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5G迎來了新的“天才”網絡，以應對不斷增加的複雜性，預測和實時決策制定水平，這不僅帶來了增強的移動寬帶應用中所承諾的性能提升，而且還涉及物聯網和關鍵任務用例。進化步驟的核心是機器學習算法的使用。
藉助實時網絡優化功能(例如資源負載，功率預算平衡和干擾檢測)變得更加動態，這使網絡在4G時代變得“智能”。5G增加了對新天線功能，高密度和異構網絡拓撲以及基於有效負載類型和應用的上下行信道分配和配置的支持。雖然從物理層到應用層的5G網絡所有層都有許多機器學習用途，但基站正在成爲機器學習的關鍵應用程序。
如果進行協調更多的資源，意味着更好的性能
下一代5G基站的標誌之一是使用高級天線功能。這些功能包括但不限於大規模多輸入多輸出(MIMO)天線陣列，波束成形和波束控制。
大規模MIMO是使用具有大量有源元件的天線陣列。取決於其部署的頻帶，大規模MIMO設計可以使用24個有源天線元件到多達數百個。
通常，MIMO的用途之一是能夠發送和接收並行和冗餘的信息流，以解決由干擾引起的錯誤。但是，大規模MIMO的另一種特定用途是波束成形，而在更高級的系統中，是波束控制。
波束成形是一種利用一組相控陣來創建能量束的能力，該能量束可用於聚焦和擴展與特定移動設備之間的基站之間的信號傳輸和接收。
波束控制是在整個移動環境中控制該波束跟隨該天線陣列覆蓋範圍內的設備的能力。充分利用大規模MIMO並優化波束形成和波束控制後，網絡運營商和消費者都將受益於網絡容量的增加和數據流的增加，干擾的減少，範圍的擴大以及更優化的功率效率的擴展範圍。
但是機器學習對此有何幫助?想象一下，如果您要在10槳船和20槳船之間進行比賽。尾槳爲10槳的船不僅由節奏協調，而且還不僅根據當前正在發生的情況，而且還預測在以後發生的情況，對航向和踏頻進行實時校正。
相反，有20槳的船有一個船長，他不能協調節奏，只能根據已經發生的一般信息進行校正。顯然，前者將贏得比賽，而後者的槳葉不僅進步很小，而且在某些情況下實際上是相互干擾的。大規模MIMO也是如此。爲了充分實現大規模MIMO功能，波束成形和波束控制的優勢，基站採用了機器學習技術，以提供實時和預測性的分析和建模，從而更好地調度，協調，配置和選擇使用哪些陣列以及何時使用。
精準定位
新的5G網絡標準要求與較大的宏小區和多個空中接口協議一起工作的較小小區的更高密度部署。願景是將較小的小區設計爲室內位置或密集的城市環境，在這些環境中GPS定位並不總是可靠的，並且射頻(RF)環境遠非可預測的。理解與網絡交互的設備的位置不僅對於應用層用例至關重要，而且對於實時網絡操作和優化也至關重要。因此，至關重要的是找到一種方法，不僅能夠準確定位用戶設備所在的位置，而且能夠跟蹤用戶設備在覆蓋範圍內的移動。
爲此，正在使用機器學習來使用RF數據和三角測量技術來估計用戶設備的位置。儘管這不是一個新概念，但與以前的方法相比，機器學習算法的使用在準確性，準確性和廣泛使用的可行性方面產生了實質性的改進。這一點更加重要，因爲這些改進是在比以往任何時候都複雜和動態可變的數量級環境中實現的。
一個網絡來統治一切-聽起來並不容易
5G發展的推動因素之一是擁有一個框架來滿足3個用例的變化且經常相互衝突的需求，包括增強型移動寬帶(eMBB)，大規模物聯網和關鍵任務應用。
這些用例以前是由專用的異構網絡提供服務，現在將由5G網絡體系結構提供支持，同時繼續要求相互矛盾的功能。
設計用於支持EMBB用例的網絡需要進行優化，以實現高速，中低延遲和可盈利的容量。另一方面，大規模物聯網網絡需要低成本，窄帶寬，低控制平面開銷和高可靠性。關鍵任務網絡需要高速，低延遲和高可靠性。爲了使這一願景成爲現實，已將5G設計爲在控制平面和通道配置中具有高度可變性和靈活性。
因此，至關重要的是5G網絡必須能夠根據不斷變化的條件(例如歷史負載數據，RF條件，位置和其他各種因素)預測有效載荷類型和使用情況，以便高效，動態地配置和利用5G頻道資源。
因此，機器學習不僅被用於預測用戶設備的特性和功能，可能的用例要求和RF條件，而且還可能預測最有可能請求的內容類型，並使用邊緣緩存技術使內容更接近最終用戶。
例如，根據歷史趨勢數據，可能會發現，由於基站到大學的距離以及Netflix或Disney +上的當前趨勢標題，在一天的某些時間應制作特定的電影。靠近該基站可用以減少網絡擁塞，緩衝和延遲。同樣，靠近交叉路口的某個基站在一天中的某些時候會變得擁擠，可能需要更多的流量和V2X傳感器數據來幫助輔助ADAS或自動駕駛應用。
進化的下一步
作爲一個行業，隨着5G和機器學習的結合，我們正處在關鍵的發展點上，這使我們走上了由日益複雜的功能和適應性帶來的網絡能力和效率的跨越式發展的道路。但這是一個進化，而不是一場革命，而這是很早的日子。這些5G機器學習應用僅僅是潛力的開始，不僅可以在基站支持的物理層釋放出潛力，而且隨着這兩種基礎技術的融合並進入到應用層，我們進入了天才網絡時代。
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