段優化網絡，提升用戶感知(zhī)的新思路，并分(fēn)享了中(zhōng)信科移動智能化小(xiǎo)區協同系列解決方案。
李翔講到：“當前5G網絡的性能提升，已從局部優化向多小(xiǎo)區充分(fēn)協同、集中(zhōng)式調度演進，同時5G與智能化技術的融合，是實現高效協同、感知(zhī)跨越、網絡自智的重要路徑”。無線網元自身可基于現網大(dà)數據進行内環感知(zhī)，網絡可構建多頻(pín)段、多場景、多小(xiǎo)區協同架構平台，結合AI技術的應用，形成自智協同網絡。中(zhōng)信科移動針對小(xiǎo)區間調度優化、小(xiǎo)區間宏微協同、小(xiǎo)區間多點協作，小(xiǎo)區間互助節能等方面取得了部分(fēn)研究進展。
在單層網場景下(xià)，重點關注移動用戶的感知(zhī)優化及室内外(wài)同頻(pín)幹擾優化兩大(dà)類問題，一(yī)方面通過栅格化網格屬性、終端運動軌迹預測等智能化手段，可有效進行AMC預調整，提升移動用戶感知(zhī)；另一(yī)方面，通過引入AI引擎，智能判别室内受幹擾用戶狀态，動态調整室内外(wài)多小(xiǎo)區間的時頻(pín)域調度策略，進行同頻(pín)幹擾協同。
李翔在演講中(zhōng)進一(yī)步分(fēn)析了多層網下(xià)利用小(xiǎo)區協同提升頻(pín)譜利用率、提升能效的思路，通過結合指紋數據庫，建立栅格化網格規則，減少測量綁定，可實現多層網CA架構下(xià)的輔載波快速配置、弱場下(xià)的終端用戶“快速逃逸”切換、MU快速配對等技術增強；爲避免傳統靜态節能策略帶來的節能效果受限，通過共覆蓋識别、用戶行爲大(dà)數據預測等智能化手段，可動态能給出節能時間、資(zī)源阈值、目标小(xiǎo)區等信息，實時完成基站休眠和喚醒，改善OPEX支出。
最後，李翔分(fēn)享了中(zhōng)信科移動對智能化網絡性能提升的理解。當前，中(zhōng)信科移動積極布局小(xiǎo)區協同方案，配合運營商(shāng)推進小(xiǎo)區協作、室内外(wài)同頻(pín)幹擾抑制、網絡級協同節能等方案并進行現網驗證；同時，積極探索人工(gōng)智能與5G無線方案的結合，面向運營商(shāng)“自智網絡”願景，在智能運維及基站内生(shēng)智能上開(kāi)展研究。初步研究及驗證成果表明，栅格化技術及智能化算法可提升邊緣用戶感知(zhī)和節能場景下(xià)的網絡指标。
未來，李翔認爲随着5G小(xiǎo)區規模和用戶數的逐步擴大(dà)，僅依靠分(fēn)布式的小(xiǎo)區協同手段不能夠完全滿足持續優化的訴求。通過構建邏輯上高層的專用協同處理單元，可進一(yī)步完成簇場景下(xià)，小(xiǎo)區資(zī)源、用戶分(fēn)布、信道質量、幹擾等信息的收集、計算和協同調度，實現譬如多點協作調度、聯合波束賦形優化、聯合幹擾優化等技術增強，兼顧局部與全局性能，提升整體(tǐ)網絡的資(zī)源利用率、能耗效率及用戶感知(zhī)。
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