5G网络管理与设计：自主管理、算法及物理层技术解析

### 5G网络管理与设计：自主管理、算法及物理层技术解析 #### 1. 5G自主网络管理 在5G网络中，自主网络管理是实现高效运行的关键。其主要包含性能、原因、策略和行动四个核心要素： - **性能**：执行操作后对性能的报告具有双重性。一方面，若操作未解决问题反而使性能下降，会触发回滚机制，将网络状态恢复到操作前的初始状态；另一方面，所实现的性能可视为操作的收益或回报。若能记录大量运营数据，可基于机器学习技术训练网络智能。 - **原因**：描述网络问题产生的原因。诊断器接收到症状后，会对该症状的成因进行诊断。 - **策略**：明确网络问题的原因后，决策者需确定应对该问题的对策。策略是对策的高级描述，需转化为可实施的行动。 - **行动**：是对策的可实施版本，详细描述了如何结合可用的物理和虚拟化资源来执行该对策。行动包含更多实施细节，如执行器类型、目标部署位置和配置信息。 下面通过一个实际例子来说明自主控制循环及其主要机制： 在市中心举办的一场夏季音乐会中，大量观众聚集在小范围内，部分观众开始在社交媒体上分享实时视频。当视频用户数量增加，尤其是部分用户传输超高清视频时，网络出现交通拥堵，用户感知的服务质量（QoE）下降。监测模块通过收集、聚合和分析传感器数据，首先检测到网络异常，并将“视频QoE下降”这一症状报告给诊断器。诊断后发现，该区域视频用户数量增加是视频QoE下降的原因。决策者确定了可能的策略，如负载均衡、视频编码优化和准入控制。AE将这些策略转化为可实施的行动并通知编排器。考虑到可用资源，编排器最终选择并执行了负载均衡行动，在音乐会周边的本地网络中实例化、配置并部署了作为负载均衡器的执行器。之后，拥堵的网络成功恢复，终端用户的QoE得到改善。 #### 2. 使能算法 为了让读者了解如何应用人工智能实现网络智能，下面简要介绍几种经典的使能算法。 - **特征选择**：从5G基础设施中可提取大量特征（即网络指标），每个特征通常需定期记录，导致数据量巨大。在处理特定问题（如交通拥堵）时，处理所有数据效率低下甚至不可行，因为通常只有一小部分特征是有信息价值的，其他特征要么无关要么冗余。特征选择（FS）是一种重要的智能技术，也是机器学习和数据挖掘中不可或缺的组成部分，它通过选择部分特征构建学习模型，降低数据维度。一些经典的FS算法，如Relief - F和Fisher算法，可直接用于计算收集特征的相关性。 - **分类**：在机器学习中，分类是监督学习的一种实例，用于根据训练数据集确定新观察值所属的类别。以下是几种可用于网络智能的分类算法： - **决策树（DT）**：是一种经典的监督学习分类方法。从训练数据集中推断决