3GPP Release 18（R18）中，各种场景一系列节能技术

通信大视野

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在3GPP Release 18（R18）中，为了提高5G网络在各种场景中的能源效率，提出了一系列节能技术。这些技术涵盖了扩展不连续接收、早期数据传输、MICO模式、基于AI/ML的节能优化、网络切片中的节能优化以及无线回传节能等多个方面。以下是详细解读及相关原理：

一、扩展不连续接收 (Extended Discontinuous Reception, eDRX)1.原理

eDRX技术通过延长UE在空闲状态下的睡眠周期来减少功耗。其工作机制包括：

• 延长睡眠周期：UE进入低功耗模式，定期唤醒以检查是否有新的网络消息。
• 优化唤醒时间：根据网络负载和业务需求动态调整UE的唤醒时间间隔，确保在节能的同时不影响服务质量。
  
  

2.参考资料：

• 3GPP TS 23.501 V18.4.0 (2023-12), Section 5.4.5 (DRX framework)
  
  

二. 早期数据传输 (Early Data Transmission, EDT)1.原理：

EDT允许UE在连接建立的早期阶段传输小量数据，从而减少连接建立时间和信令开销。这种机制提高了数据传输的效率并降低了功耗。

2.参考资料：

• 3GPP TS 23.501 V18.4.0 (2023-12), Section 5.3.3.2.1 (CM-IDLE and CM-CONNECTED state)
  
  

三、MICO模式(Mobile Initiated Connection Only, MICO mode)1.原理：

MICO模式限制下行连接，仅在必要时与UE建立连接，减少不必要的信令传输。通过扩展连接保持时间，UE可以减少频繁的连接建立和释放，降低整体功耗。

2.参考资料：

• 3GPP TS 23.501 V18.4.0 (2023-12), Section 5.4.1.3 (Mobile Initiated Connection Only mode)
  
  

四、基于AI/ML的节能优化 (AI/ML-Based Power Saving Optimization)1.原理：

通过应用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，网络可以智能地分析和预测负载及用户行为，从而动态调整资源分配，优化能源使用。例如，AI/ML可以预测网络高峰期和低谷期，提前进行资源调整，减少不必要的能耗。

2.参考资料：

• 3GPP TR 23.700-87 (2023-12), Technical Report on AI/ML for 5G Networks
  
  

五、网络切片中的节能优化 (Energy Saving in Network Slicing)1.原理：

网络切片允许在同一物理网络上运行多个逻辑网络。通过动态资源分配和独立节能策略，网络可以根据各个切片的实际需求优化资源使用。例如，针对高流量切片可以分配更多资源，而低流量切片则减少资源分配，从而提高整体网络效率。

2.参考资料：

• 3GPP TS 23.501 V18.4.0 (2023-12), Section 5.15 (Network slicing)
  
  

六. 无线回传节能 (Wireless Backhaul Energy Saving)1.原理：

在无线回传链路中，通过智能调整传输功率和选择最优频率，可以实现节能效果。具体措施包括动态传输功率控制和频率选择优化，以适应不同的链路条件和传输需求。

2.参考资料：

• 3GPP TR 38.874 (2023-12), Study on Integrated Access and Backhaul (IAB) for NR
  
  

七.结论

通过对R18中节能技术的详细解读，可以看到这些技术在不同层面和场景下的应用，有效地提升了5G网络的能源效率。

这些技术的实际应用，不仅能提高网络的能源效率，还能为未来绿色通信网络的发展提供坚实的基础。

参考资料