5G跨境环境下的互联和自动化移动服务:挑战与展望

摘要

下一代移动网络，即5G，有望为多个垂直领域带来重大的质和量的进步。然而，大多数研究和调查都是在单一网络服务提供商的隐含假设下评估这些进展的，而且是典型的全国性覆盖。在这篇文章中，我们仔细研究了汽车行业，并强调了在其固有的（国内）国家流动性和相应的跨境和/或多运营商环境的重要性方面出现的一系列挑战。我们的目标是找出影响向国内和跨国界的无缝（合作）连接和自动移动服务过渡的关键影响因素。为此，我们确定并分析了网络、应用、安全和监管等领域的一系列挑战。我们进一步提出并讨论了在我们的实验活动中所调查的一系列相应的解决方案。

简介

5G的出现预计将给移动通信世界带来重大进展。对大幅提高的数据速率的支持（例如，每个用户高达1Gbps的速度，只有几毫秒的延迟）和承载大量物联网（IoT）设备的能力，例如，100万/平方公里，标志着5G有能力支持各个领域，即所谓的垂直领域的大量新的需求服务。

汽车行业对此特别感兴趣。一系列先进的（合作）连接和自动移动[(C)CAM]解决方案[1]--从自主或远程驾驶，到基于传感器的扩展环境感知和排队--对5G网络提出了严格的性能要求，例如，排队的延迟低于5毫秒，合作操纵的延迟低于10毫秒[2]。这样的应用预计将为移动性带来重大改善，包括通勤、旅行以及货物运输和物流。例如，欧盟28国每公里超过15000亿吨的公路货运量[3]反映了整个欧洲先进的（C）CAM服务的重要性，例如，通过卡车排队来减少燃料消耗。在这种情况下，欧盟（EU）已经设定了 "到2025年，所有城市地区和主要的地面交通路径都有不间断的5G覆盖 "的目标[4]。

然而，收获(C)CAM服务的好处面临着一系列挑战，这些挑战显然超出了基础设施部署成本，都与支持服务的连续性有关，即服务的不间断的用户体验[5]。这些挑战的核心在于汽车行业移动范围的扩大(即从典型的城市环境扩展到农村环境)，进一步扩展到(国际)层面的运输，例如跨国商业。在这样的环境中，在确保服务连续性的同时满足上述性能要求是非常具有挑战性的，特别是考虑到跨境环境的多样性，这是由一系列因素决定的:5G部署选项和推出阶段、边缘计算和应用级移动性、频谱和汽车监管等等。

更重要的是，逐步部署和过渡到5G使这些挑战变得特别重要，甚至在国家漫游的背景下也是如此。在图1所示的应用实例中，数据，如来自车辆和路边基础设施的传感器读数--例如，高分辨率视频、集体感知信息和合作意识信息（CAM）--被融合，信息在边缘计算节点被推断出来，这些节点负责快速和可靠地提供通知，例如，通过机动协调网络向附近车辆提供变道建议。无缝服务的提供面临着挑战，因为计算和通信终端由于车辆的跨界移动而改变。

本文旨在确认和探索支持无缝5G跨境（C）CAM服务的关键挑战。我们的工作重点是5G部署/推出、(C)CAM服务特性和移动性挑战领域的交叉点，目的是确定影响向境内和跨境无缝(C)CAM服务过渡的关键影响因素。这项工作汇集并分析了来自欧洲各地的大量电信运营商、主要欧洲供应商、汽车原始设备制造商(oem)、IT和(C)CAM应用开发人员、服务行业、研究机构以及道路运营商/地方当局的观点，作为在x边界走廊上进行合作和连接自动化移动的5G (5G- mobix)的结果，这是一个大型欧盟资助的创新行动项目，专注于实验[6]。

我们确定并分析了一系列的挑战，将其归为四类，即：网络、服务层、安全和监管。以最具挑战性的问题为重点，我们讨论了它们对无缝（C）CAM服务支持的影响，以及在我们的实验活动中调查的各自的解决方案。表1提供了已确定的挑战和解决方案的概述。

