人工智能在5G網(wǎng)絡的應用和標準化進展

1、人工智能在5G網(wǎng)絡的應用和標準化進展摘要】首先探討了在5G網(wǎng)絡中引入AI的必要性和存在的問題。然后介紹AI技術的開展概況以及AI在5G網(wǎng)絡中的典型應用。最后介紹了目前國際標準化組織3GPP和ITU-T在AI與5G結(jié)合上的標準化研究進展。通過介紹AI在5G的開展可知5G網(wǎng)絡智能化不僅要從AI算法研究方面實現(xiàn)突破，還需要有相關的政策法規(guī)來嚴格保護用戶隱私?！娟P鍵詞】5G;人工智能;應用場景;標準化1引言隨著2021年6月5G第一階段標準的凍結(jié)，5G網(wǎng)絡開始走向了真正的商用之路。然而面對未來更多樣化的業(yè)務需求和更復雜的通信場景，目前的5G網(wǎng)絡仍缺乏足夠的智能來提供按需的效勞，也不能保證網(wǎng)絡資源的利用

2、效率。因此，國際標準制定組織3GPP擬將AI人工智能引入5G網(wǎng)絡中來保證網(wǎng)絡效勞質(zhì)量、優(yōu)化網(wǎng)絡功能和增強網(wǎng)絡自動化運維能力【1】。這一研究得到了國內(nèi)外眾多電信設備商和運營商的支持，例如華為、大唐、愛立信、中國移動、法國電信等。AI是一項使機器像人類一樣智能的科學和工程，長期以來一直被用于優(yōu)化各種復雜環(huán)境下的計算機系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡【2】。引入AI的5G網(wǎng)絡能夠具備更強的場景感知能力，并基于對場景的感知進行響應，提供網(wǎng)絡執(zhí)行策略或通信場景特征預測。由此可見，引入AI的5G網(wǎng)絡將轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲囊杂脩艉蛨鼍靶畔橹行牡木W(wǎng)絡【3】。5G網(wǎng)絡在經(jīng)歷從傳統(tǒng)網(wǎng)絡到智能化網(wǎng)絡的變革中，面臨著以下問題：1用例選擇和相

3、應的機器學習算法選擇。通過對適用AI技術的各種用例的分析和比較，確定使用AI對網(wǎng)絡進行增強的技術方向并選擇或改進適宜的AI算法。2網(wǎng)絡架構定義。從網(wǎng)絡架構上支持基于AI的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析和反響，包括對靜態(tài)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)和實時運行數(shù)據(jù)的分析。3用戶數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡運行數(shù)據(jù)的采集，完成對應用層業(yè)務信息、運維管理層統(tǒng)計信息、網(wǎng)絡層實時運行數(shù)據(jù)等各類數(shù)據(jù)的采集。2AI技術AI技術興起于20世紀50年代，是計算機學科的一個重要分支，其目的是研究人類智能活動的規(guī)律，構造具有一定智能行為的人工系統(tǒng)【4】。目前AI的主要學派有三家：符號主義、連接主義和行為主義【5】。1符號主義又稱為邏輯主義、心理學派或計算機學派認為AI源于

4、數(shù)理邏輯。從符號主義的觀點來看，只要能賦予機器邏輯推理的能力，機器就會具有智能，知識和推理是人工智能的核心。2連接主義又稱為仿生學派或生理學派認為AI源于仿生學，特別是對人腦模型的研究。連接主義認為智能活動是由大量簡單的單元通過復雜的相互連接后并行運行的結(jié)果。因此，針對問題輸入，可通過構建人工神經(jīng)網(wǎng)絡，并對網(wǎng)絡的大量連接并行進行增強或者減弱例如調(diào)整權值來較快地求解。3行為主義進化主義或控制論學派認為AI源于控制論。行為主義認為智能并不只是也是對外界復雜環(huán)境的一種適應【6】。因此行為主義強調(diào)在控制過程中的自學習和自優(yōu)化。從AI技術的開展看，機器具備智能的必要條件是具備學習能力。因此機器學習是實現(xiàn)

