5G/6G und IoTLatenz- und
5G/6G und IoTLatenz- und Durchsatzanforderungen für XR- und Cloud-Gaming-Anwendungsfälle. Cloud-Gaming ist zwar kein XR-Anwendungsfall im eigentlichen Sinne,aber Virtual- und Augmented-Reality ähnlichWichtige Funktionen5G-Advanced bietet eine umfassendePlattform für die Transformationder Netzwerkleistung,die Erschließung neuer Einnahmequellenund die Optimierungdes Betriebs. Diese Netzwerkebieten ein verbessertes Nutzererlebnisdurch erstklassige, konsistenteLeistung, hohe Datenratenvom Zellzentrum bis zumZellrand und gleichzeitig eineverbesserte Energieeffizienzder Geräte. Dies ermöglichtneue Funktionen wie Echtzeiterlebnissebei Live-Events,eine präzise Positionierungfür die industrielle Automatisierungund autonome Fahrzeuge,RedCap und eRedCap fürkostengünstige IoT-Geräte undWearables sowie dynamischesSlicing zur Priorisierung vonRessourcen für gezielte Anwendungsfälle.Gleichzeitig ist dieErreichung operativer Exzellenzvon entscheidender Bedeutung.5G-Advanced integriert KIgesteuerteautonome Abläufesowohl in gNBs als auch auf derEbene Service Management andOrchestration (SMO). Außerdemreduziert es den Energieverbrauchdurch immer ausgefeilteresManagement.Aufbauend auf 5G SA bietet5G-Advanced einen flexiblenEntwicklungspfad hin zu 6Gund kombiniert dabei aktuelleFunktionen mit der Grundlagefür zukünftige Innovationen.KI-native NetzwerkfunktionenIn den letzten zehn Jahren habensich KI und RANs rasant entwickelt.Das Datenvolumen ist aufgrundvon Videos, Smartphonesund neuen Anwendungsfällenwie FWA und IoT sprunghaftangestiegen. Innovationen wieMassive MIMO haben einebeispiellose Spektraleffizienzermöglicht, aber auch zu einererhöhten Komplexität undUnvorhersehbarkeit geführt.Einmal trainiert und fein abgestimmt,kann KI Heuristiken beider Optimierung und Entscheidungsfindungübertreffen. Mit5G-Advanced wird KI zu einemintegralen Bestandteil und Standardisierungsthemaund legtdamit den Grundstein für 6G.Mit Release 17 hat 3GPP dieGrundlagenarbeit für KI-nativeRAN begonnen. Das Framework3GPP TR 37.817 definiertIntelligenzfunktionen – Datenerfassung,Modellinferenz undTraining – innerhalb einer kontinuierlichenFeedbackschleife,die sowohl Trainings- als auchInferenzdaten verfeinert, umdie Modellleistung und dieGesamteffizienz des Netzwerkszu verbessern. Release 18 gehtnoch weiter. 3GPP TR 38.843untersucht die Anwendung vonKI/ML-Techniken zur Verbesserungder NR-Luftschnittstelle,wobei der Schwerpunkt auf derVerbesserung der Leistung undder Reduzierung der Komplexitätliegt. Durch die direkte Einbettungvon KI in Basisstationenwerden vielfältige RAN-Anwendungsfälleüber die Schichten 1bis 3 hinweg ermöglicht.Zu den neuen Anwendungengehören LLM-gesteuerte generativeAgenten für den Lastausgleichim Leerlauf, diehistorische RAN-Metriken undBetreiberabsichten analysieren,um Frequenzversätze zu empfehlen.behandeln transformatorbasierteCarrier-Aggregationsmodelledie Auswahl von Primärzellen(PCell) und Sekundärzellen(SCell) als sequenzielle Aufgabe,um Durchsatz und Latenz zuoptimieren. Diese KI-Funktionenersetzen komplexe Heuristikendurch adaptive, datengesteuerteProzesse.Mit Blick auf die Zukunft wird6G von Anfang an eine KI-nativeArchitektur umfassen, die Intelligenzin alle Netzwerkschichtenintegriert.Entwicklung der MIMO- und Beamforming-Funktionen von 5G Legacy (Release 15) bis 5G-Advanced (Release 18)Innovationenbei der EnergieeffizienzDa das RAN 80...90% desEnergie verbrauchs mobiler Netzwerkeausmacht, ist die Optimierungseiner Effizienz einePriorität.26 hf-praxis 11/2025
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