面向 6G 及其以上的 AI 驱动 RAN：架构进展与未来愿景
信号处理
2025-06-23 v1
摘要
预计 6G 网络将由智能、去中心化、互操作性和数字化等关键架构原则支撑。随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的不断进步，将智能嵌入无线通信系统的基础被视为实现 6G 及其以上的关键。现有的无线接入网络（RAN）架构难以满足日益增长的灵活性、自动化和适应性需求，以建构自演化和自主无线网络。针对这一背景，本文探讨了向 AI-RAN 过渡的路径，通过构建一个 novel AI-RAN 框架来评估其性能，聚焦于智能编排和资源优化场景。此外，本文综述了 RAN 架构的演进，并阐明了 AI-RAN 的关键使能技术，包括数字孪生（DTs）、智能反射面（IRSs）、大型生成 AI（GenAI）模型和区块链（BC）。进一步，本文讨论了 AI-RAN 的部署挑战，包括技术和监管视角，并概述了融合感知与通信（ISAC）和 agentic AI 等未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2506.16070,
title = {Towards AI-Driven RANs for 6G and Beyond: Architectural Advancements and Future Horizons},
author = {Mathushaharan Rathakrishnan and Samiru Gayan and Rohit Singh and Amandeep Kaur and Hazer Inaltekin and Sampath Edirisinghe and H. Vincent Poor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.16070},
year = {2025}
}