一种意图驱动的无线接入组网方法和系统

摘要

本申请公开了一种意图驱动的无线接入组网方法，包括：确定意图，根据所属意图的类型以及每个意图对网络性能的要求，进行切片设置；针对各个切片设置，确定相应切片实例化优先级；对网络中每个已有切片进行评估，根据评估结果确定切片全局设置；为当前各个新增切片配置组网模式，并根据优先级为相应新增切片配置网络多模资源；优选地，还可以对当前各切片进行周期性的性能评估，将评估结果与该切片的预期性能进行比较，当性能差大于第一门限时，在切片内进行资源优化处理；当性能差大于第二门限时，在所有切片间进行资源优化处理。应用本申请，能够实现意图驱动的无线接入组网。

权利要求

1.一种意图驱动的无线接入组网方法，其特征在于，包括：

确定意图，根据所述意图所属的类型以及每个意图对网络性能的要求，进行切片设置；

所述切片设置包括设置切片对应的场景以及切片对各项网络指标的阈值要求；

针对各个切片设置，确定各自实例化的优先级；

对意图作用网络范围内的每个已有切片性能进行评估，当任一已有切片满足任一切片设置的性能要求时，保留该已有切片；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、且与各切片设置的性能差均在设定的范围外时，删除该已有切片，并释放相关网络资源；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、但与任一切片设置的性能差X在设定的范围内时，保留并优化该已有切片；对于所有已有切片均不满足任一切片设置的性能要求、且与各切片设置的性能差均在设定范围外的切片，按照相应切片设置实例化的优先级新增相应切片；

当网络中存在新增切片时，为当前新增各个切片配置组网模式，并按照新增切片对应切片设置实例化的优先级为新增切片配置网络多模资源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在为当前各个新增切片进行网络资源的配置后，该方法还包括：对于当前网络中任一切片进行周期性的性能评估，将性能评估结果与该切片所对应切片设置的预期性能进行比较；当性能差大于预设的第一门限、且小于或等于预设的第二门限时，在切片内进行资源优化处理；当性能差大于所述第二门限时，在网络所有切片间进行资源优化处理；其中，所述第一门限小于所述第二门限。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对意图作用网络范围内的每个已有切片性能进行评估包括：从无线接入网中获取当前网络的无线传输数据和终端测量数据，利用当前卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)分别提取数据的空间和时间特征，并得到所述当前网络的无线传输数据和终端测量数据对应的网络性能状态；和/或，判断每个已有切片是否满足所述切片设置的性能要求包括：根据评估确定出的已有切片的网络性能，判断是否满足所述切片设置中对各项网络指标的阈值要求，若均满足，则确定满足所述切片设置的性能要求；否则，确定不满足所述切片设置的性能要求。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为当前各个新增切片配置网络多模资源包括：

无线网络控制器按照所述优先级为相应切片设置对应的新增切片划分网络资源，并通过控制信令将全局资源分配方案下发至对应切片的分布式资源管理器；位于切片内特定节点的分布式资源管理器根据无线资源管理器确定的当前切片可使用总资源，结合切片历史接入信息、业务种类和当前用户实际接入信息制定切片内具体到接入节点和终端的资源分配方案，并上报至无线网络控制器；无线网络控制器根据分布式资源管理器上报的各切片资源分配方案，对网络资源进行全局分配，完成切片内资源配置方案的激活；其中：针对广域无缝覆盖切片，分布式资源管理器设置在高功率节点HPN外接负责资源管理的设备中，并对基站发射功率以及用户切换参数进行重点配置；和/或，针对热点高容量切片，分布式资源管理器设置在具有强处理功能的BBU Pool中，并对用户传输模式、频带资源以及缓存放置进行重点配置；和/或，针对低功耗大连接切片，分布式资源管理器设置在具有强雾计算功能的节点中，并对终端设备的分簇组网方式、各节点的发射功率以及簇头节点处理能力进行重点配置；和/或，针对低时延高可靠切片，分布式资源管理器设置在具有强雾计算功能、且移动性低于设定移动阈值、覆盖范围大于设定范围阈值的节点中，并对本地缓存内容、基站发射功率参数进行重点配置，并选用误码率低于设定误码率阈值的编码方式以及效率高于设定效率阈值的重传机制。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于同类型意图对应的不同切片设置，无线网络控制器为相应切片划分网络资源时，确定所述不同切片间的传输干扰和空间距离，根据所述传输干扰、空间距离以及当前网络所有资源的种类、数量和使用情况，通过硬隔离或软隔离方式为所述不同切片设置对应的新增切片划分网络资源；其中，所述硬隔离是指各切片使用的网络资源均处于相互正交状态，所述软隔离是指切片间使用的网络资源处于正交或者复用状态；和/或，对于同类型意图对应的不同切片设置，无线网络控制器为相应的切片划分功率资源时，采用开环功率控制方法，并限制每个切片内接入节点和终端设备的最大发射功率，以控制切片内和切片间的干扰在允许接受范围内；和/或，对于同类型意图对应的不同切片设置，无线网络控制器为相应的切片划分缓存和计算资源时，低时延高可靠场景对应的切片资源划分的优先级最高，低功耗大连接场景对应的切片资源划分的优先级第二，热点高容量场景对应的切片资源划分的优先级第三，广域无缝覆盖场景对应的切片资源划分的优先级最低。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化该已有切片包括：当所述X大于预设的第一门限、且小于或等于预设的第二门限时，在该已有切片内进行资源优化处理；当所述X大于所述第二门限时，在网络所有切片间进行资源优化处理；其中，所述第一门限小于所述第二门限。

7.根据权利要求2或6所述的方法，其特征在于，在切片内进行资源优化处理包括：利用深度强化学习确定切片内资源分配调整策略：将所述切片的当前组网模式和资源分配情况输入当前深度神经网络模型，借助切片反馈的业务服务质量和资源利用效率，确定切片内资源分配调整策略，并按照该策略进行切片内资源的重配置；和/或，所述在网络所有切片间进行资源优化处理包括：a、根据所有切片的所述性能评估结果计算网络中所有切片的性能方差，当所有切片的性能方差大于预设的第三门限时，确定性能最好和性能最差的切片间的所有竞争资源；b、针对每个所述竞争资源，在为所述性能最好的切片分配的相应竞争资源中减少N单元，并在为所述性能最差的切片分配的相应竞争资源中增加N单元，并重新对各个切片进行性能评估，返回步骤a，直到所述所有切片的性能方差不大于所述第三门限，或者，切片间重分配资源的次数大于设定的次数阈值；所述N为预设的正整数。

8.一种意图驱动的无线接入组网系统，其特征在于，包括：翻译模块、冲突解决模块、评估模块和激活模块；

所述翻译模块，确定意图，根据所述意图所属的类型以及每个意图对网络性能的要求，进行切片设置；所述切片设置包括设置切片对应的场景以及切片对各项网络指标的阈值要求；

所述冲突解决模块，用于针对各个切片设置，确定切片设置实例化的优先级；

所述评估模块，用于对每个已有切片的性能进行评估，当任一已有切片满足任一切片设置的性能要求时，保留该已有切片；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、且与各切片设置的性能差均在设定的范围外时，删除该已有切片，并释放相关网络资源；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、但与任一切片设置的性能差X在设定的范围内时，保留并优化该已有切片；对于所有已有切片均不满足其性能要求、且性能差均在设定范围外的切片设置，按照相应切片设置实例化的优先级新增相应切片；

所述激活模块，用于当网络中存在新增切片时，为当前新增各个切片配置组网模式，并按照新增切片对应切片设置实例化的优先级为各个新增切片配置网络多模资源。

说明书

一种意图驱动的无线接入组网方法和系统

技术领域

[0001] 本申请涉及通信系统中的接入技术，特别涉及一种意图驱动的无线接入组网方法和系统。

背景技术

[0002] 近年来，第五代移动通信系统(5G)、移动物联网和人工智能的兴起和迅猛发展引领了新一轮信息技术革命浪潮，也推动了以服务业为代表的第三产业升级。基于信息技术的智能服务具有技术和知识密集特点，能够自动辨识用户的显性和隐性需求，并且主动、高效、安全、绿色地满足其需求的服务。智能服务基于用户历史特征数据，自主辨识用户当前需求，发掘用户潜在需求，主动为用户提供高价值个性化服务，是产业结构调整和升级的重要突破口和增长点。

[0003] 目前，智能服务在国内外的应用刚刚启动，但发展迅速。在智能家居方面，亚马逊公司推出了Echo，谷歌公司推出了Google Home，二者均作为家庭级智能网关实现对家居设备的远程控制。在智慧城市方面，谷歌、百度、IBM等公司都发布了各自的智能交通和无人驾驶方案；以滴滴、Uber和摩拜为代表的公司，对城市公共服务资源初步实现了优化配置和智能运营。

[0004] 现有的智能服务都是基于现有无线接入网络，通过联合集中式云计算和底层的交互感知设备，以实现人机物的无缝互联。用户对智能业务体验的追求在不断提升，希望业务极速开通，网络故障及时排除，服务质量端到端保障。但是，传统运营商网络以设备为中心的网络运维模式，缺乏敏捷运营系统，维护困难，只依靠少量的安全特性进行保护，难以支撑未来业务发展的不确定性。

[0005] 只有构建一张真正以用户体验为中心的网络才能有效满足最终用户的体验诉求，并支撑运营商的商业成功。意图驱动的智简网络(Intent-Driven Network)通过在物理网络和智能服务意图之间构建一个数字孪生世界，驱动网络从固定的无线接入网络向智简的柔性动态无线接入网络演进，不仅能够准确识别用户的智能服务意图，实现无线接入网络的端到端的自配置，还可实时感知用户体验和网络性能，进行预测性分析和智能优化。

[0006] 而目前尚没有这种意图驱动的无线接入网络组网方式。

发明内容

[0007] 本申请提供一种意图驱动的无线接入网络组网方法和系统，能够建立意图驱动的无线接入网络。

[0008] 为实现上述目的，本申请采用如下技术方案：

[0009] 一种意图驱动的无线接入组网方法，包括：

[0010] 确定意图，根据所述意图所属的类型以及每个意图对网络性能的要求，进行切片设置；所述切片设置包括设置切片对应的场景以及切片对各项网络指标的阈值要求；

[0011] 针对各个切片设置，确定各自实例化的优先级；

[0012] 对意图作用网络范围内的每个已有切片性能进行评估，当任一已有切片满足任一切片设置的性能要求时，保留该已有切片；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、且与各切片设置的性能差均在设定的范围外时，删除该已有切片，并释放相关网络资源；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、但与任一切片设置的性能差在设定的范围内时，保留并优化该已有切片；对于所有已有切片均不满足任一切片设置的性能要求、且与各切片设置的性能差均在设定范围外的切片，按照相应切片设置实例化的优先级新增相应切片；

[0013] 当网络中存在新增切片时，为当前新增各个切片配置组网模式，并按照新增切片对应切片设置实例化的优先级为新增切片配置网络多模资源。

[0014] 较佳地，在为当前各个新增切片进行网络资源的配置后，该方法还包括：对于当前网络中任一切片进行周期性的性能评估，将性能评估结果与该切片所对应切片设置的预期性能进行比较。当性能差大于预设的第一门限、且小于或等于预设的第二门限时，在切片内进行资源优化处理；当性能差大于所述第二门限时，在网络所有切片间进行资源优化处理；其中，所述第一门限小于所述第二门限。

[0015] 较佳地，所述对每个已有切片进行评估包括：从无线接入网中获取当前网络的无线传输数据和终端测量数据，利用当前卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN) 分别提取数据的空间和时间特征，并得到所述当前网络的无线传输数据和终端测量数据对应的网络性能状态；和/或，判断每个已有切片是否满足所述切片设置的性能要求包括：根据评估确定出的已有切片的网络性能，判断是否满足所述切片设置中对各项网络指标的阈值要求，若均满足，则确定满足所述切片设置的性能要求；否则，确定不满足所述切片设置的性能要求。

[0016] 较佳地，为当前各个新增切片配置网络多模资源包括：

[0017] 无线网络控制器按照所述优先级为相应切片设置对应的新增切片划分网络资源，并通过控制信令将全局资源分配方案下发至对应切片的分布式资源管理器；位于切片内特定节点的分布式资源管理器根据无线资源管理器确定的当前切片可使用总资源，结合切片历史接入信息、业务种类和当前用户实际接入信息制定切片内具体到接入节点和终端的资源分配方案，并上报至无线网络控制器；无线网络控制器根据分布式资源管理器上报的各切片资源分配方案，对网络资源进行全局分配，完成切片内资源配置方案的激活；其中：

[0018] 针对广域无缝覆盖切片，分布式资源管理器设置在高功率节点HPN外接负责资源管理的设备中，并对基站发射功率以及用户切换参数进行重点配置；和/或，[0019] 针对热点高容量切片，分布式资源管理器设置在具有强处理功能的BBU Pool中，并对用户传输模式、频带资源以及缓存放置进行重点配置；和/或，

[0020] 针对低功耗大连接切片，分布式资源管理器设置在具有强雾计算功能的节点中，并对终端设备的分簇组网方式、各节点的发射功率以及簇头节点处理能力进行重点配置；和/或，

[0021] 针对低时延高可靠切片，分布式资源管理器设置在具有强雾计算功能、且移动性低于设定移动阈值、覆盖范围大于设定范围阈值的节点中，并对本地缓存内容、基站发射功率参数进行重点配置，并选用误码率低于设定误码率阈值的编码方式以及效率高于设定效率阈值的重传机制。

[0022] 较佳地，对于同类型意图对应的不同切片设置，无线网络控制器为相应切片划分网络资源时，确定所述不同切片间的传输干扰和空间距离，根据所述传输干扰、空间距离以及当前网络所有资源的种类、数量和使用情况，通过硬隔离或软隔离方式为所述不同切片设置对应的新增切片划分网络资源；其中，所述硬隔离是指各切片使用的网络资源均处于相互正交状态，所述软隔离是指切片间使用的网络资源处于正交或者复用状态；和/或，[0023] 对于同类型意图对应的不同切片设置，无线网络控制器为相应的切片划分功率资源时，采用开环功率控制方法，并限制每个切片内接入节点和终端设备的最大发射功率，以控制切片内和切片间的干扰在允许接受范围内；和/或，

[0024] 对于同类型意图对应的不同切片设置，无线网络控制器为相应的切片划分缓存和计算资源时，低时延高可靠场景对应的切片资源划分的优先级最高，低功耗大连接场景对应的切片资源划分的优先级第二，热点高容量场景对应的切片资源划分的优先级第三，广域无缝覆盖场景对应的切片资源划分的优先级最低。

[0025] 较佳地，所述优化该已有切片包括：当所述X大于预设的第一门限、且小于或等于预设的第二门限时，在该已有切片内进行资源优化处理；当所述X大于所述第二门限时，在网络所有切片间进行资源优化处理；其中，所述第一门限小于所述第二门限。

[0026] 较佳地，在切片内进行资源优化处理包括：利用深度强化学习确定切片内资源分配调整策略：将所述切片的当前组网模式和资源分配情况输入当前深度神经网络模型，借助切片反馈的业务服务质量和资源利用效率，确定切片内资源分配调整策略，并按照该策略进行切片内资源的重配置；和/或，

[0027] 所述在所有切片间进行资源优化处理包括：a、根据所有切片的所述性能评估结果计算网络中所有切片的性能方差，当所有切片的性能方差大于预设的第三门限时，确定性能最好和性能最差的切片间的所有竞争资源；b、针对每个所述竞争资源，在为所述性能最好的切片分配的相应竞争资源中减少N单元，并在为所述性能最差的切片分配的相应竞争资源中增加N单元，并重新对各个切片进行性能评估，返回步骤a，直到所述所有切片的性能方差不大于所述第三门限，或者，切片间重分配资源的次数大于设定的次数阈值；所述N为预设的正整数。

[0028] 一种意图驱动的无线接入组网系统，包括：翻译模块、冲突解决模块、评估模块和激活模块；

[0029] 所述翻译模块，确定意图，根据所述意图所属的类型以及每个意图对网络性能的要求，进行切片设置；所述切片设置包括设置切片对应的场景以及切片对各项网络指标的阈值要求；

[0030] 所述冲突解决模块，用于针对各个切片设置，确定切片设置实例化的优先级；

[0031] 所述评估模块，用于对每个已有切片的性能进行评估，当任一已有切片满足任一切片设置的性能要求时，保留该已有切片；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、且与各切片设置的性能差均在设定的范围外时，删除该已有切片，并释放相关网络资源；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、但与任一切片设置的性能差X在设定的范围内时，保留并优化该已有切片；对于所有已有切片均不满足其性能要求、且性能差均在设定范围外的切片设置，按照相应切片设置实例化的优先级新增相应切片；

[0032] 所述激活模块，用于当网络中存在新增切片时，为当前新增各个切片配置组网模式，并按照新增切片对应切片设置实例化的优先级为各个新增切片配置网络多模资源。

[0033] 由上述技术方案可见，本申请中，确定意图，根据意图所属的类型以及每个意图对网络性能的要求，进行切片设置；确定各个切片设置的实例化优先级；意图作用网络范围内的每个已有切片性能进行评估，并按照切片设置的优先级依次与各个切片设置进行比较；当任一已有切片满足任一切片设置的性能要求时，保留该已有切片及其资源配置；当任一已有切片不满足所有切片设置的要求、但与任一切片设置的性能差在设定的范围内时，保留并优化该已有切片；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、且与各切片设置的性能差均在设定的范围外时，删除该已有切片，并释放相关网络资源；对于已有切片不满足的切片设置，按照相应切片设置实例化的优先级新增相应切片；当网络存在新增切片时，为当前新增的各个切片配置组网模式，并按照新增切片对应的切片设置实例化的优先级为当前增设切片配置网络多模资源。通过上述方式，能够建立意图驱动的无线接入网络。

附图说明

[0034] 图1为本申请中意图驱动的无线接入组网系统的基本结构示意图；

[0035] 图2为意图驱动的无线接入组网示意图；

[0036] 图3为意图驱动的无线接入组网中五大功能模块周期性转移的示意图；

[0037] 图4为本申请中意图驱动的无线接入组网方法的具体实现流程示意图；

[0038] 图5为本申请中ID-RAN翻译模块的工作流程；

[0039] 图6为对业务意图的翻译过程示意图；

[0040] 图7为对性能意图的翻译过程示意图；

[0041] 图8为切片内的分布式评估子模块的示意图；

[0042] 图9为切片内的分布式优化子模块的示意图；

[0043] 图10为DRL的在线训练流程示意图；

[0044] 图11为利用DRL训练模型得出切片内资源调整策略的流程图。

具体实施方式

[0045] 为了使本申请的目的、技术手段和优点更加清楚明白，以下结合附图对本申请做进一步详细说明。

[0046] 软件定义网络(SDN)的核心理念是将转发与控制进行分离，以此提高网络的运行效率和网络的灵活性。ID-RAN基于无线网络的运维大数据和无线传输大数据，利用AI和自动化技术进行预测分析，主动优化性能，从而实现SDN演进为ID-CN。

[0047] 得益于云计算、大数据、人工智能技术成熟，在具有智能、简化、超快特征的意图驱动核心网络(ID-CN)基础上，本申请提出了一种意图驱动的无线接入网络 (ID-RAN)的智能简洁组网方法，帮助运营商从接入网层面应对智能应用的不确定性和主动推荐性。所提ID-RAN包含以下三大特征：

[0048] 一是具有预测性分析的能力，基于大数据和人工智能技术，可以提前识别网络故障，并进行主动的体验优化和故障修复；

[0049] 二是实现接入网架构、协议、站点、运维的全面简化，推动无线接入网络的全生命周期自配置、自动化、自治愈；

[0050] 三是能够自适配不同的物理层传输技术，满足海量连接、超低时延、超大带宽等组网需求。

[0051] 图1为本申请中意图驱动的无线接入组网系统的基本结构示意图。如图1所示，该系统包括：翻译模块、冲突解决模块、评估模块和激活模块。其中，优选地，为实现更好的系统性能，该系统还可以进一步包括优化模块。另外，评估模块可以包括集中式评估模块和分布式评估子模块，优化模块可以包括集中式优化模块和分布式优化子模块。

[0052] 如图2所示，给出了意图驱动的无线接入组网示意图。翻译模块和冲突解决模块可以位于无线网络控制器中，这里的无线网络控制器属于逻辑实体，可以位于网络的集中云、基站控制器，或者具有网络管理功能的宏基站。无线网络控制器负责意图翻译、意图冲突解决、集中式的数据采集处理、网络配置激活、网络性能评估以及资源优化管理，完成接入网中网络层和接入层的运维数据、无线传输数据和终端测量报告的获取，以及对接入层中网络配置指令和资源优化指令的下发。为了实现网络管理策略的高效运转，在具有雾计算功能的基站和终端设备中可以进行分布式的数据采集处理、网络性能评估和网络资源优化。无线网络控制器中集中式的数据采集处理功能以及网络节点中分布式的数据采集处理功能组成了接入网络的数据采集处理器。本申请利用数据采集处理器中的运维大数据、无线传输大数据和终端测量大数据，按照意图翻译、意图冲突解决、网络性能评估、网络配置激活以及网络资源优化五大功能模块周期性依次进行。其中，不同意图的网络实现按照接入网切片的方式进行部署。如图3所示，给出了意图驱动的无线接入组网中五大功能模块周期性转移的简单示意图。

[0053] 图4为本申请中意图驱动的无线接入组网方法的具体实现流程示意图。下面结合图1到图4介绍本申请意图驱动的无线接入组网的具体操作步骤：

[0054] 步骤401，确定意图，根据意图所属的类型以及每个意图对网络性能的要求，进行切片设置。

[0055] 本步骤的处理可以在翻译模块中完成。

[0056] 具体地，确定意图的方式可以根据需要进行。本申请对此不作限定。例如，在每个意图周期初始阶段，接收意图驱动的核心网(ID-CN)以及数据采集处理器通过探针获取的无线网络运维数据、终端测量汇报和基站上传的无线传输数据，根据这些数据确定意图；或者，也可以直接接收网络服务客户或网络服务提供商输入的意图。ID-RAN的翻译模块根据接入网络的意图类型，结合每个意图对网络性能的要求进行专门的切片设置。

[0057] 数据采集处理器包括集中式数据采集处理器和分布式数据采集处理器。其中，集中式数据采集处理器可以位于无线网络控制器，分布式数据采集处理器可以位于具有雾计算功能的基站和终端设备中。根据数据采集处理器从核心网获取的运维大数据，或者，根据核心网发来的网络服务客户或网络服务提供商直接输入的意图信息，翻译模块可以获得网络意图，这里的意图可以包括业务意图、性能意图以及管理控制意图三种类型，在接入网络的翻译模块将业务意图和性能意图转变为不同类型的RAN切片，将管理控制意图转变为对无线网络控制器的控制信令。本申请中主要是针对业务意图和性能意图转变成的RAN切片，进行无线接入网的组网。当然，实际应用中，意图不仅限于上述三种，只要能够反映用户对于网络工作状态的期望即可。

[0058] 这里的RAN切片类型根据第五代通信系统需要支持的应用场景，可以被划分为广域无缝覆盖切片、热点高容量切片、低功耗大连接切片以及低时延高可靠切片四种典型切片类型，实际网络部署中可根据意图对网络的需求增加新的切片种类。这里所说的翻译模块可以位于RAN的最高层，作为和ID-CN的接口，可以单独作为一个新的协议层，也可以嵌入到现有接入网络的网络层。

[0059] 在翻译模块完成对业务意图、性能意图和管理控制意图的网络管理策略转换过程。如图5所示，给出了本申请中ID-RAN翻译模块的工作流程。根据业务意图和性能意图对网络各项关键性能指标的需求分析，在ID-RAN的翻译模块给出为满足意图需求而将网络划分的RAN切片设置，这里的RAN切片设置可以包含切片对应的场景(也可以称为切片类型)，例如广域无缝覆盖切片、热点高容量切片、低功耗大连接切片以及低时延高可靠切片四种典型切片场景；切片设置还包括切片对各项网络指标的阈值要求。翻译模块输出由业务意图和/或性能意图转变得到的可将网络划分为哪种类型的RAN切片，或者是哪几种RAN切片的混合模式。优选地，各切片内可以具有独立的评估子模块和优化子模块，分别负责切片内的性能评估和网络资源优化。下面，分别针对业务意图和性能意图的处理，进行详细描述。

[0060] 对于业务意图的翻译过程，如图6所示。业务意图通常是客户对于网络在业务层面上的需求，业务意图没有细化到对性能指标的具体要求，但是为达到业务层面的需求，必定需要在某些性能指标及其组合上满足特定要求，才能在整体业务性能上满足客户意图。因此，根据业务层面的需求是可以分解出在一些性能指标上的具体要求的。在翻译模块中根据业务意图对网络流量密度、极值传输速率、功耗效率、连接设备密度、传输时延、数据包丢失率这几方面性能需求权重的分析，将业务意图转变为多维度性能指标的加权组合，并创建支持相应业务场景的切片类型，然后根据不同的业务场景，设置对应的网络性能指标阈值，将网络划分为支持多种业务的RAN切片。

