盧勝奇

摘 要：5G通信在全球范圍內成功商用，使得5G建設和規(guī)劃成為了目前各國基礎建設的重要分支。隨著網(wǎng)絡規(guī)劃的不斷深入和普及，傳統(tǒng)的依賴經(jīng)驗的人工式建設規(guī)劃已經(jīng)無法充分滿足網(wǎng)絡高密度布設的要求，使得目前在網(wǎng)絡規(guī)劃過程中逐步引入人工智能技術，期望通過發(fā)展智能化規(guī)劃建設，提高網(wǎng)絡規(guī)劃的科學性和合理性，同時為提高網(wǎng)絡規(guī)劃建設效率做出貢獻。人工智能本質上是一種數(shù)據(jù)科學的深度應用，因此可通過業(yè)務網(wǎng)絡及監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用人工智能技術對大數(shù)據(jù)特征提取進行深度數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的挖掘，為網(wǎng)絡建設規(guī)劃提供支撐。本文將從5G網(wǎng)絡智能規(guī)劃建設入手進行探討，主要針對智能業(yè)務預測、智能規(guī)劃、智能設計及智能運維等方向進行探討。期望本文的研究能夠對5G網(wǎng)絡規(guī)劃建設提供幫助。

關鍵詞：5G;智能規(guī)劃;大數(shù)據(jù)

1 前言

通信技術的發(fā)展總是與社會、經(jīng)濟的發(fā)展對于通信的要求相契合。隨著世界經(jīng)濟和社會的發(fā)展，用戶對通信業(yè)務的性能、形式等要求都發(fā)生了根本性的變化。通信技術也逐步從最初的有線通信發(fā)展為無線語音通信、無線數(shù)據(jù)傳輸乃至高速的無線數(shù)據(jù)傳輸。5G通信技術作為目前最新一代進入商用階段的通信技術，根本上也是為了解決無線通信下的帶寬、速率、時延等問題[1]。隨著5G通信技術的發(fā)展和普及，世界各國都先后將5G網(wǎng)絡建設納入到本國的基礎建設隊列中，我國也將5G作為新基建的重要分支之一。隨著對5G網(wǎng)絡規(guī)劃訴求的升級，傳統(tǒng)的依賴經(jīng)驗的人工網(wǎng)絡規(guī)劃建設已經(jīng)無法充分滿足5G網(wǎng)絡規(guī)劃建設差異化和精益化的需求。也正是基于這一原因，在5G規(guī)劃建設階段引入了人工智能，期望通過人工智能應對人為經(jīng)驗的局限性，以提升網(wǎng)絡規(guī)劃建設的合理性和科學性。人工智能技術是一種典型的數(shù)據(jù)科學，通過對海量的經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行分析挖掘和特征提取，獲得諸多網(wǎng)絡規(guī)劃決策建議。本文將對基于大數(shù)據(jù)的5G網(wǎng)絡智能規(guī)劃建設進行探討，期望本文的研究能夠為相關工作提供一些幫助和支撐。

2 5G網(wǎng)絡規(guī)劃建設中的難點

（1）網(wǎng)絡規(guī)劃難點

5G網(wǎng)絡的建設，使得移動通信具備了更高效的傳輸通道，可顯著提升當前網(wǎng)絡的傳輸效率。然而在實際規(guī)劃過程中，網(wǎng)絡規(guī)劃會受到來自各個方面的約束。例如，在數(shù)據(jù)跨層傳輸?shù)倪^程中，由于不同網(wǎng)絡層對數(shù)據(jù)包的映射方式有顯著差異，因此數(shù)據(jù)在跨層傳輸過程中會產(chǎn)生偏差。同時，針對4G和5G網(wǎng)絡共存的場景，由于5G網(wǎng)絡規(guī)劃呈現(xiàn)出從NSA逐步向SA擴展的趨勢，因此NSA就是網(wǎng)絡規(guī)劃的中間形態(tài)，這就使得4G和5G在數(shù)據(jù)傳輸處理時常常出現(xiàn)耦合的情況，從而引發(fā)站址約束上的一系列沖突。因此通常在組網(wǎng)規(guī)劃中，不僅要合理考慮4G和5G的差異，還要兼顧高密度組網(wǎng)，以進一步提升網(wǎng)絡質量。正是基于上述種種原因，傳統(tǒng)的人工網(wǎng)絡規(guī)劃耗時耗力，其難度和成本始終居高不下。

