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Exploring how traffic patterns drive network evolution

AR 的採用預期將成長

行動網路增進AR服務的使用

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影片、訊息和多媒體服務目前主導著行動寬頻網路流量,其中大部分來自影片串流。然而,隨著 AR 流量的成長,營運商需要解決有關網路覆蓋範圍、容量和性能的問題。

重要洞察
  • 在廣域案例中使用 AR 的設備和應用程式的成長預計將在這個十年的後半期加速。
  • 行動網路需要重新調整規模,以處理這些新的即時服務的流量和性能要求。
  • 新的解決方案將利用額外的頻譜並使用能夠實現更高效率的新功能,並輔以增加無線接取網路(RAN)密度。

AR 讓使用者能夠體驗疊加在現實世界之上的資訊或數位物件。擴增程度可以從簡單的資訊顯示,到呈現出適應動態環境的完全數位化物件,就像它們實際存在於其中一樣,允許多個用戶同時與它們互動。這些新服務有望促進工業和商業流程的數位化躍進,並提供新的通訊方式。消費者也將受益,因為這些技術也應用於娛樂、遊戲和社交媒體。

當所有關鍵要素都充分發展到足以支援大規模服務時,AR 生態系統就走向了一個轉捩點,預計這將在這十年的後半期實現。生態系統中的關鍵要素包括有吸引力的設備和應用程式,這些設備和應用程式將通過在邊緣雲端上運算來實現,這將需要高品質的行動連接。

因此,我們通過定義參數來建模一個場景,使無線網路容量能夠與預期的流量需求進行比較,並探索增加無線網路容量以支援 AR 服務成長的替代方案。

方法

洛杉磯是一個以密集的低樓層建築為主的城市,我們用洛杉磯的資料模擬行動寬頻和 AR 流量組合的網路影響。這是在基於 AR 到 2030 年發展的一系列假設下完成的。這次模擬的目的是探索行動網路需要為增加的需求準備好哪些運行條件,以及處理預期需求所需的額外無線網路容量。

我們預測了行動數據流量以確定其成長率,並考慮了AR 流量使用場景。預測的每台設備的平均每月行動數據流量以 GB為單位,而總行動流量以 EB 為單位。

愛立信的模擬顯示,洛杉磯等地區的無線網路容量將在 2030 年左右勉強滿足行動寬頻流量需求。

這次模擬假設了所有目前可用的頻譜都已部署,並考慮了產業預測的 5G 性能演進。值得注意的是,上行鏈路在滿足預計流量需求方面將面臨挑戰。事實上現在已經需要增加額外的容量,例如增加中頻頻譜部署。

愛立信類比使用的頻譜:

  • 2x20 MHz 低頻段 FDD
  • 2x40 MHz 中頻 FDD
  • 1x120 MHz 中頻 TDD
  • + 毫米波

2030 年行動寬頻流量和模擬參數:

  • 使用者密度:~10,000/km2
  • 訂閱用戶數量相對穩定不變
  • 平均基地台站點間距:700 m
  • 總流量需求(上行鏈路和下行鏈路):每月 63 GB
  • 上行鏈路佔總流量需求的比例:15%
  • 繁忙時段的流量比例:10%
  • 每個訂閱使用者的繁忙時段上行鏈路傳輸量:69 kbps

圖28:行動寬頻流量和容量的變化

Mobile broadband traffic and capacity evolution

鑒於 AR 市場的發展,AR 用戶可能會在同一時間段內要求無線網路容量。這可能有幾種情況,每種情景都有不同的容量要求,且高於預期的行動寬頻流量需求。 AR 眼鏡銷量成長的預測顯示,到 2030 年,北美地區 AR 眼鏡銷量將增加到 2000 萬至 3500 萬隻。假 設續訂率約為 30%,則到 2030 年 AR 頭戴式裝置的安裝基數將達到 3000 萬至 5000 萬,相當於智慧手機訂閱滲透率的 10-15%。

