D2D通信关键技术与应用 课件 第八章.pptx

8D2D技术展望8.1D2D与6G8.3D2D与智慧交通8.2D2D与认知物联网8.4本章小结

8.1D2D与6G基于D2D增强的移动边缘计算②基于D2D使能的网络切片为了在未来的6G中构建智能D2D高效应用场景，本节归纳了移动边缘计算、网络切片与6G相关的D2D解决方案。

（1）基于D2D增强的移动边缘计算8.1D2D与6G由于6G中极高的数据速率，端到端传输时间将大大缩短，从而导致大量空闲UE的存在。充分利用空闲资源是增强网络边缘计算的有效途径。因此，未来的6G可使用D2D集群的容量进行通信过程的边缘计算。架构如下图所示：

（2）基于D2D使能的网络切片8.1D2D与6G网络切片（NetworkSlice，NS）是由移动网络运营商或基础设施提供商提供的公共陆地移动网络（PublicLandMobileNetwork，PLMN）基础设施。支持D2D的智能网络切片结构设计一个集成层，其中多级AI将被用于实时资源感知和预测，以发现作为待集成候选的动态资源。

8.2D2D与认知物联网密集终端设备的连接是6G移动网络的关键技术应用之一。物联网（InternetofThings,IoT）的快速发展和其相关的各种新兴应用（如智能家居、智能交通系统、工业4.0等）可有效提升网络连接效率。与此同时，无论其分配的带宽如何，物联网连接的爆炸式增长必然会给6G频谱分配带来压力。因此，改善频谱利用率是6G网络面临的一个基本挑战。认知无线电（CognitiveRadio，CR）被认为是一种非常有潜力的解决方案。认知无线电的必要性？

8.2D2D与认知物联网CR可以为IoT设备和网络之间的连接引入机会通信，通过无线电设备物理感测无线信道的频谱，可找到临时可用或空闲信道。如图给出了基于认知无线电的物联网设备D2D通信应用场景，其中密集的IoT设备与基站可以彼此关联。在这种环境下，可以利用CR技术在物联网设备之间建立基于D2D的无基础设施连接认知无线电的场景？

8.2D2D与认知物联网在6G及以上网络中，新型频谱传感技术存在两个主要挑战：1）大量许可/未许可无线信道，要求物联网需要消耗大量的时间和能量来感知整个频谱。2）电池受限的物联网设备之间的D2D通信需求，面临物联网的能量限制问题。

8.3.1现状分析8.3D2D与智慧交通随着智能网联车辆的大规模普及，面向车联网的通信网络发展呈现出超密集、快移动、速决策的发展趋势，下一代通信网络需要解决1000亿数量级别甚至更多的密集网联设施入网及交通预判问题，因此密集智能网联设施通信与决策系统将成为研究热点.密集智能网联设施通信与决策系统需既可以保证区间控制，又可以实现线路规划；既能实现高精度定位，又能勾画动态的车辆分布“图”。在信号较弱的隧道、室内等场合能保证智能网联信号不间断，同时，不受可视范围的限制，甚至能识别路面上没有信号源或没有移动终端的物体。这将成为未来智能网联交通系统的发展趋势。

8.3.2预期架构8.3D2D与智慧交通智能网联设施完成信息采集后通过高效接入选择，实现车辆通信范围内的车辆-车辆，车辆-路侧单元信息交互；在路侧单元端优化移动边缘计算；在云端运用基于AI的数据决策方案，车载智能网联设施的接口包括PC5和Uu。依托该总体架构，可研究相关关键技术。

8.3D2D与智慧交通智能网联设施通信单元采用结构如图所示。核心芯片拟采用海思科技的系列产品，一方面实现智能网联设施同步支持SA（Standalone）和NSA（NonStandalone）组网，另一方面支持3GPPR14V2X，可实现基带信号和射频信号的接收、处理及发送。8.3.2预期架构

8.4本章小结随着带宽或资源的限制，数据流量、连接设备的数量以及对高容量的需求每天都在增加。因此，需要对D2D通信进行更多的研究，以满足未来6G网络、认知物联网和智慧交通的要求。6G场景下D2D通信技术的应用可有效提升网络性能，D2D通信与CR的结合可很大程度上提高频谱资源利用效率，基于D2D通信的智慧交通场景为该技术的进一步应用提供了返利。未来，研究D2D通信对于多种泛在环境下的技术突破均具显著优势，能够将D2D通信技术更广泛的应用于未来移动通信网络的多种应用场景具有重要意义。

思考题智能网联设施通信单元结构？认知无线电CR如何改善频谱利用率？QUESTION: