[发明专利]一种支持AI引擎的接入网智能切片管控方法及装置

说明书

本发明公开了一种支持AI引擎的接入网智能切片管控方法及装置，该方法包括：测量用户设备的流量细粒度，对用户设备进行识别与分类；在接入网内创建和编排出一系列合适的接入网切片，将用户设备分配到合适的接入网切片内；当用户数据流量类型发生变动时，实时改变用户设备所属的接入网切片；在接入网切片运行过程中，根据从基站收集到的信息，基于预设的深度强化学习算法，对接入网切片中的片间资源调度进行管控，从而实现接入网切片所使用的基站无线资源随着接入网内用户设备的接入情况进行自适应优化。本发明可以实现接入网切片的自动创建编排、用户设备分配以及切片更改删除等功能。

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于开源OpenAirInterface(OAI)平台实现的支持人工智能(AI)引擎的接入网智能切片管控方法及装置。

背景技术

在无线传输领域，现有的无线通信系统在下行控制资源的交互传输过程中，不同的用户设备(User Equipment，UE)在接入同一个基站后，这些用户之间共享所有的下行资源。然而，单个用户的数据流量有可能会对其他用户产生干扰，用户之间的相互隔离难以保证。不同用户之间争抢无线资源的行为也会导致某些用户的服务质量无法保证，而且会导致无线资源利用率的降低。

发明内容

本发明提供了一种支持AI引擎的接入网智能切片管控方法及装置，以解决无线通信系统中某些用户服务质量无法保证且无线资源利用率低的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：

一方面，本发明提供了一种支持AI引擎的接入网智能切片管控方法，该支持AI引擎的接入网智能切片管控方法包括：

测量用户设备的流量细粒度，根据流量细粒度对用户设备进行识别与分类；

基于对用户设备的识别与分类结果，在接入网内创建和编排出一系列符合用户设备要求的接入网切片，将用户设备分配到对应的接入网切片内；并在用户设备的数据流量类型发生变动时，实时改变用户设备所属的接入网切片；其中，具有不同数据流量特征的用户设备被分配到不同的接入网切片中；

在接入网切片运行过程中，根据从基站收集到的信息，基于预设的深度强化学习算法，对接入网切片中的片间资源调度进行管控，从而实现接入网切片所使用的基站无线资源随着接入网内用户设备的接入情况进行自适应优化。

进一步地，所述在接入网内创建和编排出一系列符合用户设备要求的接入网切片，将用户设备分配到对应的接入网切片内；并在用户设备的数据流量类型发生变动时，实时改变用户设备所属的接入网切片，包括：

在开源OpenAirInterface平台的软件定义无线电基站中的介质访问控制层实现切片间调度，以在接入网内创建和编排出一系列符合用户设备要求的接入网切片，将用户设备分配到对应的接入网切片内；并在用户设备的数据流量类型发生变动时，实时改变用户设备所属的接入网切片；并且将接入网切片的生命周期管理流程抽象为API管理接口，通过预设的通信协议对外提供管理接口。

进一步地，所述根据流量细粒度对用户设备进行识别与分类，包括：

采用预设的卷积神经网络根据流量细粒度对用户设备进行识别与分类；

所述卷积神经网络的训练过程，包括：

将公共网络收集到的网络流量可视化为计算机的数字图像，构建移动流量数据图像集；然后使用所述移动流量数据图像集对所述卷积神经网络进行训练。

进一步地，所述从基站收集到的信息包括：每个接入网切片的吞吐量信息、用户设备的时延信息以及用户设备的信道质量指示反馈信息。

进一步地，所述预设的深度强化学习算法包括：双重深度Q网络算法DDQN、决斗深度Q网络算法Dueling DQN，以及异步优势Actor-Critic算法A3C。