5、AI的重要手段。在目前的機器學習領域，主要有四類學習方式，分別存在對應的算法模型：1監(jiān)督學習。監(jiān)督學習的工作機制是利用已有正確答案的數(shù)據(jù)來訓練算法進行學習，使得算法能夠?qū)]有學習過的數(shù)據(jù)也能夠做出正確的反響。監(jiān)督學習主要解決分類和回歸問題，常見的算法有K-近鄰算法、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等【7】。2無監(jiān)督學習。相對于監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習中的訓練數(shù)據(jù)沒有標簽或答案，數(shù)據(jù)訓練的目的是找到數(shù)據(jù)中的內(nèi)在關聯(lián)或結(jié)構，但學習的過程并不知道結(jié)果是否正確。無監(jiān)督學習主要解決聚類和降維問題，常見的算法有主成分分析算法、K-均值算法、等距特征映射等。3半監(jiān)督學習。半監(jiān)督學習主要指將大量

6、的無類標簽數(shù)據(jù)和少量有標簽數(shù)據(jù)放到一起進行訓練，目的是提高算法的學習性能。根據(jù)學習的目的，半監(jiān)督學習可進一步分為半監(jiān)督分類、半監(jiān)督回歸、半監(jiān)督聚類和半監(jiān)督降維【7】。常見的半監(jiān)督學習算法包括協(xié)同訓練、轉(zhuǎn)導支持向量機、基于圖的算法等。4強化學習。強化學習是讓算法通過不斷的試錯并調(diào)整策略以獲得最大獎勵，最終使算法找到最優(yōu)策略，即在什么狀態(tài)下選擇什么動作可以獲得最好的結(jié)果，Alphago就是強化學習的典型案例。常見的強化學習算法有TD-learning、Sarsa算法、Q-learning等8。當在5G網(wǎng)絡中引入AI時，需要根據(jù)應用場景選擇適宜的AI算法。文獻【3】對AI在5G網(wǎng)絡中的應用場景進行了

7、分類，主要分為感知、挖掘、預測和推理4類，并且對適應各類場景的典型AI算法進行了列舉。當然在實際部署中，具體應用場景下的AI算法還需要在實踐中進行驗證和演進。3AI在5G的應用場景隨著人工智能技術的廣泛應用和5G技術的開展，將AI技術運用到移動通信系統(tǒng)的設計與優(yōu)化中已經(jīng)成為可能，并且已經(jīng)成為學界和業(yè)界重點關注的研究方向9-10。3GPP、ITU-T等組織均提出了5G與AI相結(jié)合的研究工程。到目前為止，3GPP提出了14個將AI用于5G的用例，ITU-T共提出了18個。所提出的用例涵蓋了移動通信系統(tǒng)的多個方面，包括空口設計與優(yōu)化、網(wǎng)絡性能和效能調(diào)優(yōu)、應用層業(yè)務支持優(yōu)化等。根據(jù)分析，本文將介紹受到

8、廣泛關注的局部典型用例。3.1物理層信道建模與優(yōu)化無線信道測量和建模是新型無線系統(tǒng)設計、評估和部署的根底。隨著5G移動通信需求的提出，無線信道建模和預測面臨了新的挑戰(zhàn)，例如更加多樣的傳播環(huán)境、復雜的時空特性、多頻段共存等。由此可知，未來的信道測量裝置將會搜集到大量的原始信道數(shù)據(jù)。這需要使用大數(shù)據(jù)分析的方法來對原始信道數(shù)據(jù)進行高效處理11。利用大數(shù)據(jù)分析進行信道建模和預測時，首先對問題進行抽象，例如場景環(huán)境的影響問題、信道衰落特性等，將其歸類為機器學習能夠解決的回歸、分類、聚類等問題;然后采用機器學習的相關算法來進行求解，例如使用主成分分析方法來建立預測模型和進行信道預測12。3.2基于終端移動

9、性預測的移動性管理定制或優(yōu)化5G多樣化場景下的終端具有不同的移動性行為。當期望5G網(wǎng)絡能夠?qū)K端進行移動性管理定制或者進行移動性支持優(yōu)化時，網(wǎng)絡需具備能對終端的移動性模型進行預測的能力。AI技術提供了終端移動行為預測方法13。通過將終端位置預測問題抽象為機器學習中的分類或回歸問題，就可以利用相關的機器學習算法對終端位置或軌跡進行預測。5G中的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析功能首先需要收集終端的位置信息，包括歷史移動軌跡和終端實時位置信息。收集的信息可以作為訓練數(shù)據(jù)來調(diào)整或修正預測模型。利用可靠的預測模型，網(wǎng)絡可以預測終端位置或移動性軌跡，包括群組終端的分布特征和單個終端的位置信息。這些預測信息是5G網(wǎng)絡進行移動