与以前的工作[7]、[8]相比，据我们所知，这是第一次尝试：1）确定这些挑战，同时考虑到5G部署的迁移路径；2）报告实际处理确定的挑战的经验和见解，并在两个国际和四个国家5G试验站点（TS）的规模下应用相应的解决方案。我们的实验方法是对个别挑战的数值/模拟调查的补充，例如[9]。此外，我们的整体视角涵盖了跨层/应用层方面，超越了5G新无线电的具体问题和解决方案[10]。

在下文中，我们首先介绍了这项工作的技术背景，包括5G架构环境和手头的（C）CAM应用。然后，详细介绍了所确定的四个类别的跨界问题和解决方案。最后，对这项工作进行了总结。

5G的(C)CAM背景

我们的调查采取了一种实验方法，以确定在两个跨境走廊（CBC）站点，即希腊-土耳其（GR-TR）和西班牙-葡萄牙（ES-PT）边界，以及四个多公共陆地移动网络（PLMN）国家TS，即德国（DE）、芬兰（FI）、法国（FR）和荷兰（NL）的5G基础设施部署和试验活动方面的关键挑战。这进一步为实际环境中相应解决方案的设计、实施、部署和最终评估提供了基础。

专注于向5G迁移的路径，CBC正在基于共同的基本5G非独立（NSA）架构部署其网络，这需要相邻PLMN的直接互连（图2）。基于分布式云架构的多接入边缘通信（MEC）和云功能在两个CBC都可以使用[12]。5G独立（SA）在国家TS（如FI和NL）的部署为调查未来部署环境中的问题和解决方案提供了背景，如下文所讨论的。我们通过一系列的用例来确定（C）CAM应用的关键挑战，这些用例分为五个主要的用例类别[1]。1）高级驾驶，2）车辆排队，3）扩展传感器，4）遥控驾驶，以及5）车辆服务质量（QoS）支持。手头的各种（C）CAM应用为识别与不同性能要求相关的挑战提供了理由，例如，远程驾驶与高级驾驶的延迟。

FIG 1 An example of (C)CAM application infrastructure-assisted advanced driving. A mobile/multiaccessedge computing (MEC) node, located at the      radio access network (RAN), collects sensor andcollective perception messages (CPM) data from vehicles and roadside infrastructure, fuses them,       analyzes collision risks, and safely guides vehicles, using maneuver coordination messages (MCMs). MEC nodes, particularly those installed in different public land mobile networks (PLMNs), cooperate with each other and with the central entity to ensure service continuity at the cross border.

网络问题

(C)CAM服务连续性需要解决的最突出问题与移动性管理和更广泛的PLMN间切换（HO）影响有关。这些影响是由走向5G部署的迁移路径决定的，它要经过中间阶段和结合4G/LTE组件的部署方案，即NSA部署[13]。

PLMN之间的无线电HO

当用户设备（UE）--例如自动驾驶汽车--跨越国界，切换到另一个由另一个移动网络运营商（MNO）运营的PLMN时，需要以满足上述相应服务/应用的严格性能要求的方式进行无线电HO。然而，目前，UE试图留在它所连接的网络中，导致几分钟的连接损失。这是因为：

1）UE保持当前的连接，只在连接丢失后搜索其他网络；

2）UE在选择新的运营商之前进行全面的网络搜索；

3)大多数运营商都启用了漫游引导功能；

但是引导UE的功能受制于漫游协议而不是无线电条件。从本质上讲，目前的漫游网络选择实际上是由UE控制的，网络工作缺乏细粒度的控制。

考虑到的解决方案

5G-MOBIX通过在UE上实施智能转向算法来研究短期解决方案，该算法会触发定期搜索并在需要时强制UE进行HO。该算法持续测量可用网络的信号强度。如果数值低于某个阈值，并且有其他信号更好的网络，就会触发重新连接。为了防止不必要的网络切换，一个集中的预测功能有助于根据UE的当前位置做出最佳选择。

由于目前的UE只是简单地保持连接，直到信号丢失才寻找新的网络，因此需要一个在车辆中运行的应用程序来引导调制解调器在测量和中央功能的基础上进入最佳网络。测试表明，这种机制将连接损失的持续时间从几分钟降低到1秒到10秒之间。然而，为了实现所追求的性能，在短期内我们进一步考虑了多调制解调器/多SIM卡解决方案。在这种方法中，一个调制解调器已经可以在旧的连接被打破之前连接到新的网络。

