Page 15 - 网络电信2023年5月刊
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运营商专栏

            接下，将物理实体动态映射到虚拟世界，创建可视化的虚拟孪                              这就要求构建物理空间和孪生空间的信息交互方式，研究
            生身体   [18] 。数字孪生不仅能准确反映物理实体的真实情况和实                   基于网络孪生的资源需求高效匹配方法，设计满足车辆业务QoS
            时变化，还能为物理实体提供行为分析、运营优化、状态预测                          和QoE（Quality  of  Experience）需求的连接技术和资源分配
            和决策反馈等一系列服务。随着数字孪生研究的兴起，网络孪                          算法，包括柔性接入管理办法、弹性资源匹配机制与按需业务
            生（Cybertwin）也受到了学术界的广泛关注             [19] 。同数字孪生     服务方法等，为蜂窝车联网的共同演进提供理论支撑。同时，
            类似，网络孪生也是虚拟网络空间中人类或设备的数字表示，                          基于所提出的通用网络分析框架，对传统耦合的蜂窝车联网和
            但可以在网络边缘提供一些基本的服务支持，如通信助手、数                          新型的上下行解耦的蜂窝车联网网络进行具体的性能分析。具
            据记录器和移动代理。网络孪生位于靠近用户终端的网络边缘                          体要求分析网络的上下行联合关联概率、相对于服务基站的距
            上，具有低延迟、高可扩展性和高可靠性的特点，因此它比通常                         离分布、基站的覆盖概率、上下行链路的频谱效率以及速度影
            部署在远程中心云的数字孪生更适合延迟敏感的应用。                             响进行具体的推导和分析验证。在此基础上，证明上下行解
                综合使用网络切片和网络虚拟化技术将能为蜂窝车联网资                        耦技术在蜂窝车联网中的可行性和相较于传统耦合网络的优越
            源弹性适配提供保障；区块链技术将能为蜂窝车联网解决多基                          性，从而为新型网络架构在蜂窝车联网中的应用奠定理论基
            站、跨运营商服务中的信任、安全和协作效率问题；数字孪生                          础。
            和网络孪生技术将为蜂窝车联网网络态势分析、基本服务支持                              4.2 用户为中心的B5G/6G蜂窝车联网柔性接入管理
            提供保障。                                                    未来的蜂窝车联网中车辆将作为蜂窝用户中的一个重要组
                                                                 成部分随着新的网络架构和新的接入技术共同演进。由于通信
                四、用户为中心的B5G/6G蜂窝车联网重要                            频点分散，频带之间的衰落特性差异巨大，未来的网络将呈现
            研究方向                                                 出异构化组网的趋势，即具有广覆盖范围的宏基站和多种类型
                为解决用户为中心的B5G/6G蜂窝车联网所面临的切换频                      的微基站构建多层异构接入网络。车联网作为接入网络中的特
            繁、无线接入资源管理与业务服务保障等核心挑战，本节探讨                          殊用户，具有高动态、高安全性需求、高时延敏感度的特性。
            了用户为中心的B5G/6G蜂窝车联网新型网络架构、柔性接入管                       因此，在面对未来演进的复杂接入网络环境，要克服业务连续
            理、弹性资源适配和按需业务服务等重要研究方向。                              性保障和算法复杂度较高问题。
                4.1 用户为中心的B5G/6G蜂窝车联网新型网络架构                          （1）为了克服车辆高动态特性带来的基站频繁切换带来的
                针对现有的快速演进的异构蜂窝网络带来的复杂网络环境                        业务连续性保障问题，需要提出灵活的接入方法。传统的用户
            和异构通信、计算、存储等资源合理配置的难题，如图3所示，                         上行和下行的接入基站依赖于下行信号接收功率，这种简单的
            需要首先设计解耦的蜂窝车联网架构模型，并在此基础上拓展                          接入规则在复杂的网络环境中会限制网络资源的灵活配置，特
            为以车辆用户为中心的灵活多连接模型；再者，由于车联网复                          别是对于车辆用户，因此要考虑以车辆用户为中心的上下行解
            杂且动态的连接关系给无线资源分配带来了严峻的挑战，根据                          耦接入方式，能够灵活选择上行下行接入节点。
            网络中的信息构建车联网孪生空间，其中包括用户需求、车辆                              （2）车辆用户的特殊性使得对无线接入调度算法的复杂度
            用户、虚拟化的网络资源三大要素，实现物理空间的快速感知                          非常敏感。传统基于匹配、优化的接入调度算法虽然取得了良
            与映射；此外，根据孪生空间的丰富信息，设计合适的接入管                          好的性能提升，但是实际部署会存在复杂度过高的问题，因此
            理办法、资源适配机制、业务服务等方法并且快速应用于物理                          需要考虑基于在线学习的动态接入算法，用较低复杂度取得良
            空间资源分配中，通过物理信息、孪生空间、决策算法三者有效协同                       好的接入调度效果。
            实现以车辆用户为中心的灵活、高效的网络资源调度和QoS保障。                           4.3 用户为中心的B5G/6G蜂窝车联网弹性资源适配
             图3 用户中心的B5G/6G蜂窝车联网场景                                   用户为中心的B5G/6G蜂窝车联网可以实现“资源-服务-网
                                                                 络”虚拟化、自适应网络切片和弹性资源适配，同时采用区块
                                                                 链技术，实现高效安全的多基站、多连接服务的接入管理。通
                                                                 过对B5G/6G蜂窝车联网络资源矢量空间的资源进行分割，针对
                                                                 不同的车载业务构造特定的切片服务，形成互相独立、互不干
                                                                 扰的网络切片，同时针对每个网络切片进行细颗粒度的弹性资
                                                                 源配置，在满足多元化的车联网络业务需求同时对B5G/6G蜂窝
                                                                 车联网络资源分配优化。
                                                                     （1）针对不同的B5G/6G蜂窝车联网车载业务，考虑其网络
                                                                 资源在时空上的不均匀性以及车联网业务需求的时变性，收集
                                                                 统计并预测车辆用户服务业务及信道统计特征，构造完全独立
                                                                 的网络切片，将全网共享的网络资源按需分配至各网络切片当
                                                                 中，实现面向不同的业务需求进行分配及能力释放，并针对切
                                                                 片内网络资源分配提出多维度异质资源动态调度与优化方案。
                                                                     （2）针对B5G/6G蜂窝车联网跨基站多连接服务，考虑其具
                                                                 有多用户多基站参与和跨运营商实时协作等特征，利用区块链

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