10、性管理定制或優(yōu)化的重要依據(jù)。基于終端移動模型的預測，網(wǎng)絡可以進行動態(tài)的網(wǎng)絡優(yōu)化，其中包括移動性管理的定制和優(yōu)化，例如移動性管理機制定制、注冊區(qū)管理、切換管理優(yōu)化等。3.3網(wǎng)絡切片資源管理優(yōu)化網(wǎng)絡切片是5G網(wǎng)絡中引入的重要技術。從邏輯上看，網(wǎng)絡切片是一組網(wǎng)絡功能的集合，用于效勞一類業(yè)務，但是在物理上，多個網(wǎng)絡切片仍然共享網(wǎng)絡資源14?？紤]到網(wǎng)絡資源的有限性和不同網(wǎng)絡切片中的網(wǎng)絡狀態(tài)，運營商需要在保證效勞等級協(xié)議SLAServiceLevelAgreement的同時，盡可能地復用底層網(wǎng)絡資源。因此，為了高效運營，運營商需最優(yōu)化網(wǎng)絡切片的資源劃分。AI技術能幫助運營商優(yōu)化網(wǎng)絡切片資源的管理。在引入A

11、I技術的5G網(wǎng)絡中，通過對網(wǎng)絡切片的實際運行情況、切片中的業(yè)務量數(shù)據(jù)以及SLA的執(zhí)行情況的采集，利用機器學習算法創(chuàng)立網(wǎng)絡切片的業(yè)務量和資源使用狀況的模型。利用該模型，可以實現(xiàn)對網(wǎng)絡切片的業(yè)務量和資源需求的準確預測，從而優(yōu)化網(wǎng)絡切片間的資源分配策略。網(wǎng)管系統(tǒng)將根據(jù)資源分配進行網(wǎng)絡切片資源的動態(tài)調(diào)整，例如動態(tài)擴縮容。在使用優(yōu)化的資源分配策略后的網(wǎng)絡運行狀況可以再次迭代到預測模型中，完成閉環(huán)反響，進而趨近最優(yōu)解。3.4網(wǎng)絡性能預測輔助的應用層調(diào)整車聯(lián)網(wǎng)是5G中的重要技術。在車聯(lián)網(wǎng)的自動駕駛場景中，車輛即將經(jīng)過的基站的網(wǎng)絡性能例如QoS信息、網(wǎng)絡負載預測對提高車聯(lián)網(wǎng)的效勞質(zhì)量有著重要作用15。例如車聯(lián)

12、網(wǎng)效勞器可以基于網(wǎng)絡性能的預測信息判斷是否繼續(xù)保持無人駕駛模式。為了幫助應用層做出正確的參數(shù)調(diào)整，5G網(wǎng)絡應向應用層提供準確的網(wǎng)絡性能預測信息。因此，5G網(wǎng)絡除了對終端的移動性進行預測外，還需要建立網(wǎng)絡性能的分析模型。網(wǎng)絡可以收集和分析各基站的運行狀態(tài)信息來創(chuàng)立模型。當收到應用層關于網(wǎng)絡性能預測信息的訂閱請求后，引入AI的5G網(wǎng)絡可針對相關終端，利用網(wǎng)絡性能的分析模型和終端的位置，預測終端在未來一段時間內(nèi)所面臨的網(wǎng)絡狀況。4標準進展將AI技術和5G系統(tǒng)相結(jié)合是業(yè)界重點關注的研究方向，也是標準化研究的重要方向。目前進行相關研究的國際標準組織主要是3GPP和ITU-T。4.13GPP3GPP針對5

