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NGMN 5G白皮书
致谢 本 NGMN 5G 白皮书由 NGMN 成员（即运营商）在 NGMN 赞助商（即供应商）和顾问（即研究）伙伴的贡献下制定。白皮书由一支高度敬业的团队编写，在整个项目期间采用了开放式贡献和持续对话的流程。我们要向所有直接或间接为本白皮书的制定做出贡献的人表示感谢。 NGMN 董事会大力支持 NGMN 5G 全球计划，他们确定了总体方向、为计划投入了资源，并为白皮书的整体内容做出了贡献。5G 团队高度赞赏所有董事会成员在整个项目期间的承诺、协同作用和驱动力。我们特别感谢 5G 计划的所有成员，更具体地说，感谢工作流领导者和联合领导者以热情和勤奋推动各自的团队。我们还要感谢指导委员会成员，他们为该项目的总体目标做出了贡献，为团队提供了必要的指导，使他们能够及时并按照质量标准交付白皮书。NGMN 的赞助商和顾问合作伙伴在 5G 白皮书的交付中发挥了至关重要的作用。他们参与并讨论了 5G 的诸多方面，参加了 NGMN 5G 计划组织的许多会议。给出的反馈和分享的愿景
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。
TS 122 261-V15.6.0-5G-ETSI
与之前试图提供“一刀切”系统的 3GPP 系统不同，5G 系统有望为各种不同的服务、不同的流量负载和不同的最终用户群体提供优化的支持。各种行业白皮书（最著名的是 NGMN 5G 白皮书 [2]）描述了一个多方面的 5G 系统，能够同时支持可靠性、延迟、吞吐量、定位和可用性的多种组合。通过引入接入和核心方面的新技术，例如灵活、可扩展的网络资源分配，可以实现这一技术革命。除了提高灵活性和优化之外，5G 系统还需要支持延迟、可靠性、吞吐量等严格的 KPI。空中接口的增强有助于满足这些 KPI，核心网络的增强也是如此，例如网络切片、网络内缓存和更靠近端点的托管服务。
印度电信安全保证要求（ITS）
本文档的目的是为5G核心的用户平面功能（UPF）网络功能提供全面的，特定于国家 /地区的安全要求。作为用户平面功能，UPF处理用户平面流量。它充当移动性锚，并由会话管理功能（SMF）控制。UPF功能包括流量转发，数据缓冲，合法拦截和QoS执行。The specifications produced by various regional/ international standardization bodies/ organizations/associations like 3GPP, ITU-T, ISO, ETSI, IEEE, IETF, NGMN, O-RAN, TIP, IRTF, GSMA, TSDSI along with the country-specific security requirements are the basis for this document.本文档中提出的TEC/TSDSI引用意味着相应的子句已被原状采用或进行了某些修改。本文档以5G系统体系结构，UPF及其功能的简要说明开始，然后继续解决UPF的共同和实体特定安全要求。b）范围
通往节能网络的路线图
通过下一代移动网络（NGMN）的移动行业，绿色未来网络计划正在共同努力，以提高网络能源效率（EE）。本出版物，概述并优先考虑在绿色未来网络计划的第三阶段探索的各种选项。以前的出版物涉及由移动网络运营商（MNO）部署的短期解决方案，以解决具有挑战性的能源景观。相比，本报告进一步扩展了潜在的技术，这些技术可能为网络EE路线图铺平了道路，以应对MNO面临的即将到来的环境和经济挑战，每种潜在的潜在解决方案都映射到了时间霍森的指示，以实现其潜在的未来实施。首先，能够测量无线电访问网络（RAN）EE是过程的重要组成部分。探索了实验室中评估基站（BS）设备的两种方法；电力消耗的静态测量程序和EE的动态测量程序。根据上下文，在测试当今现代BS设备时，每个都有自己的位置。但是，BS可以用于许多不同的配置，目的和上下文中。此外，为了支持网络EE优化，人工智能（AI）可能是提供能源消耗（EC）估计和预测的关键工具，同时限制了在整个网络中收集和传输的数据量。本报告建议标准组织定义方法，以在控制网络配置和参数的节点上传输和更新AI模型。在这种情况下，随着AI模型规模的增加，我们提倡解决方案的需求能够调整模型复杂性，以最大程度地减少以下来自：模型培训，传输和执行的EC。我们还强调，很快，MNO可能会试图集成新颖的硬件和软件机制，以支持基于AI的网络EE建模和优化。在软件级别上，集成新的智能解决方案可以使网络通过调整每个给定时间点的实际流量负载来减少EC。在室内部署中，提出了一种新的节能技术来管理每个RU的状态，全部属于给定单元，以动态关闭任何在给定时间点不具有用户连接或数据传输的RU的功率放大器（PA）。试验强调，相对于始终在网络部署中，该解决方案可实现20％的节能增益。由于不可忽略的负载，因此不可能关闭无线电组件，此报告表明，通过限制传输频谱效率来降低发射功率的智能资源分配，可能会导致RU的负载依赖性EC降低30％，而不会影响用户的服务质量（QOS）。我们建议标准组织定义方法，以协调实施独特且潜在竞争的节能机制的正确命令。可以通过实施不同级别的协调级别的解决方案来实现进一步的收益，以实现更有效的网络资源使用。更具体地说，该出版物强调了与新型网络优化方法有关的试验，该方法利用了服务领域的异质QoS要求，最多可占