（2）空間利用的難點

與上一代通信網(wǎng)絡相比，5G網(wǎng)絡的建設，特別是基站設計安裝，對于空間和土地有較高的要求。眾所周知，5G網(wǎng)絡建設的重點在于超密集組網(wǎng)和大規(guī)模陣列天線，上述兩個技術是5G的核心，也是網(wǎng)絡建設過程中的重點。由于傳統(tǒng)的通信網(wǎng)絡中的RRU網(wǎng)絡結構與5G無法通用，因此需要額外為5G通信網(wǎng)絡建立AAU網(wǎng)絡，以確保5G的高帶寬和低時延的特性。盡管從結構布局來看，AAU也可視作RRU網(wǎng)絡結構分升級優(yōu)化，然而二者在實際業(yè)務中無法互通。因此若要在現(xiàn)有4G網(wǎng)絡基礎上構建5G網(wǎng)絡，必然會產(chǎn)生空間利用不足的問題，最終影響基站資源的有效利用。與此同時，由于5G設備本身的精密程度較高，安裝和維護條件要求也較高，這就使得5G天線及射頻設備的安裝難度增加[3]。

（3）基站系統(tǒng)的難點

為進一步提高網(wǎng)絡建設的效率，降低總投入，目前5G網(wǎng)絡的建設通常是基于現(xiàn)有的4G基礎設施開展的，整體網(wǎng)絡運行在原有的網(wǎng)絡系統(tǒng)基礎上，這就使得現(xiàn)有的3G和4G網(wǎng)絡的使用受到了一定的影響。同時受到現(xiàn)有空間和安裝技術的限制，目前在5G網(wǎng)絡建設過程中通常還有一定的架設需求，因此原有空間會受到侵占，只能在現(xiàn)有可用空間內為5G設備提供新的資源。針對能源動力部分，盡管原有基站已經(jīng)存在了能源動力基礎，但5G設備的加入對于基站提出了更高的能源要求，因此對基站進行能源動力擴充也是一個必要環(huán)節(jié)。

除上述三點典型的網(wǎng)絡規(guī)劃建設難點外，在實際操作中還有諸多其他規(guī)劃、應用、維護方面的難點，例如Massive MIMO部署規(guī)劃、網(wǎng)絡切片資源及業(yè)務匹配、頻率規(guī)劃等。總體而言，在目前的4G和5G交融的過渡期，5G網(wǎng)絡規(guī)劃建設還存在一系列的難點，這些難點靠堆疊人力和資金固然能夠得以解決，但效率低、成本較高，在5G加速建設過程中顯然得不償失，這就對5G網(wǎng)絡的智能規(guī)劃建設提出了要求。

3 基于大數(shù)據(jù)和人工智能的5G網(wǎng)絡規(guī)劃建設

進入大數(shù)據(jù)和人工智能時代后，許多傳統(tǒng)環(huán)境下人為處理的業(yè)務，目前能夠逐步開始通過既有的海量經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行深度挖掘，通過人工智能技術捕捉特征，合理規(guī)劃，快速、高效地提出解決方案。5G網(wǎng)絡規(guī)劃建設中，人工智能同樣存在許多應用場景。根據(jù)筆者對目前5G智能網(wǎng)絡規(guī)劃建設領域的了解，目前相關的主要研究集中在這樣幾個方面：對Massive MIMO的增強和部署、基于OFDM時隙結構和視頻資源劃分的優(yōu)化的空中接口技術、與云計算結合CU、DU分離的虛擬化及切片技術、非正交多用戶接入技術等[2]。這些基于人工智能的5G網(wǎng)絡規(guī)劃建設方案技術可以促進5G網(wǎng)絡的業(yè)務應用及運行維護效率進一步提升。下面本文將對幾種典型的5G智能網(wǎng)絡規(guī)劃建設應用予以論述。

3.1 智能頻率規(guī)劃

在5G和大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡應用的場景越來越廣泛，這就使得各個應用對于網(wǎng)絡系統(tǒng)產(chǎn)生了更高的頻譜需求。在當前的5G網(wǎng)絡運行過程中常常能發(fā)現(xiàn)因頻譜資源分配不合理導致的資源浪費：大業(yè)務量的場景下頻率資源不夠，而小業(yè)務量場景下卻無法將剩余的頻譜資源進行共享。在這一現(xiàn)狀下，應當逐步思考如何提高頻譜資源的利用率，從而使得頻率分配和應用更為合理。人工智能技術可以參與到頻率規(guī)劃工作中，如圖3-1所示，人工智能在頻率規(guī)劃中主要是以采集到的應用數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，利用信息挖掘和預測模型，實現(xiàn)對各小區(qū)軟件Lisence的分配和頻率調整[4]。通過采集和分析一定周期內的業(yè)務數(shù)據(jù)，借助人工智能搭建一套業(yè)務量與頻率分配數(shù)據(jù)的分類模型，挖掘諸多業(yè)務數(shù)據(jù)與頻率之間的關系，從而使得系統(tǒng)能夠智能化預測不同時段業(yè)務用戶對網(wǎng)絡的需求。一旦這種需求規(guī)律得以模型化，就可構建自適應的頻率調整和重分配技術，實現(xiàn)對空閑網(wǎng)絡的資源釋放和重分配。

