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title: 5G craft
tags: [Construction]

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# 5G craft
###### tags: `Construction`

於5G New Radio (NR) 行動通訊系統下，提高資料傳輸速率 (Data Rete) 與降低位元錯誤率 (Bit Error Rate，BER) 為數位通訊技術重要課題。為了提高傳輸速率，採高階調變與通道編碼(Channel Coding)為主要手段。此外，欲將授權頻譜資源效益最大化，由基地台負責排程上下行資源使用方式，並通知終端設備。

現行數位通訊系統，發送端利用通道編碼  (如 LDPC、Tail Biting Convolutional Coding、Turbo Coding、Polar Coding等)，使接收端得以使用通道解碼 (Channel Decoding) 修正錯誤之位元。然而，當位元錯誤率超過容錯能力時，通道編解碼技術可能無法正確還原資訊。語意通訊 (Semantic Communication) 本質為使用AI/ML模型訓練語意模型，使其能透過前後文還原訊息之語意。若將語意通訊應用於通訊網路，發送端與接收端須同步訓練語意模型，使其具相同知識條件下，當傳輸過程中發生位元錯誤時，接收端仍有能力透過前後文解碼還原發送端之語意訊息。因此，我們構想如何採行語意編碼取代現行通道編碼技術，透過語意編解碼模型之語意與特徵對抗通道錯誤率。換言之，於存在位元錯誤環境下，實驗其容錯能力是否優於現行通道編碼技術。

行動通訊系統之基站傳送下行控制訊息 (Downlink Control Information，DCI) 至終端設備，其攜帶排程與參數調整等重要控制訊務。此控制訊務傳輸須為高可靠傳輸，以確保終端設備 正確接收與觸發相對應之行為。也因此，我們選擇下行控制訊息傳輸作為導入語意通訊之可行性評估。目標為利用實現聯合來源通道編碼 (Joint Source Channel Coding，JSCC)，達成高可靠傳輸之要求，同時控制資源使用率。

考量未來行動通訊系統 (Beyond 5G或 6G) 將同時支援大量終端設備，且服務模式由現行下行主導 (DL dominant) 逐漸改變為上行主導 (UL dominant)，因此需更多頻譜資源傳送資料。高頻段如FR2符合頻寬需求。然而，高頻段之特性需使用更大子載波間距 (Sub-Carrier Spacing，SCS) 抵抗相位噪聲（phase noise）。提高子載波間距也將造成每個時隙 (Slot) 時間縮短，進一步壓縮資源排程器演算法所需運算時間之上限。若基站無法及時完成上下行資源排程，將造成資源浪費，違背增加頻寬之初衷。

針對上行傳輸，我們提出一種基於深度強化式學習之輕量化排程器 (DRL-based Lightweight Scheduler，DRL-LiS)，依據排隊中封包之資料特徵 (如剩餘延遲預算 (Remaining Delay Budget，RDB) 與服務等級等) 決定上行之優先等級。考慮排程器演算法運算時間受限，資源排程器僅排程高優先等級封包；針對尚未排程之上行通道資源，導入基於競爭 (Contention-based) 之通訊協定，使符合條件之上行封包 (亦即較不急迫之封包) 可於此資源內進行隨機競爭，競爭失敗之封包將於後續上行資源進行重傳。當上行封包隨時間提高優先等級時，將改以傳統排程模式(亦即免競爭 (Contention-free 模式) 進行排程，以符合封包延遲預算。此 DRL-LiS 透過 DRL學習如何與通道環境互動於達成最高吞吐量與控制排程器演算法運算時間之間取得平衡。

最後，我們將上述語意通訊技術與DRL-LiS之代理人 (Agent) 開發出對應之xAPP，並且以OpenAirInterface5G (OAI) 與 Mosaic 5G Flex RIC實作，達成實際應用場景展示。

- 8/29 5G Craft工作坊
    - **時間：112年8月29日14:00-16:30**
    - **地點：Living Lab+ 臺北市松山區民生東路四段133號2樓A區**
    
 


    

- **將語意通訊技術與DRL-LiS之代理人 (Agent) 開發出對應之xAPP，並且以OpenAirInterface5G (OAI) 與 Mosaic 5G Flex RIC實作，達成實際應用場景展示**
- **RAN ⇒ Near-RT-RIC ⇒ xApp (1 UE) with Semantic Communication**
- **Semantic communication 10.33.7.32 (Encoder)**
    - yuzn@mwnl-2nd:~/mwnl/SemanticRL
- **Semantic communication 10.33.7.30 (Decoder)**
    - yz@mwnl-1st:~/mwnl/SemanticRL
- **gNB (RAN) 10.33.7.32**
    - ./build_oai -I -c -C
    - ./build_oai -w USRP --gNB --ninja
    - yuzn@mwnl-2nd:~/mwnl/mwnl_flexric/oai/cmake_target
    s/ran_build/build$ sudo ./nr-softmodem -O ../../../../flexric/multiRAT/oai/gnb.sa.band78.fr1.106PRB.usrpb210.conf --sa -E --gNBs.[0].min_rxtxtime 6 --continuous-tx
- **Near-RT-RIC 10.33.7.32**
    - yuzn@mwnl-2nd:~/mwnl/mwnl_flexric/flexric/build/examples/ric$./nearRT-RIC
- **xApp 10.33.7.32**
    - yuzn@mwnl-2nd:~/mwnl/mwnl_flexric/flexric/build/
    examples/xApp/c/monitor$ ./xapp_mac_rlc_pdcp_moni
- **UE 10.33.7.30**
    - ./build_oai -I -c -C
    - ./build_oai -w USRP --nrUE --ninja
    - yz@mwnl-1st:~/mwnl/oai/cmake_targets/ran_build/build$ sudo ./nr-uesoftmodem -r 106 --numerology 1 --band 78 -C 3619200000 --sa -E --ue-fo-compensation
- **Demo**
    - **RAN ⇒ Near-RT-RIC ⇒ xApp  (C-RNTI ⇒ 1fbe)**
    - **Semantic communication sends DCI format 0_1 message**
    ![](https://hackmd.io/_uploads/Sy_hBnl1a.png)


    - **UE (C-RNTI ⇒ 1fbe)**
    - **Semantic communication receives DCI format 0_1 message**
    ![](https://hackmd.io/_uploads/S1OtSnl1p.png)
    ![](https://hackmd.io/_uploads/SkOiH3gkT.png)
    ![](https://hackmd.io/_uploads/rJvMv3eyp.png)








