Kollaborative intelligente Funknetze CIRN: Was KI-fähige, selbstlernende Funksysteme bringen könnten

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Könnte der Mangel an Mobilfunkfrequenzen bald der Vergangenheit angehören? Eine neuartige Architektur für kollaborative intelligente Funknetze (CIRN) verwendet KI-fähige, selbstlernende Funksysteme, die verschiedene Netzwerke bei der Zusammenarbeit unterstützen, indem sie Standortinformationen, Interferenzdaten und Frequenzeinstellungen gemeinsam nutzen.

Seit den Anfängen der drahtlosen Kommunikation haben Festfrequenzpläne den Funktechnologien exklusiven Zugriff auf bestimmte Frequenzbereiche in der jeweiligen geografischen Region gewährt.

Dies hat es den Betreibern ermöglicht, mehr Kontrolle über ihre Netze zu behalten und strenge Qualitätsstandards (QoS) zu gewährleisten. Aber es hat auch ein erhebliches Ungleichgewicht geschaffen. Während viele Frequenzbänder nicht ausgelastet sind, sind andere überlastet – insbesondere jene, die die Kommunikationsdienste ermöglichen, auf die die Gesellschaft angewiesen ist. Dies stellt eine Herausforderung für die Einführung von Mobilfunktechnologien der nächsten Generation (wie 5G-New Radio) dar, die in denselben, bereits heute überlasteten Frequenzbereichen betrieben werden müssen.

Vor diesem Hintergrund spielt die gemeinsame Nutzung von Frequenzen eine Schlüsselrolle, denn sie ermöglicht es verschiedenen Technologien und Nutzergruppen, ein- und dasselbe Spektrum zu verwenden.

Erfolgreiche Strategien zur gemeinsamen Nutzung des Frequenzspektrums unterliegen zwei wichtigen Anforderungen. Erstens müssen sie es Mobilfunkbetreibern ermöglichen, Frequenzbänder zu nutzen, die bereits anderen Nutzern zugewiesen sind. Zweitens muss die etablierte Infrastruktur vor Störungen und Unterbrechungen geschützt werden.

Gemeinsame Nutzung von Frequenzen – die Limitierungen

Allerdings hat die derzeitige Praxis der gemeinsamen Nutzung von Frequenzen erhebliche Beschränkungen. Zum einen ist sie nicht gut skalierbar, da die Mechanismen zur Koordinierung und Zugangsgewährung äußerst kompliziert sind. Die Notwendigkeit, die etablierten Betreiber zu schützen, erhöht die Komplexität zusätzlich.

Als Antwort auf diese Herausforderungen haben Forscher des IDLab – einer imec-Forschungsgruppe, die mit der Universität Gent und der Universität Antwerpen in Belgien kooperiert – eine neuartige Architektur für kollaborative intelligente Funknetze (CIRNs) entwickelt. Ein wichtiger Teil ihres Konzepts besteht in der Verwendung von KI-fähigen, selbstlernenden Funksystemen, die verschiedene Netzwerke bei der Kollaboration unterstützen, indem sie Standortinformationen, Interferenzdaten und Frequenzeinstellungen gemeinsam nutzen.

Experimente zeigen, dass das neue Design eine effiziente gemeinsame Nutzung des Frequenzspektrums ermöglicht, ohne dass dafür Personal benötigt wird, während gleichzeitig der Schutz etablierter Nutzer und Technologien gewährleistet ist. In einer Vielzahl von Szenarien konnte das System etablierte Übertragungen nahezu in Echtzeit und mit einer Genauigkeit von über 95 % identifizieren und vorhersagen – und damit den Grundstein für eine effizientere gemeinsame Nutzung von Frequenzen legen.

Verwaltung des Funkspektrums: vom Chaos zum abgestimmten Gesamtkonzept

Drahtlose Anwendungen wie radargesteuerte Überwachung und Navigation, Radio- und Fernsehübertragungen sowie 4G-Mobilkommunikation nutzen elektromagnetische Wellen im Frequenzbereich von 30 Hz bis 300 GHz (allgemein als Funkwellen bezeichnet), um Informationen von einem Punkt zum anderen zu übertragen.

