利用機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)驅(qū)動控制架構(gòu)來提高5G網(wǎng)絡(luò)性能

5G正在從理想的未來迅速轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實。首款支持5G的iPhone已經(jīng)發(fā)布。與所有新一代升級一樣，5G承諾會在前代產(chǎn)品上有顯著的速度提升。 4G-LTE的峰值下載速率為100Mbit / s，平均為25-50Mbit / s。與之形成鮮明對比的是，5G最高可提供1.8Gbps的速度，幾乎提高了20倍。此外，5G具有更低的延遲，主要的延遲因素是無線傳輸時間。Verizon報告稱，早期部署的延遲不到30毫秒。5G在用戶移動性、能效和同時連接用戶數(shù)等方面都有額外的益處。

但是，這些改變并不是免費的。 5G部署需要對現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施進行大規(guī)模改造，以處理更高頻率、波束成形、邊緣計算等新技術(shù)。幸好這些基礎(chǔ)設(shè)施的改進也使以前無法實現(xiàn)的應(yīng)用成為可能。例如，5G有潛力使增強現(xiàn)實（AR）更加現(xiàn)實。

5G系統(tǒng)生成的龐大數(shù)據(jù)量驅(qū)動著以機器學(xué)習(xí)為主的數(shù)據(jù)驅(qū)動控制架構(gòu)，這讓5G變得更加強大和高效。在本文中，我們將討論將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于5G系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。隨著5G系統(tǒng)在未來幾年變得越來越普及，新的體系架構(gòu)和新的算法可以為5G系統(tǒng)帶來巨大的服務(wù)改進并節(jié)省成本。

新的5G技術(shù)

我們將首先提及5G帶來的一些新技術(shù)，這些新技術(shù)使數(shù)據(jù)驅(qū)動架構(gòu)成為現(xiàn)實，主要涉及移動邊緣計算（MEC）和無線接入網(wǎng)（RAN）。

MEC將計算從集中式服務(wù)器移至更靠近不同區(qū)域中的移動數(shù)據(jù)用戶的位置。通常，數(shù)據(jù)從基站轉(zhuǎn)發(fā)到中央服務(wù)器，由中央服務(wù)器處理數(shù)據(jù)并將響應(yīng)發(fā)送回基站。假定中央服務(wù)器離基站有半個國家的距離，則數(shù)據(jù)的往返時間大約為數(shù)十到數(shù)百毫秒，這限制了蜂窩網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)速度。

MEC將分散式計算帶到了蜂窩網(wǎng)絡(luò)。計算設(shè)備不再局限于單個中央服務(wù)器，而是分布在全國各地，每個服務(wù)區(qū)域設(shè)置一個或多個計算設(shè)備。這種處理延遲時間的減少使得算法比以前復(fù)雜得多，尤其是實時算法和特定區(qū)域的算法。

圖1：傳統(tǒng)（左）和5G（右）網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)之間延遲的比較

數(shù)據(jù)驅(qū)動5G架構(gòu)的第二個關(guān)鍵因素是無線接入網(wǎng)絡(luò)（RAN）的改進。 RAN負責(zé)將數(shù)據(jù)從用戶設(shè)備傳輸?shù)胶诵木W(wǎng)絡(luò)。 5G技術(shù)為RAN添加了多個頻帶，波束成形和大規(guī)模MIMO。這些改進在將數(shù)據(jù)傳輸給用戶方面提供了巨大的可配置性，但是它們在編組協(xié)調(diào)方面提出了挑戰(zhàn)。這種可配置性可使人數(shù)眾多的音樂會大大改善服務(wù)質(zhì)量。

在第一套完整的5G標準中，3GPP指定將前幾代基站拆分為多個單獨的單元作為5G標準。他們建議將基站分為中央單元、分布式單元和無線電單元（分別為CU，DU和RU）。 5G RAN的分散、靈活的特性可基于來自每個服務(wù)區(qū)域中數(shù)千個單元的數(shù)據(jù)，來實現(xiàn)復(fù)雜的控制方案。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的蜂窩架構(gòu)

