芯耀
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5G-Advanced（也就是我们说的5.5G）（见图1）在3GPP第18版中首次被概述，它显著提升了网络效率、降低了延迟、提高了吞吐量并扩大了覆盖范围。5G-Advanced在新的人工智能和机器学习能力基础上，增加了演进型MIMO技术以及安全方面的更新。
图1. 5G标准的演进时间轴
凭借新的特性，5G-Advanced带来了诸如XR、工业物联网和智慧农业等应用。事实上，5G-Advanced已经在帮助3GPP制定新兴的6G技术规范。
频谱效率
5G-Advanced对MIMO技术进行了重大改进，提升了上行链路和下行链路的吞吐量。它使得用户设备（UE）能够更有效地共享相同的时间和频率资源，从而提高了网络容量。5G-Advanced跨越多个版本，旨在通过以下方式全面提高频谱效率：
1、启用子带全双工（SBFD）模式（图2），有效地将TDD载波划分为子带，以便在相同的时隙内同时进行发送和接收。
2、简化多传输和接收点（TRP）操作，改善下行链路中的单TRP以及上行链路中的多TRP操作。
3、在非理想同步和回程场景（如定时失配、可变延迟和数据包丢失）中支持相干联合传输。
4、增强毫米波（mmWave）能力，重点是改善室内外部署时的移动性和穿透特性。
5、在FR1中，为降低容量（RedCap）的5G NR-Light设备支持5MHz的频谱带宽。
6、增强信道状态信息（CSI）反馈，这对于改善波束成形和整体网络性能至关重要。
7、优化动态频谱共享（DSS）。
探索人工智能和机器学习不断演变的作用
先进的人工智能和机器学习能力将进一步提升5G-Advanced（以及6G）网络的频谱效率和性能。可能的应用包括能够适应动态环境条件的人工智能赋能的波束管理，以及基于人工智能的切换优化方法。人工智能和机器学习还可以通过实时预测和减轻干扰，来帮助简化网络切片，同时改善信道状态信息（CSI）反馈、调制和编码方案。
预计人工智能和机器学习将提高网络流量预测的准确性，优化小基站和宏基站之间的负载平衡，并且在全球导航卫星系统（GNSS）不可用时，实现精确的室内定位推断。最后，人工智能和机器学习的跨节点应用有望促进全网范围的训练、推断以及主动式维护。
强化安全：从网络自动化到边缘端
5G-Advanced探讨并实施了关键的安全改进措施（见图2），其中包括：
1、扩展N32互连安全协议，以适应漫游中心节点和中间节点的需求。
2、更新用于边缘客户端与服务器交互的认证协议。
3、在云环境中通过新的自动化证书管理功能对基于服务的架构进行升级，纳入了互联网工程任务组证书管理协议的配置文件。
4、引入用于无线接口加密和完整性保护的256 位算法，包括MILENAGE认证算法的256位版本。
5、更新通用应用程序编程接口框架，以便在访问数据之前获得资源所有者的许可。
6、提高网络自动化以及人工智能和机器学习方面的安全性，例如机器学习模型存储和共享的程序、联邦学习，以及漫游场景下的数据分析共享。
7、为UE到UE的流程以及UE到网络的紧急服务添加安全措施。
扩展超可靠低时延通信（URLLC）、降低能力（RedCap）和海量机器类通信（mMTC）的能力
5G-Advanced力求在3GPP第17版中概述的时间敏感型网络（TSN）能力的基础上，进一步提升对确定性网络（DetNet）的支持。通过增强超可靠低时延通信（URLLC）能力（见图3），5G-Advanced 能更高效地支持关键任务型应用，范围涵盖从工业物联网（IIoT）、联网汽车到增强现实（AR）辅助的医疗程序等领域。
图3. 5G与5.5G关键技术的对比。
5G-Advanced还扩大了对诸如智能计量、环境监测和智慧农业等机器类型通信（mMTC）应用的支持。5G-Advanced提高了室内外设备的传感和定位精度（有可能低至亚10厘米级别），显著增强了导航、物流、监测和跟踪系统的精确性。