In den Anfängen der Radiokommunikation führten das Fehlen eines koordinierten Rundfunks und die Zunahme des Fern- und Hochfrequenzfunks zu Chaos und Störungen. Infolgedessen wurden strenge Vorschriften erlassen. Sie legten fest, wie das Funkspektrum genutzt und den verschiedenen Nutzern zugewiesen werden sollte. Damit began die Verwaltung von Funkfrequenzen.

Im Laufe der Jahre wurden verschiedene Methoden verwendet, um Funkfrequenzen für bestimmte Technologien und Anwendungsfälle zuzuweisen. In den USA veranstaltete die Federal Communications Commission (FCC) zunächst vergleichende Anhörungen, um die optimale Frequenznutzung zu ermitteln. Ab 1982 ging die FCC zu Verlosungen über und 1994 wurden Auktionen als effektiveres Mittel eingeführt, um Teile des elektromagnetischen Spektrums an den Meistbietenden zu verkaufen.

Diese Strategie, die später von Regulierungsbehörden auf der ganzen Welt übernommen wurde, hat sich als äußerst effektiv erwiesen. Sie ermöglicht den Betreibern eine sorgfältige Planung des Netzaufbaus und die Einhaltung strenger Qualitätsgarantien für die Dienste.

Aufgrund der beschränkten Natur der Frequenzressourcen – begrenzt durch die Gesetze der Physik – ist die kontinuierliche Zuweisung spezieller Frequenzen für bestimmte Dienste oder Funktechnologien eine unhaltbare Praxis geworden. Das Ergebnis ist eine erhebliche Unterbelegung der meisten Funkbänder, während der Teil des Spektrums, der für mobile Telekommunikationsdienste genutzt wird, stark überlastet ist. Diese Beobachtung verheißt nichts Gutes für die Einführung der nächsten Generationen von Mobilfunktechnologien wie z.B. 5G-New Radio, da diese dieselben bereits überfüllten Frequenzbereiche nutzen müssen, um eine bessere, umfassendere und stabilere drahtlose Konnektivität zu ermöglichen.

Mögliche Bandbreitenknappheit: Sind die Mobilfunkbetreiber wirklich in Schwierigkeiten?

Bedeutet dies, dass die Betreiber in akuter Gefahr sind, dass ihnen die erforderliche Bandbreite ausgeht? Nicht unbedingt, denn die anspruchsvollsten mobilen Dienste werden vor allem zu Hause über das heimische Wi-Fi genutzt. Und obwohl es zu Signalverzögerungen und Schluckauf kommen kann, wenn Sie unterwegs Dienste mit hoher Bitrate nutzen (z. B. Videostreaming im Zug), nehmen die Nutzer diese kleinen Unannehmlichkeiten in der Regel in Kauf. Vorerst jedenfalls.

Mit der Einführung der 5G-Technologie und der Einführung einer neuen Reihe von Anwendungen könnten die Dienstanbieter bald unter Druck geraten. Denken Sie an AR/VR-Apps, die unerbittliche Bandbreiten- und Latenzanforderungen haben. Oder denken Sie an das Szenario eines intelligenten Stadions, in dem Tausende von Zuschauern auf ein hochauflösendes Kameranetzwerk zugreifen möchten, um das Geschehen auf dem Spielfeld live mitzuverfolgen.

Dieses letzte Beispiel ist besonders interessant. Die zusätzliche Komplexität besteht darin, dass heute jeder Betreiber, der innerhalb und außerhalb des Stadions Netzabdeckung bereitstellen möchte, seine eigene Netzinfrastruktur einrichten (und in diese investieren) muss; ein Netz, das so ausgelegt sein muss, dass es Spitzenlasten von Tausenden gleichzeitiger Nutzer bewältigen kann, selbst wenn das Stadion nur sporadisch besetzt ist.