[0061] 具体地，对于面向用户地理位置相对分散并具有较高移动性的广域无缝覆盖场景，需要对相应切片设置数据传输速率、流量密度、网络功耗效率、频谱效率以及掉话率指标，保证用户在流量密度不高的偏远地区能够在小区连续切换过程中拥有较高的用户体验速率；对于面向热点区域，包含3D超高清视频、云工作、云娱乐、增强现实等需要高用户体验速率的高流量业务，需要对相应切片设置网络流量密度、数据传输速率、网络功耗效率、频谱效率指标，保证用户在流量密度较高区域拥有高用户体验速率；对于面向智慧城市，包含大量传感器设备的低功耗大连接场景，需要对相应切片设置网络功耗效率、终端设备连接密度指标，保障网络以低功率成本实现大量物联设备的接入；对于面向车联网、工业控制等垂直行业的低时延高可靠应用场景，需要对相应切片设置网络传输时延、时延抖动、数据包丢失率、用户移动速率指标，保证高速移动终端能够以较低时间延迟实现高可靠的数据传输。

[0062] 对于性能意图的翻译过程，如图7所示。性能意图是指对网络明确的性能指标要求，也就是说，性能意图本身已经给出了具体性能指标的阈值要求。性能意图在翻译模块中根据意图对不同网络性能指标的阈值要求，创建支持相应性能组合的切片类型，再针对确定的切片类型，设置相关的网络性能指标的阈值要求，将网络划分为支持多种性能意图的RAN切片。

[0063] 图7中各网络性能指标的初始阈值可以设定为：网络流量密度阈值W1： 1Tbit/s/平方公里；网络极值传输速率阈值W2：100Mbps；网络极值传输速率阈值 W3：1Gbps；网络功耗效率阈值W4：提升10倍；连接设备密度数阈值W5：10^(6)/ 平方公里；传输时延阈值W6：1ms；数据包丢失率阈值W7：10^(-5)，该阈值可根据网络实际性能状态设定为不同数值。

[0064] 对于管理控制意图的翻译过程，在翻译模块中管理控制意图被转变为对无线网络控制器的控制指令，在经过冲突解决模块之后直接进入激活模块，完成相关网络基础设施部件的配置。

[0065] 根据具体意图需求，被划分成RAN切片中的网络性能指标需要设定为不同数值，其中，每种RAN切片类型网络性能指标数值的初始设置可以为：

[0066] 广域无缝覆盖切片：网络平均传输速率100Mbps；

[0067] 热点高容量切片：网络流量密度10Tbps/平方公里，网络极值传输速率10Gbps；

[0068] 低功耗大连接切片：连接设备密度数10^(6)/平方公里；

[0069] 低时延高可靠切片：网络传输时延1ms，数据包丢失率10^(-5)。

[0070] 这里的业务意图、性能意图和管理控制意图可以由网络服务客户或者网络服务提供商发出，具体的意图可以用扩展标记语言(XML)、领域专用语言(DSL) 等数据格式通过图形用户界面捕获，或者直接用设备配置标准机器语言表示。或者，业务意图、性能意图和管理控制意图也可以是根据网络的运维大数据、测量数据等分析得到。

[0071] 步骤402，针对各个切片设置，确定属于不同类型意图切片的实例化优先级。

[0072] 本步骤的处理由冲突解决模块完成。

[0073] 根据意图翻译模块输出的切片设置，冲突解决模块根据切片所属业务意图、性能意图以及管理控制意图的执行优先级确定相应切片的实例化顺序，业务意图是指网络为终端用户提供的服务种类，可以根据网络的运维大数据、无线传输和终端测量大数据的分析结果，或者由网络服务客户根据当前网络频繁出现的新兴业务，对网络服务场景划分进行改变的意图，包括面向用户地理位置相对分散并具有较高移动性的广域无缝覆盖场景；面向热点区域，包含三维立体视频、增强现实等需要较高数据传输速率的热点高容量场景；面向智慧城市，包含大量传感器设备的低功耗大连接场景，以及面向车联网、工业控制等垂直行业的低时延高可靠应用场景。性能意图是指网络服务客户或网络服务提供商对某种关键性能指标设置的阈值，关键性能包括网络流量密度、峰值传输速率、网络功耗效率、频谱效率、网络连接密度、网络传输时延、数据包丢失率等。管理控制意图是指网络服务提供商对网络基础设施配置进行改变的意图，包括对组网模式和网络资源管理等网络功能的配置。其中，管理控制意图具有最高执行优先级，性能意图次之，业务意图最低。冲突解决模块根据以上意图执行优先级顺序确定翻译模块输出的各个切片设置实例化的优先级。

[0074] 具体地，管理控制意图是由熟悉网络整体运行规范的网络技术人员下达的网络配置调整指令，对应切片设置的实例化优先级最高；性能意图是由网络运营人员为保障网络满足未来发展趋势、提升网络性能而下达的指标要求，对应切片设置的实例化优先级次之；业务意图是网络高层管理人员根据当前网络频繁出现的新兴业务，需要对网络服务场景做出相应划分，以保障网络为用户提供更全面服务种类，对应切片设置的实例化优先级最低。

[0075] 另外，对于意图的执行顺序还可以根据网络服务提供商与网络服务客户达成的服务等级协议(SLA)或者网络服务提供商现有的网络管理规范进行制定。

[0076] 对于同类型意图对应的切片设置，其实例化的优先级相同。

[0077] 通过上述处理，得到各个切片设置的实例化优先级。

[0078] 步骤403，对意图作用网络范围内每个已有切片进行评估，根据评估结果确定切片全局设置。

[0079] 本步骤的处理由评估模块完成。优选地，评估模块包括集中式评估模块和位于各个切片内的分布式评估子模块。

[0080] 评估模块结合数据采集器获取的网络历史无线传输数据以及终端测量报告，评估当前网络已有切片的网络性能，对网络原有切片进行保留、增加以及删减操作，确定切片全局设置。ID-RAN的评估模块包括负责所有RAN切片网络性能评估的集中式评估模块以及负责各切片评估的分布式评估子模块。

