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关于5G量化香港经济贡献的咨询研究
2G第二代移动通信3G第三代移动通信3GPP第三代伙伴关系项目4G第四代移动通信5G第五代移动通信AI人工智能AR增强现实现实AV自动驾驶AV自动驾驶AV自动建筑信息c＆SD CENSUS CENSUS CENSUS CENSUS CENSUS CESUS和SD STISTIC Works Supervision System EdTech Education Technology eMBB Enhanced Mobile Broadband ERP Enterprise Resource Planning EY Ernst & Young Transactions Limited F&B Food and beverage FinTech Financial Technology FWA Fixed Wireless Access GDP Gross Domestic Product Government Government of the Hong Kong Special Administrative Region GSMA GSM Association or Global System for Mobile Communications Association HA Hospital Authority HIS Hospital Information System HKMA Hong Kong Monetary Authority HKT Hong Kong Telecommunications (HKT) Limited HTCL Hutchison Telephone Company Limited HVAC Heating, ventilation, and air conditioning ICT Information and communications technology IoT Internet of Things ITF Innovation and Technology Fund LTE Long-term Evolution mMTC Massive Machine Type Communications mmWave Millimetre Wave MNOs Mobile network operators MVNOs Mobile virtual network operators NDRC National Development and Reform Commission 5G NR 5G New Radio NSA Non-Standalone OECD Organisation对于经济合作与开发，通信局的CA办公室OTT视频范围视频流媒体研发研究与发展RFID射频识别SCRE SCRE SCER of COMMIRESS和ECANACE DIVE
网络体系结构对6G
NGMN的“ 6G位置语句”操作员视图[1]设想6G是通信网络的优雅发展到2030年代，为客户提供了引人注目的新服务和功能。历史上，网络体系结构在塑造整个移动系统的效率和潜力方面发挥了作用。许多人认为，在6G时代，新兴服务和场景将推动对网络体系结构的不断增长，以超越传统的连接并整合多维功能。适当地包含人工智能（AI），计算，传感和增强的安全性。6G网络体系结构的设计和定义明确的迁移策略是整体标准化过程的基础。但是，尚未达成6G网络体系结构的共识。NGMN移动网络运营商当前处于其4G和5G网络发展的不同阶段。有些已经过渡到5G独立（SA），而另一些人仍处于非独立（NSA）配置或通过中间阶段进行。MNO之间的这种异质性在最合适的6G演化路径上呈现了不同的观点。所考虑的选项包括采用全新的6G核心，扩展和增强现有的5G核心，甚至将4G EPC的元素集成到混合核心中。这些挑战与5G标准化过程中遇到的挑战相呼应，在5G标准化过程中，不同的迁移选项（NSA和SA）引入了显着的复杂性。为此，NGMN MNO成员与NGMN的在需要灵活性的需求，适应操作员之间的5G网络演变之间找到适当的平衡，以及确保6G简单性的需求仍然是一个至关重要的挑战。认识到这些挑战，大多数NGMN MNO成员认为，现在是开始对6G网络体系结构进行研究的适当时机，许多人强调了在3GPP标准化之前实现一致性的紧迫性。
对ICT 2024 - 2
u“ lity congula” on and compe''Box 10189 Grand Cayman Ky1- 1002 Cayman Islands Electhial：Consulta“ ons@ofreg.ky.ky主题：Consulta7on ICT 2024 - 2 - 基于卫星的Telecommunica7ons提供者的许可框架。>Box 10189 Grand Cayman Ky1- 1002 Cayman Islands Electhial：Consulta“ ons@ofreg.ky.ky主题：Consulta7on ICT 2024 - 2 - 基于卫星的Telecommunica7ons提供者的许可框架。GSOA欢迎有机会在拟议的基于卫星的Telecommunica“ ONS Provers”（“卫星框架”）的拟议框架上“在公共咨询中进行“联系”。gsoa赞扬其在其效率上的u上（ofreg）上的“ u iten congula”，以简化和透明的方式开发卫星框架，以进一步进一步进一步发展塞特曼群岛的卫星通信的“互联网”的发展。改善卫星框架的工作至关重要，因为它将直接影响卫星部门的结构和生长轨迹。除其他外，卫星框架将塑造出炽热的“ VES，以投资于该行业，并使其“ nude evolu”和引入Innova”服务的能力。它也将影响消费者能够从卫星运营商提供的服务中受益的程度。通过简短的背景，GSOA是全球的非培养协会，“它是全球合作的首要合作者”，代表“ ng ng the the eN” re satellite生态系统并将行业融合在一起。作为首席执行官卫星协会，GSOA领导着应对全球挑战，抓住机会的“机会”，并为卫星行业提供了统一的声音。GSOA is widely recognized as the representa"ve body for satellite operators by interna"onal, regional, and na"onal en""es, including regulators, policymakers, standard-seang organiza"ons like 3GPP, and interna"onal organiza"ons such as the Interna"onal Telecommunica"ons Union (ITU), the Inter-American Telecommunica"on Commission （Citel）和世界经济论坛（WEF）我们的愿景是通过“挑剔的数字，教育”来帮助政策制定者改善世界状况，跨越各种地理位置以及整个成熟和发展中经济体的健康，社会，性别和经济鸿沟。
连接和自动驾驶汽车的5G-V2X通信和网络