In Verbindung mit dem Problem der Frequenzknappheit stellt diese Art von Investition eine erhebliche Herausforderung für den 5G Business Case der Betreiber dar. Sie zwingt sie nicht nur dazu, die Nutzung neuer Frequenzen zu erkunden, sondern auch die Idee einer viel stärkeren Zusammenarbeit zu akzeptieren und die dynamische Nutzung gemeinsam genutzter Ressourcen in Betracht zu ziehen.

Zwei regulatorische Auswege: Neuzuweisung und gemeinsame Nutzung von Frequenzen

Die Regulierungsbehörden haben zwei Möglichkeiten, das Problem der Frequenzknappheit zu lösen. Die erste besteht darin, Teile des Spektrums neu zuzuweisen. In Belgien zum Beispiel wurden bei den jüngsten Frequenzauktionen Mobilfunkbetreibern das ursprünglich für den Fernsehbetrieb vorgesehene 3400-3800-MHz-Band zugewiesen. Da das herkömmliche Fernsehen vor allem durch Kabel-TV-, IP-TV- und Satelliten-TV-Dienste ersetzt wurde, sah sich die lokale Regulierungsbehörde in der Lage, diese Frequenzen für den dringenderen Fall der 5G-Kommunikation neu zuzuweisen.

Der zweite Ansatz, die gemeinsame Nutzung von Frequenzen, macht die Sache noch komplexer. Obwohl dieses Konzept schon seit einigen Jahrzehnten existiert, wurde es erst kürzlich in die Praxis umgesetzt. Die Idee dahinter ist, dass ein bestehender Dienst in einem Frequenzband mit neuen Marktteilnehmern koexistieren kann, solange der erstere vor Störungen geschützt ist.

Beispiele für diesen Ansatz sind das Citizens Broadband Radio Service (CBRS) System in den USA und das Licensed Spectrum Access (LSA) Modell in Europa. Sie basieren auf intelligenten Funkanlagen, die das Spektrum abtasten, Primärnutzer identifizieren und feststellen können, ob die Übertragung zu Übersprechen und Interferenzen führt. CBRS bietet zum Beispiel ein dreistufiges Zugangssystem, das sicherstellt, dass Nutzer mit niedrigerer Priorität das Spektrum verlassen, wenn ein Nutzer mit höherer Priorität sendet.

Ein Nachteil ist, dass CBRS-Systeme stark von einer zentralen Verwaltung und starren, vorher festgelegten Regeln abhängen. Jedes Gerät, das im CBRS-Band arbeiten möchte, muss zunächst manuell registriert werden und kann sogar abgeschaltet werden, wenn es ein Interferenzrisiko darstellt. Mit anderen Worten: Diesem Ansatz mangelt es an Flexibilität und er lässt sich nicht gut skalieren, so dass er nur für kleinere, nicht unternehmenskritische Einsätze geeignet ist.

Um eine effizientere gemeinsame Nutzung des Frequenzspektrums auf breiterer Basis zu erreichen, ist eine automatisierte Koordination unerlässlich. Hier kommen kollaborative intelligente Funknetzwerke (CIRNs) ins Spiel, die mit Funksystemen ausgestattet sind, die das Spektrum erkennen und intelligente, autonome Entscheidungen treffen können. In Verbindung mit fortschrittlichen Algorithmen, die die Übertragungsmuster eines etablierten Betreibers erlernen und vorhersagen können, setzen CIRNs wirklich einen neuen Standard für die gemeinsame Nutzung von Frequenzen.

Gemeinsam genutzte Frequenzen, gemeinsamer Erfolg

Obwohl das Konzept der gemeinsamen Nutzung von Frequenzen für Service Provider, die ihren Betrieb optimieren wollen, kontraintuitiv erscheinen mag, bietet es einen klaren Nutzen.