13、G網(wǎng)絡智能化的研究工程主要在SA2和RAN3工作組開展。3GPPSA2工作組在2021年5月的杭州會議完成5G網(wǎng)絡智能化的研究工程“StudyofEnablersforNetworkAutomationfor5GeNA的正式立項。該工程是3GPPRel16的工程，SA2在2021年1月的哥德堡會議上正式展開工程研究。該工程的立項背景是，在Rel15的5G網(wǎng)絡架構研究中，SA2引入的一些新技術，例如按需移動性管理、非標準化QoS、流量分流和卸載等，在沒有網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析的情況下，難以實際部署和運行。因此，為了讓5G網(wǎng)絡能夠更靈活更智能地提供效勞，SA2成立了該研究工程來將網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析功能引入5G網(wǎng)絡

14、。eNA工程的研究目標是，通過對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的收集和分析，生成分析結(jié)果，然后利用分析結(jié)果進行網(wǎng)絡優(yōu)化，包括定制化的移動性管理、5GQoS增強、動態(tài)流量疏導和分流、UPF選擇、基于UE業(yè)務用途的流量策略路由、業(yè)務分類等。3GPPRAN3工作組在2021年6月也成立了RAN數(shù)據(jù)收集和分析的研究工程“StudyonRAN-centricdatacollectionandutilizationforLTEandNRFS_LTE_NR_data_collect。該工程主要研究用于集中式和分布式數(shù)據(jù)分析的RAN側(cè)數(shù)據(jù)的收集過程以及利用分析結(jié)果進行網(wǎng)絡優(yōu)化的信令過程，包括智能化自組網(wǎng)、無線資源管理增強、邊緣計算

15、增強等。目前該工程尚未啟動研究進程。目前3GPPSA2工作組在eNA工程中提出了如圖1的支持網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)框架【1】。網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析功能NWDAF，NetworkDataAnalyticsFunction是3GPP在Rel15的5G標準中引入的網(wǎng)絡功能，主要用于網(wǎng)絡切片相關數(shù)據(jù)的分析。在eNA工程中，該功能被進一步擴展到對各類網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的分析上，包括從5G網(wǎng)絡功能收集的網(wǎng)絡運行數(shù)據(jù)、從運維管理系統(tǒng)OAMOperationAdministrationandMaintenance獲取的終端和網(wǎng)絡相關的統(tǒng)計數(shù)據(jù)、從第三方應用獲取的應用數(shù)據(jù)。NWDAF生成的分析結(jié)果也會輸出到5G網(wǎng)絡功能、OAM或第三

16、方應用上。5G網(wǎng)絡功能、OAM或應用層效勞器可以利用NWDAF的分析結(jié)果進行不同的優(yōu)化操作。具體如下文所示。5G移動性管理相關功能可以請求NWDAF對終端的移動軌跡進行預測。NWDAF從OAM中獲取終端的歷史位置信息，通過分析，生成終端的移動性預測模型。NWDAF根據(jù)終端當前的位置向5G移動性管理相關功能提供終端的移動性預測信息，使得5G移動性管理相關功能能夠制定更精準的網(wǎng)絡策略，完成優(yōu)化的移動性管理操作。例如基于終端位置的統(tǒng)計規(guī)律進行注冊區(qū)域分配、基于終端位置預測信息輔助切換決策、基于終端移動性軌跡進行移動性錨點預先選擇等。5G網(wǎng)絡中的OAM也可以請求NWDAF提供網(wǎng)絡切片中的業(yè)務運行數(shù)據(jù)的

17、分析結(jié)果來優(yōu)化網(wǎng)絡切片資源的管理。NWDAF可以向OAM提供各切片是否滿足SLA的信息以及切片中的用戶體驗分布情況。OAM系統(tǒng)根據(jù)NWDAF的分析結(jié)果確定是否調(diào)整各網(wǎng)絡切片的資源分配。第三方應用可以從NWDAF訂閱網(wǎng)絡性能預測信息并基于預測進行應用層的調(diào)整。網(wǎng)絡性能預測信息可以是業(yè)務數(shù)據(jù)傳輸?shù)腝oS預測或者是效勞終端的網(wǎng)絡的負載預測。NWDAF根據(jù)應用的訂閱請求周期性或者按需地向應用層提供分析或預測結(jié)果，使得應用能夠調(diào)整其運行參數(shù)。例如車聯(lián)網(wǎng)應用可根據(jù)QoS預測選擇不同的駕駛等級或者判斷是否預先下載地圖或?qū)Ш綌?shù)據(jù)，也可以根據(jù)網(wǎng)絡負載的預測選擇背景流量的傳輸時機。4.2ITU機器學習ML5G隨著

