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13099期追奕七星彩:向智慧网络转型迈进,浅析基于AI的新一代柔性无线网络研究

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七星彩利民总版长条 www.ivrtg.tw ???南京大学MBA和东南大学通信与信息系统双硕士,南京邮电大学强化班本科,中国移动江苏省公司第五代移动通信发展项目负责人、南京大学学生创业导师、中国移动双创“技术精英俱乐部”和创新评审专家组成员,长期从事4G/5G、车联网、工业互联网、边缘计算以及网络人工智能等新一代信息技术发展策略研究、网络投资管理,拥有8项国家发明专利,多篇国内外论文。曾获中国移动科技进步一等奖、江苏信息通信行业科技进步奖一等奖、江苏省MBA创业大赛冠军等。

本研究由中国移动通信集团江苏有限公司、中国移动通信集团有限公司网络部、中国移动通信集团有限公司研究院共同完成,项目组主要成员有???、卞国东、王冰、孙奇、蔡伟明、董巍、丁智、张建奎、王澄、辛永超。

导语

降本增效是企业创新永恒的动力。受益于摩尔定律,通信产业新一代硬件能力数倍于前。在4G时代,传统“刚性”网络的软资源仅发挥了30%的硬件能力。软资源的有效利用成为提高投资效益以及网络智能的关键。随着“无限量”套餐的出现,增量不增收倒逼运营商进行方方面面的改革,从技术层面,网络层次和数据维度日益复杂,依赖人工网络优化开展静态网络资源管理的低效模式成为改革的重点。

围绕“感知即数据、智能即高效、网络即服务”本研究基于人工智能技术构建出新一代全球首个可感知、可重构、可改进的 “柔性网络”架构和智慧网络大脑。将载波、频谱、参数等核心软资源进行动态管理实现了“网随人动” ,涉及软硬解耦、频谱共享、机器学习参数优化等关键技术的突破。该研究能实现效率、质量、效益三提升,节省投资过亿元,加速运维效率1000倍,节省90%人力,吸收突发话务,减少30%的高负荷小区,质差下降49%,为5G智能化运维提前积累了经验和业务模型的基础。本研究成果在江苏、广东、浙江、四川、辽宁等多个省份得到全国推广。

柔性网络概述

无限量套餐带来用户习惯改变,刺激流量爆发式增长对网络承载能力提出严峻的挑战。网络流量同比翻3倍,用户DOU接近10GB。随着“抖音”、高清视频等业务的普及,未来4G流量还有很大的增长空间。

然而,流量“白菜价”迎来了网络投资效益的拐点,传统的资源堆叠式扩容,投入资源与产出收益失配,出现增量不增收的现象,面对有限的投资,难以为继。载波、频谱、网络参数都是决定网络容量的要素,但受限于技术原因,传统运维体系依赖手工管理,通过人为经验判断,进行静态的资源配置,即“刚性网络”体系。传统网络模式一直是一个“黑盒子”,不可见、难调整、缺乏弹性、粗放管理。面对潮汐效应以及3D-MIMO等新技术“力不从心”,与大数据、人工智能为代表的新趋势呈现出巨大对立。“刚性网络”对用户激增造成的压力不能很好地进行资源配置,而柔性网络则在现有硬件设施的基础上通过调整软件弥补了这一不足。从而让网络变得有弹性,能够快速调度资源,形成一个全新的网络架构。

因此,针对传统刚性网络“三高”问题(高投资、高运营费、高能耗),本研究提出新一代可感知、可重构、可改进,省钱、省人、省电的具有动态载波、动态频谱、机器优化“三位一体”特征的柔性网络。该网络构架从软硬解耦、频谱共享、人工智能优化等关键技术突破,解决传统网络资源无法动态分配的问。用户需要网络容量,想增就增,想减就减,随需调增调减,并且能够小规模、可定制,网络跟随业务的变化而变化,做到“网随人动”。

柔性网络的系统架构与关键技术

(一)动态载波

4G载波资源的静态部署与动态的业务需求变化不能及时匹配,无法应对突发性话务,存在流量损失。网络“潮汐效应”明显,业务需求在空域及时域具有明显的不均衡性。现有“刚性”网络,为保障客户感知,只能按照网络忙时业务需求静态扩容,但在闲时多余容量产生可观的投资浪费。如何利用有限的“1”份license资源,去实现“2”份的价值,成为现有网络深耕的重中之重。