在一个全面的发展中，做出HO决定的车载应用或多SIM卡路由器会考虑网络在延迟、带宽或两者的组合方面更好地满足QoS要求。

我们进一步探索中期解决方案，在接壤的PLMN网络之间实现S1（4G核心）/N2（5G核心）HO。为了使接壤的PLMN之间能够有一个HO，S10（4G核心）/N14（5G核心）接口被添加到常规接口旁边。这些是现有的和标准化的接口，通常只在一个网络中使用，以连接不同的移动性管理实体或访问和移动性管理功能。在单PLMN环境中，运营商代码保持不变；因此，在HO期间不需要选择PLMN，UE只需扫描相同的频率寻找当前的PLMN。

当前的基站知道范围内有哪些其他基站，可以将UE引导到最佳的新基站。如图2所示，我们将这一功能扩展到PMN间的场景，通过PLMN间的互联网协议/多协议标签交换直接连接S10/N14接口。基地台被配置了关于接壤的PLMN的其他基地台的信息。只有这样，当前基站才能将UE引导到其他PLMN的基站。测试表明，这种方法将连接损失的持续时间减少到200-300毫秒左右。

然而，该解决方案需要收集邻近网络的详细信息，保持最新，并在边界的基站中进行编程。这对这种方法的可扩展性和复杂性是一个挑战因素，更不用说相邻运营商之间需要信任。

我们的调查和经验表明，长期的解决方案将需要仔细考虑以下因素：1）母国PLMN应该对实际的网络选择有影响，以选择一个合适的网络；2）母国PLMN对潜在的被访网络的实际资源可用性有洞察力；3）为了实现一个可扩展的解决方案，需要最低水平的整合和特殊配置。这需要改变当前的漫游程序、UE行为和网络功能。

服务/会话的连续性

除了网络选择和无线电HO事件的触发，在跨境移动过程中最大限度地减少服务中断还取决于建立新的或维持现有通信会话的实际顺序。这个顺序对无线HO事件后的连接有重要影响。在理解这些影响时，首先要区分服务的连续性和会话的连续性。前者指的是服务层面的用户体验，而会话连续性考虑的是在HO过程中保存网络附件参数，如IP地址。

第三代合作伙伴项目（3GPP）已经为5G SA中的协议数据单元（PDU）会话定义了三种会话和服务连续性（SSC）模式[5]。

FIG2 The 5G-MOBIX common basic architecture for inter-PLMN connectivity in the GR-TR and ES-PT CBC testbeds. The S10 interface is extended across for the support of inter-PLMN handover. Abbreviations: IP/MLS, Internet protocol/multiprotocol label switching; LBO, local breakout; MME,  mobility management entity; HSS: home subscriber server; S-GW: Serving Gateway; (S)P-GW: (Serving) Packet Gateway.

在SSC模式1下，用户平面功能（UPF）扮演着UE流量的分组网关（PGW）的角色，在PDU会话建立时被选择一次，并在整个会话生命周期内保持不变，无论UE的流动性如何。终端的PDU会话IP地址不会发生变化，即使迁移后也不会发生变化。然而，维护UPF实例可能会以性能为代价，即增加次优UE - UPF路径上的延迟(另请参阅下面的“路由”部分)。

在SSC模式2中，网络可以触发PDU会话的释放，并指示UE从其新位置建立一个新的PDU会话。在这种情况下，IP地址发生变化，可以选择一个新的PDU会话锚UPF。最后，SSC模式3采用 "先做后断 "的方法，即网络确保没有连接损失（图3）。在UE和前一个PDU会话锚的连接被释放之前，网络允许通过一个新的PDU会话锚UPF建立UE的连接。

SSC模式3不允许改变IP地址，但通过先做后断的方式支持服务的连续性。虽然该模式的定义是考虑到通过同一数据网络的连接，但该信令程序也可应用于涉及不同数据网络的PLMN HO的情况，即从本地路由（HR）的数据连接切换到本地断开（LBO）的连接（见下文 "路由 "部分）。到目前为止，SSC模式3还没有被任何厂商实现，也没有出现在厂商的路线图上，同时它还需要专门的UE（有多个发射器-接收器链）。因此，解决方案的空间似乎并不明确，特别是考虑到从4G到5G NSA以及最终5G SA部署的演进路径。

