AI可望終結5G頻譜爭奪戰

2019-10-23
作者 Paul Tilghman,DARPA微系統技術辦公室(MTO)專案經理

5G需要更多的頻譜,但目前幾乎沒��多少可重新分配頻譜的空間了。除了拍賣頻譜與釋照,還可能採用AI來管理頻譜共享…

5G需要更多的頻譜,但目前幾乎沒剩多少可重新分配頻譜的空間了。現有的提案除了拍賣並釋出5G專用頻譜執照,還將採用人工智慧(AI)來管理頻譜共享(spectrum sharing)這一深奧複雜的過程。

美國國防部先進研究計畫署(DARPA)即將在本週宣佈其「頻譜協同挑戰賽」(Spectrum Collaboration Challenge;SC2)的冠軍隊伍。SC2挑戰賽的目標在於利用新興的機器學習等AI技術,針對擁擠的頻譜開發最佳化頻譜效率的無線電網路。DARPA認為,這項功能對於持續成功實現5G通訊及其後的發展至關重要。

每隔十年,新一代的無線技術都會從根本上改變無線領域,而且,每一代技術都比上一代要求更多的頻譜。但是,新一代的5G無線技術將會成為引發頻譜爭奪戰的最後一個技術世代。

Spectrum Demand, Cisco

隨著無線資料用量攀升,將加劇對於頻譜的需求。(來源:Cisco VNI)

從無線技術發展的最早時期開始,管理頻譜的主要方法就是取得專用執照,由政府釋照並授權持有執照的一家業者使用特定頻率範圍。由於無線頻譜資源極其有限,使其成為稀缺且「值錢的商品」。

每一個無線世代都為我們帶來了更好的連接性(connectivity),更好的連接性引發對於更多頻譜的需求持續增加。然而,以往朝向無線領域的板塊轉移,從未像現在這樣引發「爭搶地盤」的紛擾。這是因為無論是從意圖還是目的來看,觸手可及的無線頻寬都已經被佔用了。現在已經沒有空白的頻譜可用,因而也無法輕鬆回應「5G將採用哪些頻段」的問題。

這讓我們只有兩條路可走:轉而採用以往認為地面通訊不需要的頻率——例如毫米波(millimeter-wave;mmWave),或者找到一種共享頻譜的方法。雖然毫米波頻譜通常可以被視為尚未開發的「綠地」(green field),但改採用這些較小的波長帶來了許多實體挑戰,而且無法覆蓋與傳統低、中頻段相同的頻率範圍。毫米波連接能力有助於增強5G的功能,但並不能取代低頻應用。

終結這一場頻譜爭奪戰的關鍵就在於頻譜共享。「頻譜共享」一詞早在2000年代初即已被提出了,但幾乎未曾獲得主流採用。

造成頻譜共享如此困難的原因在於如何確保兩種特定無線電系統共享同一頻段,又不至於造成有害的干擾。這通常意味著必須針對這兩種系統提出非常精確的規則,並經由模擬和現場測試證明這些規則。最後,這些結果將會導致允許共享的頻譜政策發生變化。

然而,這一過程需要數年時間。例如,經過多年的發展,FCC才批准了民用頻段無線電服務(Citizens Band Radio Service,CRBS),這是頻譜共享的第一次重大勝利。CRBS雖然象徵一大進展,但仍然僅允許在幾分鐘的時間規模上共享粗略頻譜。持續的無線需求將推動更多頻譜系統的共享——不僅僅是兩個系統,而是三個或更多系統,而且我們不能再等待經過多年後才來製定和整理這些「交通規則」。

這也就是DARPA SC2得以發揮作用之處。這項為期三年的競賽挑戰具有創造力的無線企業家(創業者)共同解決頻譜共享中最棘手的問題,並開發出一種無需授權的新型無線電系統。為了打造一個完全自主的無線電網路——它必須能夠學會如何同時共享頻譜,每一支競賽隊伍的挑戰不僅在於必須與雷達等傳統頻譜用戶競爭,而且還面對來自其他九種無線電技術的競爭。

克服挑戰的關鍵要素在於結合頻譜共享與最新的AI技術進展。為了在頻譜共享方面取得成功,就需要一種新型的AI。AI技術的每一次重大進展都是各自不同的AI案例,例如,超級電腦深藍(Big Blue)擊敗西洋棋世界冠軍Kasperov、AI系統華生(Watson)在綜藝節目《危險邊緣》(Jeopardy)中打敗連勝紀錄保持者Jennings,以及電腦圍棋程式AlphaGo以四勝一敗的成績領先韓國職業九段棋士李世乭等。但是,頻譜共享從根本上來說是協同合作的,需要多種無線電共享同一資源。這也就是SC2之所以強調協作AI之故。

如今,無線系統之間並不會互相「交談」。例如,您的Wi-Fi路由器並不會與鄰居家的路由器「聊天」,以便盡量減少干擾。儘管如此,這卻是SC2挑戰賽所要採用的模型。我們將這種新的無線電技術稱為「協作型智慧無線電網路」(Collaborative Intelligent Radio Networks;CIRN)。透過創造一種讓無線網路之間彼此共享資訊的語言,有助於加快每一個無線電系統內部的AI決策速度。採用這種語言,「協作型智慧無線電網路」就能合作並共享有關訊號干擾的資訊、計劃如何使用頻譜,以及最佳化每一種無線技術共享頻譜的效率。

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截至2016年的美國頻譜分配圖。
(來源:NTIA;點選圖片放大檢視)

編譯:Susan Hong

(參考原文:Use AI to end the spectrum 'land grabs',by Paul Tilghman)

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