行動寬頻和AR 應用生成的流量類型不同。 AR 的採用將產生巨大的無線網路容量需求,具體取決於雲計算卸載和使用的程度。相對於( 盡力而為的)行動寬頻,由於連續的高解析度影片串流以及邊緣雲計算卸載,AR 用戶將消耗更多流量 ( 位元 )。此外,AR 的每位元無線網路數據消耗更高,因為它對提供良好用戶體驗所需的保證性時延和高可靠性有嚴格的要求範圍。行動寬頻和 AR 流量之間的差異尤其體現在上行鏈路流量。圖 29顯示了AR 使用者相對於行動寬頻用戶在繁忙時段對無線接取網 (RAN) 的影響。

我們在 AR 的運算卸載場景中模擬了每天兩小時重度使用 AR 的流量配置(50MBps下行鏈路和 10 Mbps 上行鏈路的峰值流量速度)。保證性時延設置為 20 毫秒往返時間,可靠性設置為 99%。然後將結果與 2030 年行動寬頻用戶的預計流量進行比較。在這種情景中,上行鏈路和下行鏈路的容量需求都會顯著增加,但是由於上行鏈路預計將成為瓶頸,因此我們呈現的結果將集中於上行鏈路。

圖29:無線網路資源消耗(繁忙時段)

Radio network resource consumption (busy hour)

嚴格的時延要求(保證性時延)和有限的丟包率(高可靠性)對於AR等新興即時應用至關重要。這可以通過在RAN中採用更保守的指令參數來實現。這種做法本質上是使用更多的網路資源來提供給定數量的流量。此外,AR用戶將消耗更多位元。

這項模擬表明,AR 用戶在繁忙時段消耗的上行鏈路流量 大約是行動寬頻用戶的 3 倍。相對於行動寬頻盡力而為的服務品質,AR 流量每位元平均需要 4 倍的 RAN 網路容量。在此期間,這總共比一般行動寬頻用戶的上行鏈路 RAN 網路容量要求高出 12(即 3x4)倍。

在繁忙時段內,這個使用者滲透率較低的服務要消耗行動寬頻使用者消耗的 12 倍容量,這將對網路產生高度需求。鑒於 10-15% 的滲透率(取自上面 AR 眼鏡的預估安裝基礎),我們看到與僅具有行動寬頻流量的網路相比,該網路的上行鏈路流量負載相對增加了一倍以上(2.1-2.7 倍)。增加的流量負載對網路性能提出了額外的要求,以便提供額外的容量。

圖30:AR和行動寬頻的流量和容量變化

AR and mobile broadband traffic and capacity evolution

有幾種解決方案可以解決此問題:

  • 部署中頻頻譜來增加容量。根據國家/地區的不同,新增中頻段可能在 3.3–4.2 GHz、4.4–5 GHz 和 6.425–7.125 GHz頻率範圍內。一些 3.3-4.2 GHz 和 4.4-5 GHz 頻段已經在世界部分地區獲得許可,並且有支援這些頻段的設備生態系統。在國際通信聯盟(ITU)2023年世界無線電通信大會(WRC-23)上,準備討論 6.425–7.125 GHz 頻段的應用區別,相應的生態系統也正在開發中,而且該頻段已被納入 3GPP 標準(3GPP n104)。6.425–7.125 GHz 頻段是廣域網路頻譜共存的關鍵契機,在許多情況下,也是最後可用的中頻段資源。
  • 開發新的功能來增加容量和改善覆蓋範圍。一個例子是基於傳輸量和時延要求的智慧流量頻段轉換。另一個例子是優化調度,通過允許在給定的時延範圍內進行額外的重新傳輸來減少時延並提高可靠性。
  • RAN 緻密化。但是,它會導致高成本和較長建置時間。

在研究的 AR 場景中,這些解決方案本身都不足以解決 2030 年的容量差距。需要將這三者結合起來才能滿足未來的網路需求。行動寬頻流量增加,AR 流量增加,再加上雲計算卸載需要達到一定水準,這些都顯示著巨大的網路負載需求。

到 2030 年,現有站點網路上的可用頻譜和 5G 性能演進將無法滿足這一需求。在現有站點上增加頻譜和功能將是滿足未來網路需求的第一步,與此同時,還要按時間地點的需要來實現網路緊密化設計。從長遠來看(2030 年及以後),7-15 GHz 釐米波頻譜對於支持 AR 採用和更高階的案例至關重要。

7–15 GHz

在2030年及以後,7-15 GHz對於支持AR採用和更高階的案例至關重要。