一种高效的5G-RAN切片策略，适用于Wi-Fi网络中的eMBB、mMTC和URLLC服务，采用静态/动态算法实现

《ARABIAN JOURNAL FOR SCIENCE AND ENGINEERING》：An Efficient 5 G-RAN Slicing Strategy in Wi-Fi Networks for eMBB, mMTC and URLLC Services using Static/Dynamic Algorithms

本文探讨5G RAN网络切片作为定制化服务的关键技术，分析静态与动态切片算法在eMBB、mMTC和URLLC中的资源分配策略，通过Python仿真评估延迟、误码率和频谱效率，并讨论服务间权衡与可扩展性挑战，提出解决方案。

　　

摘要

本文探讨了网络切片作为关键使能技术的重要性，该技术通过5G无线接入网络（RAN）框架的逻辑去中心化实现了定制化服务的提供。文章重点关注三项主要服务：增强型移动宽带（eMBB）、大规模机器类型通信（mMTC）和超可靠低延迟通信（URLLC），并采用了静态和动态网络切片算法，通过正交化技术进行资源分配管理。为了评估不同场景下的性能指标（如延迟、数据包错误概率和频谱效率），本文使用了基于Python的仿真测试。此外，还讨论了这些服务之间的权衡以及负载/用户增加时的可扩展性问题。研究结果表明，与单通道方案相比，网络切片方案具有更好的性能。最后，本文指出了实施Wi-Fi RAN切片的关键挑战、潜在解决方案及建议。