基于AI智能关联技术的5G网络切片研究与实现

为解决传统通信运营商业务集中统一规则部署,业务无法灵活差异化定制以适应5G To B垂直行业多样化业务需求的问题,提出了一种基于AI智能关联算法的5G网络切片现网实现方案。首先借助对5G多域多接口数据采集形成数据分析基础,从不同垂直行业客户SLA需求给出网络切片的模型选择;然后借助二分K均值聚类AI算法寻找业务流在各环节的最佳切片参数,指导运营商为垂直行业客户提供端到端最优切片参数集;最后基于该算法给出了现网热门的5G应用如8K视频、高清在线游戏运用智能AI算法后的切片效率及性能质量的对比,为运营商5G网络切片技术在现网的应用实践提供参考。

基于信令大数据构建覆盖“端管云”物联网端到端业务保障系统

随着无线业务类型向海量、大连接、小流量等场景演进,移动互联网已经大步迈向物联网时代。物联网业务承载于运营商所部署的无线网络之上,其在提供丰富行业应用的同时也使运营商面临着巨大的端到端后向业务保障挑战。基于此,提出并构建一种基于信令大数据并覆盖"端管云"的物联网端到端业务保障系统,解决物联网在用户、终端、无线、传输、核心网、数通6种网元以及网络接入、业务接入、网络切换、业务使用质量4个阶段面临的六元四阶跨专业协同定界难问题,助力运营商完成从传统只关注网络设备的KPI(key performance indicator)指标运维模式向注重业务感知的KQI(key quality indicator)端到端全流程业务保障机制转型,为物联网应用提供端到端全流程一键式定位保障能力。

一种端到端的物联网六元四阶业务保障系统

随着无线业务类型向海量、大连接、小流量等场景演进,以及5G技术的日益成熟,移动互联网已经大步迈向物联网时代。物联网业务承载于运营商所部署的无线网络之上,其在提供丰富的行业应用同时也使运营商面临着巨大的端到端后向业务保障挑战。本文提出并构建一种基于信令大数据并覆盖"端管云"的物联网六元四阶端到端业务保障系统,解决物联网用户、终端、无线、传输、核心网、数通等多网元跨专业协同定界难的问题,助力运营商完成从传统只关注网络设备的KPI指标运维向注重业务感知的端到端全流程业务保障机制转型,为物联网端到端应用提供全流程一键式定位保障能力。

多次用户认知边缘计算网络资源分配方案

为了缓解当前边缘计算网络中资源优化方案长期收益有限与频谱效率低的问题,基于强化学习,提出一种多次用户认知边缘计算网络资源分配方案。建立了一个认知边缘计算网络资源分配优化设计模型,该模型由多个次用户、一个主用户以及一个小基站构成。次用户通过小基站对主用户状态进行频谱感知,采用时分多址技术接入主用户频谱进行任务卸载。利用部分可观测马尔科夫决策过程对认知边缘计算网络中的次用户信道接入时间比例、边缘计算能耗、CPU计算频率与任务卸载功率进行联合优化设计,最大化次用户能获得的加权期望计算比特数之和。仿真结果表明,相比只考虑单个时隙性能最优的传统算法,所提方案显著提升了网络中次级用户长期期望计算比特数。

PCC精准位置上报信令流程优化分析

首先分析3GPP定义的LTE网络下PCC实时位置更新流程,比较现网应用的存在问题,提出基于PRA信令流程的优化方案,以提升PCC位置类管控策略的部署的精准度、有效减少信令开销。引言:随着“互联网+”经济时代的到来、智能手机终端的全面普及、APP新业务应用的层出不穷,特别是4G不限流量套餐的推广,均强有力的推动数据业务井喷式发展。在用户数据流量不断增长的态势下,运营商竞争的重点已由传统语音业务转向数据业务的流量经营。