网络潮汐效应示意图

图 1 网络潮汐效应示意图

该功能实现有两项关键技术:

(1)面向机器学习的柔性系统构架

(2)软硬解耦的系统能力。具体如下:

1、采用面向机器学习的架构设计,实现基于云化的可扩展无线柔性网络智能动态管理

本研究提出了一种面向机器学习的无线网络智能化管理架构和流程,如图 2所示。

图 2 大数据驱动的柔性智能网络架构图

其中数据采集单元、模型训练单元、实时策略单元和执行单元可根据网元及平台计算、存储能力及无线网络决策实时性需求灵活分布式部署,进行资源分配及通信方式决策。

2、软硬解耦,虚拟资源池,突破异构网4G载波资源池化动态调度难题

据统计,现网4G软载波开通量实际使用仅占硬件最大支持能力的30%,已有硬件具有很大的“弹性”扩容空间。本研究提出一种基于用户业务需求的灵活资源配置方法,实现网络资源分配动态适配业务需求,充分利用宏微组网的传输能力。软硬解耦的总体管理要求如下:

(1)机制有保障:

省内软、硬件许可资源共享,不得与基站或OMC绑定,所有操作必须支持全部在网管上以命令行方式实现,不得有外部限制;调度时限地市本地网5分钟内,地市间3小时内

(2)容量更弹性:

4G现网及未来新增所有软、硬件许可将以省为单位实现各地网内、基站间自由调度

(3)调整更灵活:

TDD网络中,要求所有许可(除单载频许可)均可实时调度,双(及以上)载频涉及的载频许可可实时调度;在FDD网络中,要求所涉及的许可均可实时调度

在实践中发现,部分厂家(中兴)的软载波是以城市为单位进行管理,与硬件无绑定关系。通过开放厂家内部指令接口,将调度方案封装成MML命令批处理,通过Telnet/ssh2协议即可实现仅通过软件远程载波的扩减容。形成了城市为单位的虚拟载波资源池如图 3所示,为动态载波调度奠定了基础。该方案同样适用于所有网络软资源许可。

图 3 虚拟资源池示意图

图 3 虚拟资源池示意图

对于软件与硬件无法解耦的厂家(华为、爱立信),需进行差异化方案如图 4所示,采用平台间方案委托方式对接,调度实时性会有损失。

图 4 差异化的执行方案

图 4 差异化的执行方案

(二)动态频谱

随着用户向4G网络迁移,2G网络承载负荷快速下降,一部分2G频谱资源可以释放给4G使用。传统2G和LTE虽然可以在同频段部署,但是需要二者之间留出一定的频率?;ぜ涓?, 2020年后GSM网络仍然需要5-10M频谱维持长尾,如何充分利用原有2G低频黄金频谱与4G长期和谐共存成为挑战。特别是不同区域的2G网络也存在忙闲不均和潮汐效应,业务负荷低的2G网络可以腾挪出更多的频谱资源。然而现在“一刀切”的静态频谱分配,无法根据场景按需分配频谱资源。2G老旧制式面临长尾运营,现网2G频谱资源释放是一个缓慢渐进的过程,做好频谱高效共享是提升网络容量的重要手段。同时从5G未来发展来看,5G与4G频谱共享将成为重要技术点。

本研究2G/4G频谱云化动态共享,突破频谱专网专用,在全国首个根据2G/4G异系统间动态时分共享同一频谱资源,基于业务占用情况以及制式间干扰评估释放更多频率资源给LTE,提升LTE空口容量,支持900/1800双频灵活带宽,为4G/5G频谱动态共享探路。

系统构架关键技术点包括:

(1)双频按需频谱共享和

(2)2G/4G联合分配调度。

1、双频按需频谱共享:在900M/1800M频段进行2G/LTE多模部署,灵活按需使用相同频谱,2G优先使用共享频谱,通过调整可复用电平差,可提高LTE使用共享频谱的概率,提升频谱效率。

