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                        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

                        http://www.vmoj.tw ( 2019/3/4 17:51 )

                        郑康 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?#31350;疲?a href="http://www.vmoj.tw/keyword/default.asp?key=%D6%D0%B9%FA%D2%C6%B6%AF" target="_blank" class="keyword">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?#37038;?a href="http://www.vmoj.tw/keyword/default.asp?key=4G" target="_blank" class="keyword">4G/5G、车联网、工业互联网、边?#23548;?#31639;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,项目组主要成员有郑康、卞国东、王冰、孙奇、蔡伟明、董巍、丁智、张建奎、王?#24013;?#36763;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?#34892;?#21033;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?#37073;?#22686;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?#34081;?#32593;络资源管理的低效模式成为改革的重点。

                        围绕“感知?#35789;?#25454;、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、?#38382;?#31561;核心软资源进行动态管理实现了“网随?#30805;?rdquo; ,涉及软?#27493;?#32806;、频谱共享、机器学习?#38382;?#20248;化等关键技术的突破。该研究能实?#20013;省?#36136;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?#21496;?#39564;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?#20174;?#25143;习惯改变,刺激流量爆发式增长对网络?#24615;?#33021;力提出严峻的挑战。网络流?#23458;?#27604;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?#38382;?#37117;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?#34081;?#30340;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?#33487;?#19968;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?#30465;?#39640;运营费、高能?#27169;?#26412;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?#27493;?#32806;、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?#30465;?#29992;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?#30805;?rdquo;。

                        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?#34081;?#37096;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?#34081;?#25193;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?#27493;?#32806;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?#32536;?#20803;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?#27493;?#32806;,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?#23548;?#20351;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?#27493;?#32806;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?#37073;?#19981;得?#22411;?#37096;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?#34892;?#21487;(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?#23548;?#20013;发?#37073;?#37096;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?#24615;?#36127;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?#26102;?#25252;间隔, 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?#24179;?#39057;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?#34081;?#39057;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?#35789;?#25918;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?#24013;?#21516;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?#20174;?#30005;平差,?#21830;?#39640;LTE使用共享频谱的概率,提升频谱效?#30465;?/p>

                        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?#21028;?#35843;信息的?#34892;?#20256;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?#38382;?/p>

                        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?#38382;?#32452;合有283?#37073;?#22312;边缘用户速率优化时,异频切换?#38382;鼳1/A2/A4/A5每个取值空间超过10,组合超过10000?#37073;?#30001;于优化?#38382;?#22810;,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?#30828;问?#20248;化为5G?#38382;?#21160;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?#38382;?#36845;代动态?#26434;?#21270;,流量增长11%,质差下降49%。在283个?#38382;?#32452;合中快速寻优,使业务、场景、用户、终端在网络中动态变化自?#35270;Α?/p>

                        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?#32487;?#24449;分析法,相比传统方法更能确定高业务、高干扰、弱覆?#27973;?#26223;,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?#38382;?/p>

                        (3)通过多维空间建模,结合机器学习,首先引入“多?#38382;?rdquo;联合优化,快速寻找最优?#38382;?#32452;合

                        根据不同的优化目标,可以设置不同的优化多目标机器?#38382;?#20248;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?#38382;杂?#21270;: Y = { VoLTE上行丢包率}    X = { 功控类、覆盖类?#38382;?}

                        实例3

                        用户下行速率提升?#38382;杂?#21270;:  Y = { 下行用户速率 }    X = { 功控类、切换类、调度类?#38382;?}

                        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?#24247;?#36719;资源的动态调整,实现“网随?#30805;?rdquo;。研究并实现了基于人工智能的高效?#32479;?#26412;的集中管理,应用场景广泛。能?#34892;?#24212;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?#32536;?#21644;验证,服务数千万用户,在省内进行了?#32536;?#24182;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、?#19981;?#31561;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?#37038;?#20837;:

                        克服资源短缺,额外激发流量增长10.5%,?#32536;?#21306;增收数千万元。

                        4、提高效率:

                        打通资管,取消各个?#26041;?#30340;人工审核,网优容?#24247;?#24230;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?#23548;?#20165;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?#35789;?#25454;、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。

                        作者:郑康   来源:移动labs

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