基于聚类算法的IMT-2030应用场景初步研究

【摘要】IMT系统已进入新的研究周期，支持的业务种类将更为丰富，业务品质将更加高级，同时业务特性表现为更多的维度和更大的范围，如何对业务进行客观而高效的分析以得到典型的应用场景，对于IMT系统的标准化和产品开发具有重要的指导意义。提出了对IMT业务进行聚类处理，并根据聚类得到的若干类业务生成应用场景的初步方案，利用IMT-2020应用场景对所提方案进行了验证，并采用所提方案对IMT-2030应用场景进行了初步的探索。

【关键词】IMT-2030；6G业务；6G应用场景；聚类

0 引言

ITU-R从IMT-2020（International Mobile Telecommunications-2020）开始提出IMT系统的应用场景（Usage Scenarios），包括增强型宽带（eMBB, enhanced Mobile Broadband）、超可靠和低延迟通信（URLLC, Ultra-Reliable and Low Latency Communications）以及大规模机器类型通信（mMTC, massive Machine Type Communications）三大经典应用场景[1-2] 。IMT-2020应用场景的制定为5G技术标准制定、系统和业务的开发指明了方向，具有极为重要的指导意义。IMT-2020应用场景主要由业界专家根据业务特性对业务进行提炼而得，本质上类似于机器学习中的聚类，因此也可看作是业务聚类，同时这种做法依赖于专家经验，主观性较强。而到了IMT-2030研究周期，随着垂直应用的蓬勃发展以及人们对于6G业务的超前构想，IMT系统需要支持的业务种类越来越多&#

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