3.2 智能化Massive MIMO參數(shù)配置與精準部署

前文提到了Massive MIMO這一5G網(wǎng)絡的關鍵技術。在該技術下，5G天線規(guī)模進一步擴大，能夠有效提升覆蓋、降低干擾。然而在不同的組網(wǎng)和性能需求下，Massive MIMO的配置有所不同：例如要提升全局覆蓋，應當應用寬波束配置[5];而要應對小范圍內的終端覆蓋以及密集組網(wǎng)，則應當采用窄波束配置。同時，在不同的覆蓋要求下，例如垂直覆蓋和地面覆蓋，其配置也有所差異。這就使得在進行Massive MIMO參數(shù)配置時工作較為復雜。傳統(tǒng)方式是利用仿真進行規(guī)劃，然而該方式不僅效率低，且仿真也具備一定的局限性。在這一現(xiàn)狀下，可利用人工智能，基于大量經(jīng)驗庫進行模型訓練，實現(xiàn)網(wǎng)絡優(yōu)化模型的構建。如圖3-2形象地表示了人工智能在Massive MIMO中的應用。

3-2 智能化Massive MIMO參數(shù)配置優(yōu)化（建立經(jīng)驗庫并進行迭代優(yōu)化）

在部署過程中，常常需要考慮Massive MIMO的精準投放，以增強立體覆蓋。傳統(tǒng)的方式是基于工程師自身的經(jīng)驗和人工計算，然而其精準程度差強人意，人力成本也居高不下。通過引入機器學習中的K-means聚類算法，能夠有效對基站部署效果進行優(yōu)化和評估。首先對收集到的數(shù)字特征進行聚類分析，劃分出繁忙和普通小區(qū)簇;此后以聚類的中心點值作為閾值，篩選高于此閾值的小區(qū)進行Massive MIMO部署，以更加精準提供建設規(guī)劃建議[6]。

3.3 智能化CU-DU-EMC規(guī)劃建議

隨著5G網(wǎng)絡應用的不斷深入，諸如UDN、宏微異構網(wǎng)等架構和場景不斷出現(xiàn)，對于-DU-EMC的規(guī)劃靈活性提出了更高的要求。基于人工智能，可以在5G網(wǎng)絡性能、基站地理位置等信息中挖掘規(guī)劃的規(guī)律，并建立對CU-DU-EMC規(guī)劃的最優(yōu)解的評估和預測能力。如圖3-3所示，在實踐中，通常會對網(wǎng)絡的退服率、通話質量、位置等進行收集，并通過這些數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡能力和位置的關系進行分類器訓練[7]。獲得相關模型后，可在相應的部署方案下應用該模型，對部署后的DU位置進行預測，評估可能的網(wǎng)絡性能。通過對上述過程進行反復迭代，最終實現(xiàn)高可靠性能的CU-DU-EMC參數(shù)配置和規(guī)劃。

4 小結

在人工智能時代，很多傳統(tǒng)業(yè)務都能夠通過人工智能實現(xiàn)能力和性能的擴充，5G網(wǎng)絡規(guī)劃建設也存在許多可以應用智能化規(guī)劃的場景，這也是智能網(wǎng)絡規(guī)劃建設的核心訴求。在當前階段，通過建立5G網(wǎng)絡規(guī)劃的人工智能基礎能力平臺，并搭建基于此平臺的經(jīng)驗數(shù)字化轉換框架，能夠為5G網(wǎng)絡規(guī)劃提供諸多有益的決策建議。未來網(wǎng)絡應用的業(yè)務場景更加復雜，5G網(wǎng)絡規(guī)劃也將面臨著更多挑戰(zhàn)，相信隨著人工智能與5G通信網(wǎng)絡建設規(guī)劃的深度結合，5G網(wǎng)絡必將為人類社會發(fā)展做出更多貢獻。

參考文獻：

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[6]沈瑤. 基于大數(shù)據(jù)的基站流量預測與網(wǎng)絡規(guī)劃算法研究[D].南京郵電大學，2019.

[7]程日濤，堯文彬，汪況倫，王樂.5G網(wǎng)絡智能規(guī)劃建設研究[J].電信科學，2019，35（S1）：7-12.

作者簡介：盧勝奇（1983.08.23-），男，籍貫：黑龍江省佳木斯市，碩士，高級工程師，主要研究移動通信無線專業(yè)。