在过去的十年中，对通信，自动化，计算，传感和定位领域中的连接和自动化车辆（CAV）（CAV）（CAV）以及相关的启用技术引起了人们的兴趣。的确，骑士有望彻底改变未来的运输和生活质量。通过利用新型的效率空气接口，不同的无线电访问技术以及破坏性的网络软件技术和边缘 /云计算解决方案，第五代（5G）的位置，以确保超低延迟，以确保超高可靠性，良好的可靠性工具和高数据率的工具工具（V2x）（V2x）。车辆生态系统的复杂性和独特性，所涉及的利益相关者和标准开发组织的种类，设想的CAV应用的不断发展的本质，以及在5G支持的V2X中吸引研究社区的众多活动，这是该特殊问题的主要动机之一，旨在集中这一问题。本期《未来互联网杂志》本期中包含的论文提供了5G V2X通信和网络领域中新兴主题的全面概述。更详细地说，它们涵盖了从第三代伙伴关系项目（3GPP）5G和V2X架构增强功能到物理层编码技术和无线电访问技术，同时考虑与网络编排和本地化相关的问题。其中一些还报告了最近结束的持续协作研究项目的成就。此外，收集的论文本质上是异质的，这是特殊问题的主要优势之一：它们从技术上是合理的理论分析和及时的建筑设计贡献到算法设计和实践贡献。尤其是，在涉及各个领域的专家审阅者的严格审查过程之后，总共接受了来自行业和学术界的作者，共有六本出色的原始研究论文，这些论文已被接受。第一篇论文[1]剖析了与跨境和多运营商V2X部署相关的主要挑战，重点是三个代表性的合作，连接和自动化流动性（CCAM）服务：电视操作驾驶，自动驾驶和预期合作的高度限制图和分配的高度验证图和分配。增强漫游方案，间边缘云协调机制，网络切片选择和服务质量
ETSI TS 123 203 V15.3.0 (2018-07)
6 功能描述 ................................................................................................................................................ 35 6.1 总体描述 ................................................................................................................................................ 35 6.1.0 概述 ................................................................................................................................................ 35 6.1.1 绑定机制 ............................................................................................................................................. 35 6.1.1.1 概述 ............................................................................................................................................. 35 6.1.1.2 会话绑定 ............................................................................................................................. 36 6.1.1.3 PCC 规则授权与 QoS 规则生成 ............................................................................................. 36 6.1.1.4 承载绑定 ............................................................................................................................. 38 6.1.2 报告 ............................................................................................................................................. 38 6.1.3 信用管理 .............................................................................................................................
用于 B5G 和 6G 基础设施中卫星网络零接触管理的人工智能
NTN 解决方案 1 。计划中的 Release-18 工作仍包括 NTN 的标准化活动，以进一步定义无线电第 2 层和第 3 层细节，以允许非地面节点在无线接入网络 (RAN) 2 中运行的解决方案。NTN 可以为地面网络带来许多优势 [ 2 ]。促进网络传播，为目前未服务或服务不足的大型区域带来连接，在非正常情况下提供备用链路，例如主要地面基础设施中断或故障，并卸载地面网络，为用户提供额外的连接，以解决地面网络上的流量高峰并保持特定丢失或延迟敏感流的性能只是其中的几个。然而，尽管已经进行了大量研究和开发工作，但仍有几个挑战和悬而未决的问题需要妥善研究和解决，以实现地面和非地面网络之间的无缝集成 [ 3 , 4 ]，例如定义适当的随机接入程序、定时提前策略和切换管理策略 [ 5 ]。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 原理及相关解决方案的使用是通信网络演进的另一个重要支柱 [ 6 ]。再次查看 3GPP Release-18 计划内容列表，很明显其中包括“下一代 RAN (NG-RAN) 的 AI/ML”、“AI/ML - 空中接口”和“AI/ML 研究、多媒体编解码器、系统和服务”主题，更广泛地说，文献中有大量的研究贡献，其中还包括在 NTN 中采用 AL/ML 技术的研究和解决方案 [ 7 ]。无线电资源管理、移动性管理和非地面/地面网络集成只是 AI/ML 解决方案可以帮助改进的几个方面。然而，由于仍有挑战和悬而未决的问题需要研究和解决 [8]，人们已经考虑将 AI/ML 策略全面集成到通信网络中，尤其是从标准化的角度来看，这是 6G 或超 5G (B5G) 网络演进的问题，而不是 5G 网络整合的问题。因此，这也反映在卫星-地面集成系统中 [9]。本文介绍了仍在进行的欧洲航天局 (ESA) 项目“数据驱动的实时网络管理网络控制器和编排器 - ANChOR”[10] 的现状，该项目旨在为卫星真正融入 5G 时代及以后做出进一步贡献。具体来说，我们将重点描述所考虑的场景之一、相关的网络架构和正在开发的系统原型（第 2 节）、用于驱动最佳卫星网关站动态选择的基于 AI 的方法（第 3 节）以及当前和初步获得的结果（第 4 和 5 节）。最后，在第 6 节得出结论。