图 5 2G/4G频谱共享原理图

图 5 2G/4G频谱共享原理图

2、2G/4G联合分配调度:新增BSC和eNodeB之间接口,进行干扰协调信息的有效传递,BSC、eNodeB基于GL干扰邻区关系、共享频点的用户占用状况,计算出LTE在共享频谱上的可用时频资源,并进行合理的分配和调度。

图 6 2G/4G 联合分配调度原理图

图 6 2G/4G 联合分配调度原理图

(三)动态参数

3D-MIMO默认不分场景和业务分部的按照统一权值设置带来性能损失。然而3D-MIMO的广播波束优化中,天线权值和下倾角参数组合有283种,在边缘用户速率优化时,异频切换参数A1/A2/A4/A5每个取值空间超过10,组合超过10000种;由于优化参数多,优化目标存在差异,导致投入人力多、优化耗时长、影响网络性能。

研究3D-MIMO等复杂参数优化为5G参数动态设置积累经验,以“容量、质量”等多维加权目标,结合机器学习解决基于网络大数据的参数迭代动态自优化,流量增长11%,质差下降49%。在283个参数组合中快速寻优,使业务、场景、用户、终端在网络中动态变化自适应。

主要关键技术点如下:

(1)基于MR报告的阿波罗尼斯圆的弱覆盖用户定位方法,深挖LOG日志的业务分布特征分析法,相比传统方法更能确定高业务、高干扰、弱覆盖场景,使3D-MIMO部署场景更合理

(2)引入人工智能的3D-MIMO优化模式,基于MR定位以及波束LOG日志,得到业务量以及覆盖分布,作为机器学习(强化学习+监督学习)的建模输入,然后预测最优参数

(3)通过多维空间建模,结合机器学习,首先引入“多参数”联合优化,快速寻找最优参数组合

根据不同的优化目标,可以设置不同的优化多目标机器参数优化系统设计,具体案例如下:

实例1

3D-MIMO容量: Y = { 用户数、数据流量}    X = { 水平波束话务、垂直波束话务}

实例2

VoLTE上行丢包率参数自优化: Y = { VoLTE上行丢包率}    X = { 功控类、覆盖类参数 }

实例3

用户下行速率提升参数自优化:  Y = { 下行用户速率 }    X = { 功控类、切换类、调度类参数 }

研究应用效果

本研究通过柔性网络构架突破了网络“软资源”池化调度的难题,在不额外增加投资的前提下,基于网络大数针对用户的需求进行网络容量等软资源的动态调整,实现“网随人动”。研究并实现了基于人工智能的高效低成本的集中管理,应用场景广泛。能有效应对突发话务、潮汐效应、潜在业务、重大活动、节假日保障五大主要场景。

项目成果由江苏移动提出,首先在江苏省内几十万小区试点和验证,服务数千万用户,在省内进行了试点并得到了推广,节省了网络建设和运维成本。形成示范效应,最终在整个中国移动集团内得到了全国性推广。

目前,载波调度已经在浙江、湖北、安徽等22个省份推广部署,中兴、大唐区域可实现全自动调度,华为、爱立信、诺基亚需厂家辅助。

研究成果主要应用效益如下:

1、节省投资:

最多节省20%第二载波LICENSE,随着第二载波部署范围的扩大,调度数量不断增加,效果将进一步增大,仅江苏可节省约1亿元。

2、降低运营成本:

节省网络优化扩容保障人工成本超过2000万元。

3、增加收入:

克服资源短缺,额外激发流量增长10.5%,试点区增收数千万元。

4、提高效率:

打通资管,取消各个环节的人工审核,网优容量调度全流程时间从2周缩短至最少8分钟,节省90%人力。

5、改善网络容量空间均衡度,每T流量的高负荷小区数量下降68%。

 小结与展望

本研究中4G柔性网络的提出和实践仅仅是面向智慧网络转型的第一步,面向5G未来网络,中国移动提出了感知即数据、智能即高效、网络即服务的5G智慧网络,构建端到端的智慧“新架构”,实现终端泛在化、网络虚拟化、计算边缘化、全面智能化、能力开放化的宏伟蓝图。5G新感知、新能力、新生态、新架构智慧网络将通过顶层设计布局。

但值得注意的是4G与5G网络将长期共存,如何在5G设计初始考虑到多网智慧协同将成为后续研究的难点。 七星彩利民总版长条

作者:???nbsp;  来源:移动labs

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