Stellen Sie sich ein belebtes Einkaufszentrum mit drei Mobilfunkanbietern vor. Im Laufe des Tages kann es bei jedem Betreiber zu unterschiedlichen Netzbelastungen kommen. Anstatt ihre Netzwerke unabhängig voneinander zu überdimensionieren, um Spitzenlasten zu bewältigen und um Frequenzen zu konkurrieren, könnten sie zusammenarbeiten, um die verfügbaren Ressourcen effektiver zu nutzen. Auf diese Weise könnten sie gemeinsam die Dienstgüte verbessern und eine stabile Bandbreite sicherstellen, ohne dass sie spezielle Betreiberfrequenzen benötigen. An dieser Stelle spielen kollaborative intelligente Funknetze eine entscheidende Rolle.

Ein CIRN namens 'SCATTER'

Forscher des IDLab haben eine neuartige CIRN-Architektur entwickelt und experimentell validiert. Sie heißt SCATTER und besteht aus Funksystemen, die mit einer hochentwickelten, zweistufigen KI-Engine ausgestattet sind, die es den Funksystemen ermöglicht, Standortinformationen, Interferenzmessungen und Frequenzbetriebsparameter auszutauschen. Dies erleichtert die Zusammenarbeit der Netzwerke. Einzigartig ist, dass SCATTER etablierte Übertragungen nahezu in Echtzeit und mit hoher Genauigkeit erkennt, daraus lernt und proaktiv vorhersagt, um Übersprechen zu verhindern – und Funkabschaltungen komplett zu vermeiden.

Bild 1 zeigt eine vereinfachte Ansicht der SCATTER-Architektur mit sechs ihrer wichtigsten Komponenten:

• Der physikalische Layer (PHY) ist als Software-defined Radio (SDR) implementiert und verfügt über Funktionen wie OFDM-Wellenform (Orthogonal Frequency Division Multiplexing), Burst-Übertragung, zwei simultane physikalische Layer, FPGA-basierte gefilterte Übertragung, Out-of-Band-Vollduplex-Operationen und Layer-Konfiguration auf der Grundlage von zeitlich festgelegten Befehlen.

• Die MAC-Schicht (Medium Access Control) basiert auf einem erweiterten MF-TDMA-Schema (Multi-Frequency Time-Division Multiple Access), das die Bandkapazität sowohl zeitlich als auch frequenzmäßig aufteilt.

• Die User Data Management (UDM)-Schicht prüft und meldet Informationen über den eingehenden Datenverkehr aus dem Benutzer-/Anwendungsbereich während der Laufzeit.

• Der Radio Frequency Monitor (RF-MON) ist ein FPGA-basiertes Modul zur Überwachung des Spektrums.

• Das Collaborative Interface (CI) ermöglicht die Kommunikation zwischen dem SCATTER CIRN, den geschützten etablierten Betreibern und anderen CIRNs über ein genau definiertes Kooperationsprotokoll oder eine entsprechende Sprache. Es dient zum Senden und Empfangen von Daten über den Standort, die tatsächliche und prognostizierte Frequenznutzung, Leistungskennzahlen, Berichte über die Leistungsmessung des etablierten Betreibers usw.

• Die Intelligent Control and Decision Engine (ICDE) steuert und optimiert die Leistung des Funknetzes durch eine Kombination aus regelbasierten und KI-basierten Algorithmen. Es verwendet Informationen wie die Spektrumsmuster des RF-MON, den Status der Slot-Zuweisung und Link-Statistiken der MAC-Schicht, Verkehrsflussinformationen des UDM und von der KI generierte Berichte. Nach der Kombination und Verarbeitung der Daten aus diesen Quellen passt das ICDE-Modul die Funkparameter auf verschiedenen Ebenen intelligent und dynamisch an, um die Leistung zu verbessern, die Effizienz des Spektrums zu steigern und mit anderen Netzwerken zusammenzuarbeiten, um die Mehrfachnutzung des Spektrums zu optimieren.

KI-System zur Erkennung und Vorhersage etablierter Übertragungssysteme

Um Funk-Technologien zu erkennen und zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen, die die Nutzung des Spektrums optimieren, nutzen SCATTER-Funksysteme eine einzigartige, selbstlernende KI-Engine, die auf zwei Teilmodulen innerhalb der ICDE aufbaut.