[0081] 在进行切片实例化之前需要对网络已有切片性能进行评估，以减少对网络全局配置频繁变动带来的网络复杂操作和网络性能的不稳定性。在评估子模块中，评估操作是根据数据采集处理器从接入网中获取的网络实时无线传输数据和终端测量数据，利用当前卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)分别提取数据的空间和时间特征，得到当前切片对应的网络性能状态等级，并上报给集中式评估模块。这里的网络性能是网络频谱效率、网络传输时延、网络连接数、网络功耗效率、网络时延抖动、峰值传输速率的集合，针对不同切片，集合中不同性能等级的权重值不同。

[0082] 集中式评估模块根据各切片的分布式评估子模块上报的切片网络性能，与翻译模块划分的各个RAN切片类型的性能逐个进行比较，如果分布式评估子模块上报的网络性能满足某个切片设置的要求(例如，上报的网络性能满足切片设置中所有网络指标的阈值要求)，则表明网络已存在满足相应意图性能要求的切片，则保留上报相应性能的切片；如果上报的网络性能不满足任何翻译模块给出的切片设置，则删除上报相应网络性能的已有RAN切片，释放相关网络资源。在对所有分布式评估子模块上报的网络性能进行处理后，可能还存在某些切片，没有任何性能满足新划分的切片设置要求，对于这些切片，按照冲突解决模块给出的无线接入网络切片实例化顺序依次增设翻译模块划分的对应RAN切片类型。下面详细介绍分布式评估子模块和集中式评估模块的具体处理。

[0083] (31)切片内的分布式评估子模块根据数据采集器获取的网络实时无线传输数据和终端测量数据，通过卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)分别得到数据的空间和时间特征，进而得出所测无线网络数据对应的网络性能状态，输出各切片当前网络性能指标等级，并上报至负责所有RAN切片性能评估的集中式评估模块。如图8所示，给出了切片内的分布式评估子模块的示意图。这里的无线传输数据包括传输信号使用的频谱、功率、带宽等网络资源，终端测量数据包括终端设备测量到的参考信号接收功率(RSRP)、接收信号强度指示(RSSI)、信号与干扰噪声比(SINR)、用户请求数据等参数的具体数值。利用CNN和RNN 的数据特征提取功能，在评估子模块中得到与翻译模块新划分RAN切片设置使用性能指标种类一致的性能状态等级。切片性能等级的划分可以根据翻译模块新划分RAN切片设置时对每种切片类型专门设定的性能指标数值设置为低于设定阈值的差值大于D1(等级1)和小于等于D1(等级2)，以及不低于设定阈值(等级 3)三种等级，也可以根据实际情况划分为更小数值的量化区间；

[0084] 其中，通过预先对网络历史测量数据的训练过程，当前CNN和RNN能够提供无线传输数据、终端测量数据与网络性能状态的映射关系，根据实时输入的无线传输数据、测量数据就可以得到对应性能指标的状态等级。具体训练过程可以与实际运用方式相同，例如：a、根据接入网中获取的网络历史无线传输数据和终端测量数据，利用CNN和RNN分别提取数据的空间和时间特征，得到网络历史无线传输数据、终端测量数据对应的网络性能状态等级；b、将确定出的网络性能状态与实际网络性能状态进行比较，根据比较结果，调整CNN和RNN的权重参数取值，返回步骤a，直到比较结果在设定的范围内。在每次评估模块得到实时网络性能状态后，还可以继续根据该网络性能状态调整CNN和RNN的参数，以达到不断优化该学习模型的目的。

[0085] (32)根据切片内的分布式评估子模块上报的切片性能等级，集中式评估模块对已有切片进行保留、删减和增加操作。具体地，按照冲突解决模块给出的新增RAN切片实例化的优先级，依次将各新增RAN切片设置与网络所有原有切片性能进行比较，确定是否满足新增切片设置的性能要求。例如，冲突解决模块确定的切片实例化顺序为CAB，那么先判断已有切片中是否有满足切片设置C性能的切片，再判断是否满足A的，是否满足B的…。根据比较结果，确定下一步的处理。更详细的，如果网络当前任一原有切片的性能指标大于或等于翻译模块给出新增某RAN切片设置的性能(等级3)，代表网络原有切片已经可以满足意图性能要求，保留网络中该部分切片；否则(也即网络中所有原有切片的性能指标均小于各新增RAN切片设置的性能)，如果网络当前任一原有切片的性能与翻译模块新划分RAN切片设置的性能差小于等于阈值D1(等级2)，代表网络原有切片可以通过切片内自优化或者切片间自优化过程满足意图性能要求，则保留网络中该部分切片，并将翻译模块新设置的切片性能指标赋予该切片；如果网络当前任一原有切片性能与翻译模块新划分RAN切片设置的性能差均大于阈值D1(等级1)，代表网络原有切片通过切片内或者切片间的资源优化已经无法满足意图需求，则删除相应的原有切片，释放相关网络资源；对于即使通过优化也无法满足新增RAN切片性能的已有切片，按照相应切片实例化的优先级增设切片，也就是说，所有已有切片均不满足一切片设置，且所有已有切片与该切片设置的性能差均大于D1，那么需要针对这一切片设置增设实例化切片。