对于可穿戴设备、工业物联网传感器和视频监控5G RedCap（降低能力）应用，5G-Advanced旨在增强第17版中引入的关键能力，重点是进一步降低设备复杂度（天线数量）和功耗。第18版中的关键特性包括20MHz或5MHz的带宽（在频率范围1，即FR1内）、全双工/半双工和时分信号复制、64阶正交幅度调制（可选256阶）以及最高10Gsps的最大数据速率（下行链路和上行链路）。5G-Advanced还探索了RedCap的新用例，包括用于工业质量控制的视频监控，并讨论了针对时间关键型通信的上行链路能力的改进。
此外，5G-Advanced为环境物联网设备（见图 4）引入了新目标，这些设备可从射频波、光或运动中获取能量。环境物联网有望支持广泛的用例，从工业无线传感器网络和智能物流（仓库和存储设施）到供应链跟踪等领域。
图4. 展示环境物联网设备各种能量收集方式的示意图。
加速扩展现实（XR）技术的应用
扩展现实（XR）涵盖了增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和混合现实（MR），它为游戏、培训甚至复杂的医疗程序提供了沉浸式和交互式的体验。5G-Advanced增强了对XR应用的支持，改善了上行链路和下行链路的调度，并更有效地分配了带宽和功率。5G-Advanced中探索的XR 关键特性包括：
1、使用户设备（UE）的非连续接收（DRX）与 XR 流量的周期性保持一致，以节省电量。
2、利用搜索空间集组（SSSG）切换和物理下行链路控制信道（PDCCH）跳过机制来优化容量。
3、实施具有多个物理上行链路共享信道（PUSCH）间隔的配置许可周期，允许用户设备（UE）指示未使用的时段，以便由下一代基站（gNB）重新分配。
4、利用跨层协作技术，对XR视频流中特定帧的传输进行优先级排序。
5、支持XR服务所需的多个数据流（音频、视频、控制信号和信息收集信号）的同步传输，将各种服务流之间的时间差降至最低。
弥合5G与6G之间的差距
移动网络运营商期望5G-Advanced 的新功能能够拓宽他们所提供服务的范围和规模，从医院中的超可靠低时延通信（URLLC）服务，到覆盖数百英里农田的海量机器类通信（mMTC）智慧农业网络。借助5G-Advanced，移动网络运营商可以为自动驾驶汽车、智能电网以及仓库和港口等物流设施提供无缝的专用网络连接。最新的5G标准还将帮助移动网络运营商及其客户更有效地遵守服务水平协议，并满足不断提高的服务质量指标。
5G-Advanced有望弥合这两个标准之间的差距（见图5），帮助行业为21世纪30年代6G基础设施和设备的广泛部署做好准备。尽管6G仍是一个新兴标准，但它将建立在5G-Advanced的关键创新成果之上，这些创新成果可实现高效的频谱管理、扩大覆盖范围、超低延迟以及更高的吞吐量。
图5. 5G-Advanced使5G更接近6G。
在3GPP的引领下，5G-Advanced 的开发工作与早期的6G探索工作同步进行。对于5G-Advanced，3GPP将专注于进一步完善用于融合通信与感知的信道建模，利用子带全双工技术提高容量并降低延迟，在更高频率范围内验证3GPP信道模型，以及在高中频带频谱（7GHz至16GHz）扩展先进的MIMO技术，以便更高效地支持广域覆盖。
总结
5G-Advanced显著提升了网络效率、降低了延迟、提高了吞吐量并扩大了覆盖范围。作为仍在开发中的最新5G标准，它引入了许多新的创新成果，例如演进型MIMO技术、新的人工智能和机器学习能力，以及更新后的安全协议。5G-Advanced优化了URLLC、降低RedCap和海量机器类通信（mMTC）技术，同时通过在公共和专用5G网络上提供更具沉浸感的体验，加速了扩展现实（XR）技术的应用。值得注意的是，3GPP已经在5G-Advanced的关键技术基础上为6G做准备，为21世纪30年代即将到来的6G标准的广泛实施铺平了道路。