Das erste Submodul, bekannt als Technologieerkennung (TR), erkennt und unterscheidet zwischen den spektralen Signaturen verschiedener Funktechnologien und dem Leerlaufrauschen. Es nimmt einen kontinuierlichen Strom von Spektraldaten auf, die vom RF-MON-Modul von SCATTER erfasst werden, und gibt aus, ob eine Technologie in einem bestimmten Spektralvoxel (d.h. einer geometrischen Darstellung des Spektrums - unter Berücksichtigung von Elementen wie Zeit, Frequenz, Ort und Leistung) vorhanden ist.

Das zweite Untermodul, Repeated Spectrum Usage Pattern Prediction (RSUPP), verwendet einen Algorithmus, um die Muster der etablierten Übertragungen in Echtzeit zu lernen und vorherzusagen.

Bild 2 zeigt, wie diese beiden Teilmodule zusammenwirken, um den einzigartigen, zweistufigen algorithmischen Ansatz von SCATTER zu bilden. Im ersten Schritt werden die Spektrumsdaten – die vom RF-MON-Modul stammen – vom TR-Modul verarbeitet, um die etablierten Übertragungen in seiner Umgebung zu identifizieren. Diese Informationen werden dann verwendet, um ein binäres 2D-Gitter zu erstellen, in dem die Spektrum-Voxel markiert sind, in denen der etablierte Sender erkannt wurde. Anschließend wird dieses Raster für den zweiten Schritt an das RSUPP-Submodul weitergeleitet, in dem der RSUPP-Algorithmus alle periodischen Muster des etablierten Betreibers lernt und sie zur Vorhersage (und zum Schutz) zukünftiger Übertragungen verwendet.

Speziell entwickeltes CNN für kurze Trainingszeiten und schnelle Vorhersagen

Damit CIRNs ihre Magie entfalten können (d.h. etablierte Übertragungen identifizieren, ihre Muster verstehen und schnell auf dynamische Veränderungen reagieren), ist Zeit ein entscheidender Faktor.

Frühere Forschungsarbeiten zur Entwicklung von Technologieerkennungsmodulen hatten bereits gezeigt, dass bestehende Faltungsnetzwerkarchitekturen (Convolutional Neural Network, CNN) Funksignale nicht in Fast-Echtzeit (d.h. in weniger als einer Sekunde) klassifizieren können. Daher hat das SCATTER-Team eine CNN-Architektur entwickelt, die sich durch geringere Komplexität, verbesserte Generalisierung und beschleunigtes Training auszeichnet.

Experimente haben gezeigt, dass das System von SCATTER – ausgestattet mit der eigens entwickelten, zweistufigen KI-Engine – erfolgreich Spektrumsdaten und Informationen des etablierten Betreibers nutzt, um dessen Sendemuster nahezu in Echtzeit (d. h. in weniger als 300 ms) mit einer Genauigkeit von über 95 % zu erkennen, zu lernen und vorherzusagen. Letzteres bedeutet, dass der Datenverkehr des etablierten Betreibers im Durchschnitt in 95 % der Fälle richtig erkannt wird und keine Störungen und Serviceunterbrechungen auftreten.

Was die Zukunft bringt: Digitale Zwillinge, orchestrierte Intelligenz und die PPDR-Chance

Mit Blick auf die Zukunft haben die imec-Forscher mehrere Schwerpunkte festgelegt, um ihre SCATTER-Forschung voranzutreiben.

Ein Forschungszweig untersucht den Einsatz der Technologie des digitalen Zwillings und baut dabei auf der etablierten Expertise von imec in diesem Bereich auf. Digitale Zwillinge bieten eine wichtige Plattform für Betreiber und Forscher, um das CIRN-Konzept auf sichere Weise zu erproben, bevor es in kommerziellen Netzen eingesetzt wird. In diesem Bereich leisten die Forscher von imec beispielsweise einen Beitrag zum kürzlich gestarteten europäischen Projekt 6G-TWIN.