考虑到的解决方案

在我们的5G SA部署的支持下，我们在这里的工作重点是在边缘计算的特定背景下对SSC的支持，采用混合技术，这在[5，第5.13节]中也有说明，尽管没有完全说明。该解决方案基于应用功能（AF）的开发，它通过网络暴露功能（NEF）与移动核心互动，并控制UE的行为。通过NEF，当UE进入一个新边缘覆盖的区域时，AF会收到一个位置更新。

在中断旧的PDU会话之前，AF结构中的车载应用程序将建立一个PDU会话到新边缘。为此，车内应用需要与自动驾驶仪保持连接。这样做的好处是，车载应用程序和终端都可以被引导到最近的边缘节点，并且应用程序被及时触发以建立新的连接。在跨界环境中，AF触发这种行为，而不需要对相邻的plmn进行特殊的整合来促进两个网络之间的SSC。

路由

漫游对流量的路由和相关性能提出了重大挑战。当漫游流量为HR时，用户总是从他们的家庭网络获得服务：即流量通过他们家庭网络的PGW被路由到他们当前的位置（图4）。由于服务总是通过同一个网关（PGW/UPF）进行管理，在漫游时，服务的连续性得到了促进。

FIG 3 Make-before-break in SSC mode 3. The UE (a vehicle in the considered environment) establishes a PDU session with the visited network(V-PLMN) before breaking the existing one at the home network (H-PLMN).

然而，这是以增加延迟为代价的，因为用户面的流量要从被访网络路由到家庭网络，通常要通过GPRS漫游交换/IP交换（GRX/IPX）网络。另一方面，LBO（图4）允许优化通过被访网络PGW/UPF的漫游流量路径，代价是潜在的服务中断，因为需要在被访网络建立一个新的PDU会话。

考虑到的解决方案

漫游网络模式的选择显然取决于：

1）手头服务的延迟和服务连续性要求（即对延迟的敏感性）和/或中断（例如，LBO服务中断可能对远程驾驶操作来说是令人望而却步的，但合作机动交通流是可以容忍的）；

2）每种模式提供的实际延迟或中断。后者取决于网络的整体拓扑结构和尺寸。HR原则上与低效路由的延迟惩罚有关，但确切的惩罚大小取决于中间的GRX/IPX的性能。直接的PLMN之间的连接，即通过高性能的租赁线路，似乎是一个潜在的方法，有望以低延迟成本获得HR的好处，尽管这样的解决方案可能不具有（财务上）成本效益。

为了对上述延迟（HR）与中断（LBO）的权衡进行实验评估和量化，测试表明，LBO中断可以达到几秒钟，揭示了优化和标准化IP会话恢复触发机制的必要性。然而，HR避免了这种干扰，产生了60毫秒左右的端到端延迟，而LBO则表现为40毫秒。

服务层问题

处理通信中断

如前所述，HO事件可能意味着网络地址的改变，对运行中的用户数据报协议（UDP）/传输控制协议（TCP）通信和服务断开产生影响。此外，在漫游情况下改变移动网络运营商可能意味着在每个领域使用不同的协议集，例如IPv4与IPv6。所有这些在边缘计算的情况下变得特别明显，在这种情况下，延迟要求迫使人们切换到一个边缘支持的应用服务器的不同实例，即通信会话的两端都可能发生变化。在一些情况下，这可能对应于所涉及的边缘节点之间的状态/会话和/或数据传输的需要。

FIG 4 HR versus LBO for two neighboring 5G NSA networks.

在这种情况下，TCP/IP协议栈中传输层的端到端性质在向应用程序提供稳定的通信底层方面成为问题。因此，应用程序适应基础网络变化的能力变得越来越重要，以减少移动性的影响并确保服务的连续性。

考虑到的解决方案

在这种情况下，我们的解决方案集利用:

1)在可能的情况下，面向非连接的协议，如UDP，这有助于在通信再次可用时恢复数据流;

2)与连接管理相关的弹性特性，例如，服务发现，用于解决每个实体可访问的网络地址的不确定性;