18、AI技術的開展，在2021年11月召開的ITU-TSG13會議期間，簡稱FG-ML5G。該焦點組的研究期為1年，F(xiàn)G-ML5G輸出的研究報告和標準草案可以作為后續(xù)SG13相關研究的輸入。FG-ML5G是一個對ITU成員和非ITU成員都開放的工作平臺，目標是分析如何在未來網(wǎng)絡特別是5G網(wǎng)絡中應用機器學習技術來提升網(wǎng)絡性能和用戶體驗。FG-ML5G下設3個工作組WG，WG1主要研究機器學習在未來網(wǎng)絡的應用場景、潛在需求;WG2主要研究用于移動網(wǎng)絡優(yōu)化的機器學習算法、數(shù)據(jù)結(jié)構和個人信息保護等;WG3主要研究支持機器學習的未來網(wǎng)絡架構、接口、協(xié)議等。目前FG-ML5G通過與3GPP等其他研究組織的工作

19、進行調(diào)研和交流，確定將移動性模型預測、端到端網(wǎng)絡切片等幾個應用場景作為重點研究對象，并希望借這些場景需求來推動整個工作組的工作。例如WG3組提出了利用移動性模型預測優(yōu)化移動性管理機制的網(wǎng)絡架構。圖2給出了支持網(wǎng)絡功能智能化定制的5G網(wǎng)絡架構16。以移動性管理定制為例，網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)分析功能首先需終端進行移動性預測，然后將預測結(jié)果輸入到相應網(wǎng)絡功能完成移動性管理的定制。移動性預測可以分為長期性預測和短期性預測。長期性預測主要指根據(jù)大量靜態(tài)的終端歷史移動信息例如OAM中的數(shù)據(jù)進行分析預測，通常需要由中心NWDAF完成;短期性預測指參考終端實時移動性行為進行的分析預測，可由中心NWDAF和/或本地NW

20、DAF完成。從預測分析結(jié)果上看，長期性預測結(jié)果通常為終端活動范圍、出入固定區(qū)域的頻度等;而短期性預測結(jié)果那么為終端移動的目標小區(qū)、移動速度等。長期性預測結(jié)果可以輸入到OAM系統(tǒng)，輔助核心網(wǎng)網(wǎng)絡功能的定制，例如移動性管理功能的定制，也可以輸入到核心網(wǎng)中完成特定注冊區(qū)域的劃分。短期性預測結(jié)果可以輸出到核心網(wǎng)中，用于移動性錨點的選擇，也可以輸出到接入網(wǎng)中，用于輔助接入網(wǎng)節(jié)點執(zhí)行切換決策、小區(qū)重定向等。5結(jié)束語為了讓5G網(wǎng)絡在面對差異化的業(yè)務需求時向用戶靈活提供定制化效勞，需要讓5G網(wǎng)絡具備智能來識別業(yè)務需求和確定效勞策略。5G網(wǎng)絡部署和運維更加復雜，運營商需要提高網(wǎng)絡的智能化水平來提高運營效率。因此

21、，AI和5G的結(jié)合得到了業(yè)界的廣泛關注，也是未來移動通信網(wǎng)絡的開展方向。目前，將AI運用到5G網(wǎng)絡的研究主要集中在運維管理優(yōu)化、網(wǎng)絡性能增強和應用支持優(yōu)化上，相關的研究工程已經(jīng)在3GPP和ITU-T成立，并且已經(jīng)產(chǎn)出局部成果。然而，真正實現(xiàn)5G網(wǎng)絡的智能化仍然存在障礙，包括技術障礙和非技術障礙。技術障礙主要是缺少公認適宜的AI算法，而非技術障礙那么涉及行業(yè)間協(xié)作、用戶數(shù)據(jù)收集及隱私保護等問題。因此，不僅要在AI算法研究方面實現(xiàn)突破，還需要促進相應的政策法規(guī)出臺，以保護用戶隱私信息和促進行業(yè)生態(tài)的健康開展。參考文獻：【1】3GPPTR23.791.StudyofEnablersforNetwor

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