利用分布式RAN構(gòu)建的一種可能數(shù)據(jù)驅(qū)動體系結(jié)構(gòu)包括以下部分：

˙云控制器，用于管理指定服務(wù)區(qū)域的RAN控制器

˙RAN控制器，用于協(xié)調(diào)集中式單元和分散式單元，以處理用戶設(shè)備操作，例如RAN傳輸和負載平衡

˙集中式和分布式單元，處理數(shù)據(jù)傳輸操作

˙無線電單元，用于控制將數(shù)據(jù)無線傳輸?shù)纳漕l收發(fā)器

Polese等人在其論文中詳細地介紹和描述了這種體系結(jié)構(gòu)，該論文提出了一種基于邊緣控制器的蜂窩網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并使用來自美國一家主要運營商的數(shù)百個基站的真實數(shù)據(jù)來評估其性能。他們根據(jù)用戶的全球移動性模式，提供了有關(guān)動態(tài)集散和關(guān)聯(lián)基站和控制器的寶貴信息。

云和RAN控制器，甚至集中式單元都可以部署在MEC中。分布式組件為協(xié)議棧中的不同層分散了關(guān)注點，因此，云和RAN控制器可以做出更高級別的決策，而不必擔(dān)心如信道編碼和波束成形之類的底層操作。

圖2：Polese等人提出的5G分布式控制架構(gòu)。

例如，RAN控制器可以聚合來自相應(yīng)集中式和分布式單元的所有數(shù)據(jù)，并運行機器學(xué)習(xí)算法以實時優(yōu)化服務(wù)。然后，云控制器可以聚合來自多個RAN控制器的數(shù)據(jù)，并確定哪種算法表現(xiàn)最佳。此外，它還可以創(chuàng)建用戶行為評估模型，并可以全天候監(jiān)視不同區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)擁塞情況。

機器學(xué)習(xí)

Polese等人在加州一家蜂窩運營商的4G-LTE網(wǎng)絡(luò)上利用真實數(shù)據(jù)測試了其架構(gòu)。 LTE架構(gòu)是完全分布式的，但它沒有5G架構(gòu)中現(xiàn)有的聚合和數(shù)據(jù)共享。他們的研究發(fā)現(xiàn)，與LTE架構(gòu)相比，如上所述基于控制器的5G架構(gòu)通過聚合來自云和RAN控制器中多個來源的數(shù)據(jù)，大大提高了預(yù)測準確性。這種從眾多資源獲取信息的途徑使該體系結(jié)構(gòu)成為新的數(shù)據(jù)驅(qū)動策略和機器學(xué)習(xí)的理想選擇。在云和RAN控制器上運行算法后，這些算法可以將決策傳播到它們各自的CU、DU和RU。

在機器學(xué)習(xí)算法方面，Polese等人對隨機森林、貝葉斯山脊和高斯過程回歸進行了試驗。作者們使用這些算法來預(yù)測不同的關(guān)鍵績效指標，他們還嘗試了基于集群的方法（而不是基于本地的方法），根據(jù)位置或數(shù)據(jù)對控制器進行分組。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于數(shù)據(jù)的集群更為有效，但必須根據(jù)網(wǎng)絡(luò)活動進行定期更新，這需要額外的網(wǎng)絡(luò)開銷才能在集群之間進行協(xié)調(diào)，但是作者發(fā)現(xiàn)每日更新的性能與15分鐘更新的性能差不多。

就RMSE（均方根誤差）而言，最成功的算法是基于集群的高斯過程回歸變量（GPR），其次是基于集群的隨機森林和基于本地的貝葉斯嶺�；�于集群的GPR在1-10分鐘之間的所有時間延遲方面均優(yōu)于其它算法。此外，與基于本地的方法相比，使用基于集群的方法可將RMSE降低53%，直接顯示了5G架構(gòu)相對于LTE的潛在改進。

要點總結(jié)

隨著5G技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，新應(yīng)用將需要利用5G網(wǎng)絡(luò)的獨特性來充分實現(xiàn)性能和效率提升。利用機器學(xué)習(xí)之類的數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)，RAN控制器可以協(xié)調(diào)分散式基站所提供的服務(wù)。在完全分散的LTE架構(gòu)中簡單添加數(shù)據(jù)共享即可使回歸算法的RMSE降低53%，以這種精度預(yù)測負載、吞吐量和中斷持續(xù)時間的能力對于有效管理網(wǎng)絡(luò)非常有幫助。