3)与状态管理有关的容错行为，例如，无状态应用程序，全状态应用程序的上下文迁移，允许在中断后恢复应用程序而不依赖于过去，或通过恢复这些依赖。

应用程序级解决方案进一步包含了一些技术，例如即时HO检测、主动IP更改通知和域名系统更新。与此同时，应用程序设计通过主动通信或在适用的情况下缓存静态信息(例如边界区域事件)进一步增强，确保在车辆到达可能失去连接的区域之前获得信息和资源可用性。最后，解决方案进一步考虑预测性的QoS原则[13]，对服务退化的预期会触发主动行动，例如，边缘节点应用实例之间的状态转移，跨越边界，以及车辆数据速率适应。

在我们的实验和试运行活动中，来自车辆、应用和网络的大量数据被收集到中央QoS预测模块。这些数据的例子包括车辆位置、速度、方向、未来轨迹、应用要求、链路质量、吞吐量、延迟、频率、上行链路/下行链路带宽和小区占用。数据被输入到一个经过训练的有监督的机器学习模块，以预测车辆在近期位置的通信质量。预测通过所谓的预先QoS通知消息[13]传递给消费实体，例如车辆。

精确的地理定位

目前的自动驾驶汽车在很大程度上依赖于定位，例如，用于转向和导航或在手动或自动远程驾驶期间。全球导航卫星系统（GNSS）定位不能满足这些应用的要求，即低至20至30厘米的精度，不能在室内使用（例如在隧道、室内停车场/车库或多层桥梁的下层），并且在密集的城市环境中有很大的局限性。GNSS还缺乏足够高的刷新率，无法用于安全关键应用。

如果没有精确的地理定位，(C)需要基于绝对位置的外部信息的CAM应用程序无法将这些信息合并到具有相对位置(与其他车辆/障碍物的距离，车道位置等)的本地地图上。除了采用车载和路边设备(如雷达)外，目前设想的解决方案侧重于5G毫米波波段特性，以及网络密度，可实现更高的精度和刷新率[15]。

然而，跨境环境对这种解决方案的适用性提出了挑战，因为它们存在有限的参考(基站)站，到最近边缘的延迟/距离可能更大，以及缺乏跨(PLMN)边界的协调。

考虑到的解决方案

5G -MOBIX通过在正交频分复用信号上使用压缩感知技术来研究增强定位。在只有少数参考(基地)站可用且只有视距和少数多径分量对接收信号有贡献的情况下，估计信道可提高定位精度。同时，利用已知的到达/离开角和毫米波通道在角度域的稀疏性，极大地改善了下行链路定位。改进的性能与很少的参考(基地)站和潜在的plmn独立性允许在边界和跨边界精确定位。

受地理限制的信息

联网车辆通常需要接收与其周围环境直接相关的交通信息，而不是通过它所连接的边缘计算节点交换的(C)CAM信息的整个流程。当它在靠近边界的地方旅行时，它可能还想从位于另一个PLMN的边缘节点所覆盖的邻近地理区域接收一些数据。另外，在这种情况下，并非所有通过邻近边缘节点交换的(C)CAM信息都是该特定连接车辆感兴趣的。 

例如，在排队应用中，排队的连接和自主成员只需要与排队的车辆以及可能与附近的一些其他车辆和传感器交换数据。因此，应该设计出地理限制的信息传播方案，以便将相关的（C）CAM数据传播给适当的车辆。

考虑到的解决方案

我们通过消息队列遥测传输（MQTT）代理发布/订阅架构来处理这个问题，该架构基于四叉树平铺方案，用于地理定位传播标准ETSI合作智能交通系统消息以及其他相关（C）CAM信息，如高清地图更新。

MQTT协议在用户之间提供了一个通用的通信层，允许一对一、一对多或多对一的信息传输。采用桥接方法[16]，该解决方案利用了不同移动网络运营商的边缘计算节点中实例化的MQTT经纪人的直接互联。这是由以地理定位方式处理通信的平铺方案所扩展的，因此，只有与边界上的地理区域有关的(C)CAM信息在来自不同MNO的边缘节点之间进行交换。

