Разнообразие задач - одно из самых больших вызовов, стоящих перед будущими сетями 6G. Сфокусированный на задачах, искусственный интеллект (ИИ) динамически управляет 6G RAN (беспроводной доступ к радиоресурсам), чтобы точно удовлетворять потребности персонализированных пользователей. Тем не менее, искусственный интеллект может настраивать только параметры функций отдельных RAN, и не может регулировать функции. Поэтому сделать возможности RAN более динамичными и настраиваемыми является тенденцией развития RAN 6G. В данной статье предложена архитектура RAN, основанная на услугах, которая может развертывать разделенные функции RAN, в зависимости от задач. Анализ протоколов показывает сложность взаимосвязей между функциями RAN CP (управляющий плоскостью), требующую разделения в соответствии с принципами высокой сплоченности и низкой связности. На основе теории графов, а не экспертного опыта, разработано решение по разделению функций RAN. Создание неориентированного графа, представляющего функциональную связь и взаимодействие, и разделение функции через минимальное остовное дерево. Учитывая повторяющиеся и избыточные функции RAN и CN, предложено интегрированное разделение RAN-CN. Анализ гибкости разделения, сложности сигнализации и задержки обработки показывает, что разделение управляющей плоскости RAN на 4 службы более подходящее. Интегрированное разделение RAN-CN решает технический пробел эффективности последовательного интерфейса Ng, достигая полносервисной сети 6G, поддерживающей глобальное функциональное планирование на основе ИИ.

Разделение служб; открытый интеллект; RAN на основе служб; теория графов; полносервисная сеть 6G