تنوع المهام هو واحد من أكبر التحديات التي تواجه شبكات 6G المستقبلية. مع التركيز على المهام، يُقود الذكاء الاصطناعي (AI) RAN الديناميكي لشبكة الوصول اللاسلكي 6G لتلبية احتياجات المستخدمين الشخصية بدقة. ومع ذلك، لا يمكن للذكاء الاصطناعي تكوين معلمات وظائف RAN الفردية، بل يستطيع فقط تكوين معلمات الوظيفة. لذا، فإن جعل قدرات RAN أكثر ديناميكية وقادرة على التكوين هو اتجاه تطور RAN 6G. يقدم هذا المقال مقترحًا لبنية RAN استنادًا إلى الخدمة ، يمكن أن تنشر وظائف RAN المنفصلة وفقًا للمهام. تشير تحليلات البروتوكول إلى تعقيد العلاقات التفاعلية بين وظائف RAN CP (مستوى التحكم) ، وتوجد حاجة لتفكيكها وفقًا لمبدأ التماسك العالي والانفصال المنخفض. استناداً إلى نظرية الرسومات بدلاً من الخبرة الخاصة ، تم تصميم حلاً لفك تشفير RAN. تشييد رسم بلا اتجاه مرتبط بالوظيفة والتفاعل ، وتحقيق فك تشفير الوظيفة من خلال شجرة توليد الحد الأدنى. بالنظر إلى تكرار وفائض وظائف RAN وCN ، تم اقتراح حلاً متكامل لفك تشفير RAN-CN. من خلال تحليل مرونة التفكيك وتعقيد الإشارات والتأخير في المعالجة ، توصلت التجربة إلى أن تحجيم الواجهة التحكم RAN إلى 4 خدمات أكثر مناسبة. يحل فك تشفير RAN-CN معترض فعالية تسلسل واجهة Ng المنخفضة التقنية ، ويمكن تحقيق شبكة 6G كاملة الخدمة ، تدعم التكوين الوظيفي العالمي بناءً على AI.

فك تشفير الخدمات ؛ فتح الذكاء ؛ شبكة RAN الموجهة ؛ نظرية الرسومات ؛ شبكة 6G كاملة الخدمة