安全问题

跨境流动本质上涉及到行政和权威边界的穿越，无论是在（网络）服务提供层面还是在道路和国家权威层面。因此，出现了一系列的安全和隐私问题。

数据隐私和GDPR

由于欧洲GDPR对汽车行业的执行，特别是(C)CAM服务，出现了法律问题。如果没有适当的法律依据，例如通过明确的用户同意来证明，个人数据的合法处理是无法实现的。例如，合作意识信息和分散环境通知信息被认为是个人数据，但对(C)CAM系统的正常运作是必需的。对个人数据(位置、汽车识别等)的机密性做出妥协，预计将阻碍相应服务的部署和可持续性，无论是在遵守法律方面，还是在用户接受程度方面。与此同时，不同的数据保护法规可能适用于邻国，例如希腊和土耳其之间。总之，不同级别的数据保护可能会导致跨境服务不可用。

考虑到的解决方案

欧盟和其他相关国家制定法律文书是必要的，以确定实体和将使用的措施，以保证在(C)CAM背景下公平、协调和合法地处理个人数据。5G-MOBIX采用的解决方案依赖于使用传输层安全(TLS)连接确保至少端到端数据隐私，以避免用户和边缘/云处理节点之间的中间点的数据泄露。

值得信赖的安全通信

当涉及关键服务，如生命安全应用时，必须保证车辆和路边基础设施所交换的信息的保密性和完整性。然而，安全功能及其配置参数可以在本地基础上，在已知的"信任域 "内提供。

当涉及不同的网络运营商和/或国家时，这提出了一个关键问题。如果没有一个可以信任通信的共同网络域，就不能保证车辆之间的安全通信和对数据主体隐私的保护。

考虑到的解决方案

5G-MOBIX首先考虑采用基本的3GPP安全和认证功能，以确保基本的安全通信。为了进一步协调不同领域之间的数据安全交换，采用了服务层的安全方法。因此，如上所述，MEC服务器和ITS中心之间的信息交换所采用的MQTT解决方案是使用TLS的安全。然而，从长远来看，据了解，不同信任领域之间必须建立国际协议，以解决共存问题，例如，在更大的范围内，如欧洲层面，使用交叉认证或联合证书，以确保隐私保护机制的应用。

监管问题

当涉及到支持跨行政和国家边界的服务的顺利运行时，监管变得非常重要。同时，顺利的服务是需要的，以使当局跨边界的规范运作。

地理相关频谱监管

相邻的国家可以有不同的无线电频谱分配。如果车载连接系统所使用的频率在目的地国家无法使用，那么连接功能可能就无法使用。因此，在所访问的国家可能无法提供服务，如果在未经授权的频率上进行传输，甚至可能违反法律。

考虑到的解决方案

考虑到不同的调制解调器可以支持不同的频段，多SIM卡/多调制解调器的方法可能有助于解决这个问题。另外，也可以考虑依靠PC5技术或卫星通信的后备解决方案，以确保跨越边界时的连接。

执法部门的互动

随着自动驾驶技术的广泛采用，执法实体必须能够与自动驾驶车辆互动。例如，人们可以想象这样一种情况:如果怀疑一辆车载着一个通缉犯，警察可能需要强迫它停下来。专门的通信程序和协议将需要到位，以确保当局能够与车辆沟通，即使它们来自不同的国家，一般由外国网络供应商提供服务。

考虑到的解决方案

处理这些情况的程序应该是标准化的，给予边境两边的代理人与车辆互动的可能性。一个共同的（国际商定的）执法互动的通信标准可以成为解决这个问题的办法。在5G-MOBIX的范围内，部署了一个针对硬边界海关核查的特定用例，使海关人员能够在车辆接近边界时获得司机和货物的实时概况，并在需要时要求自主车辆停下来。该解决方案涉及用于风险评估、预测HO的机器学习技术，以及在跨plmn场景中多个边缘计算节点和云环境之间的应用程序迁移。

总结与结论

高级(C)CAM应用具有严格的性能要求，使得5G成为必要的关键使能器。然而，流动性本质上强调与服务连续性相关的方面，这在涉及(国际)边界时变得至关重要。本文反映了参与5G- mobix欧盟项目的主要欧洲MNOs、供应商、汽车oem、地方(道路)当局和技术开发人员的详细调查结果，确定并阐明了使用5G网络的无缝(C)CAM服务在国内和跨境面临的一系列新挑战。本文强调了技术和监管环境中时空多样性的影响，这是由逐步向5G和地方监管框架过渡所形成的，以及标准化的重要性。

文章转载自公众号：智能汽车开发者平台