Die Verwaltung und Orchestrierung von Netzwerkintelligenz ist ein weiterer Schwerpunkt. Anstatt Intelligenz einfach über das RAN und das Transportnetz zu verteilen, maximiert eine nahtlose Kommunikation (und Awareness) zwischen allen Ebenen der Intelligenz deren Wert. Das kürzlich abgeschlossene Projekt H2020 DAEMON konzentrierte sich auf diese Problemstellung und wird auch im Rahmen des 6G-TWIN-Projekts weiter erforscht werden.

Schließlich untersuchen die imec-Forscher das Potenzial intelligenter Funknetzwerke zur Unterstützung öffentlicher Schutz- und Katastrophenhilfsdienste (PPDR). Angesichts der Anfälligkeit der heutigen öffentlichen 4G/5G-Netze in Notfällen sind diese Dienste stark auf zuverlässige, aber limitierte TETRA-Netze angewiesen. Auch hier könnten intelligente Funknetzwerke eine Rolle spielen, indem sie verschiedene Netzwerktechnologien nahtlos integrieren, den Verkehr dynamisch priorisieren und selbstoptimierende Netzwerke schaffen, die Ressourcen effizient verteilen und bei Bedarf auf zusätzliches Spektrum zugreifen können.

Die Rolle von 3GPP und der O-RAN ALLIANCE

Wie werden sich also SCATTER und andere KI-basierte CIRNs in Zukunft entwickeln? Die O-RAN ALLIANCE ist auf dem besten Weg, eine treibende Kraft in diesem Bereich zu werden - mit der Unterstützung von Forschungseinrichtungen, Betreibern (wie AT&T, BT, Deutsche Telekom und Orange) und Telekommunikationsanbietern (darunter Ericsson, Nokia und Siemens). Ziel der Allianz ist es, Mobilfunknetze zu verbessern, indem sie intelligenter, offener, virtualisiert, skalierbar und vollständig interoperabel werden. Sie baut dabei auf der Grundlage des 3GPP-Mobilfunkstandardisierungsgremiums auf, betont aber die Notwendigkeit neuer Funktionen und offener, interoperabler Schnittstellen.

Insbesondere der RAN Intelligent Controller (RIC) ist eine Schlüsselkomponente, die die von der Allianz vorgeschlagene Automatisierung und Optimierung des Funknetzes unterstützen wird. Er verbessert das RAN durch die Einführung von Intelligenz, Flexibilität und Programmierbarkeit. Diese Fähigkeiten ermöglichen beispielsweise die Entwicklung und den Einsatz von Softwareanwendungen von Drittanbietern, die den Benutzerverkehr überwachen und intelligente, fundierte Entscheidungen in verschiedenen Zeitskalen (in Echtzeit, nahezu in Echtzeit und nicht in Echtzeit) treffen und dabei ein offenes Rahmenwerk nutzen, das die Bindung an einen bestimmten Anbieter verhindert.

Die O-RAN ALLIANCE sagt, dass das RIC Dienstanbietern helfen wird, mehr Kontrolle über ihre RANs und das genutzte Spektrum zu haben, indem sie maßgeschneiderte KI-Algorithmen einsetzen. Das wiederum sollte sich in einer besseren Qualität der Erfahrung niederschlagen.

Mit anderen Worten: Dank Initiativen wie O-RAN können die jüngsten Fortschritte in der intelligenten Funkforschung, wie z.B. SCATTER, nun genutzt werden. In der Tat sehen wir heute, dass 3GPP bereits damit begonnen hat, intelligente RAN-Komponenten/Funktionen in seine kommenden Versionen aufzunehmen. Diese Entwicklung sollte nicht überraschen, denn der Übergang zu einer intelligenten Funkarchitektur, die auf KI-gesteuerten CIRNs basiert, ist letztlich im ureigensten Interesse der Mobilfunkbetreiber. (kr)

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