[0086] 通过上述处理，如果网络当前原有切片能够满足翻译模块给出的所有切片设置的性能要求，则返回步骤401；如果网络当前存在原有切片被保留但是需要被优化，则执行步骤405进行切片的资源优化处理；如果存在新增的切片，则进入步骤404对新增切片配置网络资源。

[0087] 步骤404，为当前各个增设的切片配置组网模式，并按照步骤402确定的优先级为相应新增切片配置网络多模资源。

[0088] 本步骤的处理由激活模块完成。

[0089] 根据评估模块给出的切片全局设置，激活模块为每个增设切片配置专门的组网模式和网络多模资源，并完成相关物理基础设施的配置。这里的组网模式是指无线接入网络支持的传输模式，包括终端设备接入到射频拉远单元(RRU)和基带处理单元池(BBU Pool)的全局BBU模式、接入具有雾计算功能射频拉远单元 (F-RRU)的本地分布式协作模式以及终端直接通信三种模式。多模资源是指无线资源、缓存资源和计算资源：无线资源包括时域、频域、码域、空域和功率域资源；缓存资源包括可用存储空间、文件内容和缓存替换内容；计算资源是指各节点的本地数据处理能力和使用的机器学习算法，还包括支持机器学习模型训练的数据运算能力。下面详细介绍组网模式和多模网络资源的具体配置方式。

[0090] (41)组网模式的配置：

[0091] 根据不同切片类型对网络服务质量的不同要求，结合无线接入网支持的组网模式，激活模块完成相应切片组网模式的配置。具体地，可以根据各个切片对传输速率、时延、连接密度、流量密度、可靠性和功耗的要求，对应切片的场景设置相应的组网模式，并保存对应关系。在进行新增切片的组网模式配置时，根据当前切片的场景配置相应的组网模式。接下来，结合雾无线接入网络给出切片的场景和组网模式对应关系的确定方式。各切片组网模式的配置需要根据无线接入网实际部署接入节点的覆盖范围、计算能力以及缓存能力灵活设定。根据切片对传输速率、时延、连接密度、流量密度、可靠性和功耗的要求，下面分析各切片类型优选采用的初始组网模式配置：

[0092] 针对广域无缝覆盖切片，该场景需要支持稳定的用户体验速率和业务服务的连续性。考虑到用户地理位置相对分散并且具有较高的移动性，为实现无缝覆盖，避免频繁的切换，可以通过部署具有高发射功率的节点(HPN)进行全局覆盖；

[0093] 针对热点高容量切片，该场景需要支持超高的流量密度和传输速率。为了满足热点区域的高流量密度，通常在靠近用户的位置部署多个远端射频单元(RRU)，并通过前向链路接入BBU Pool，在用户近端部署射频单元的同时，借助云端强大的处理能力完成超大规模的数据处理。另外，考虑到边缘的缓存和计算能力，还可以配合部署一些具有缓存能力的雾计算射频拉远单元(F-RRU)，按照一定的缓存策略提前将当前频繁访问的内容缓存在本地，将大量相同业务的请求直接在本地处理，从而减少流量密度极高区域的业务用户难以接入RRU情况的发生，在降低数据重复传输的同时缓解前向链路的传输压力；

[0094] 针对低功耗大连接切片，该场景需要支持海量的终端设备连接数目以及超低的用户终端功耗。为了应对终端数量远远超过接入节点可承受的接入数目挑战，通常采用聚类机制，将具有终端直通模块的用户设备按照终端直通或者中继多跳的方式形成网状或树状拓扑集群；然后选取具有较强处理能力的节点作为簇头，以汇聚集群中所有节点，并根据集群规模大小选择接入具有雾计算能力的节点或具有较高发射功率的基站；没有终端直通功能模块的用户设备可以直接接入具有较高发射功率的基站；

[0095] 针对低时延高可靠切片，该场景需要支持毫秒级的传输时延以及超高的可靠性。为了降低通信终端时延，将采用业务本地处理的方法，通过网络中部署的雾计算射频拉远单元或者终端配备缓存的方式进行直接终端通信。

[0096] (42)多模网络资源的配置：

[0097] 根据数据采集处理器通过探针获取的历史无线传输数据和终端测量报告，激活模块完成切片内网络资源的配置。该步骤由具有集中式资源管理功能的无线网络控制器和部署在接入网中具有分布式资源管理功能的节点协作完成：无线网络控制器根据数据采集处理器获取的当前网络所有资源的相关信息，包括资源的种类、数量、当前使用情况，完成网络所有切片资源的初始划分，并将划分的各切片可使用网络资源信息通过控制信令下发至对应切片的分布式资源管理器；位于切片内特定节点的分布式资源管理器根据无线资源管理器确定的当前切片可使用的总资源，结合切片历史接入信息、业务种类和当前用户实际接入信息制定切片内具体到接入节点和终端的资源分配方案，并上报至无线网络控制器，以便将来切片间初始资源划分的调整；无线网络控制器根据分布式资源管理器上报的各切片资源分配方案，对网络资源进行具体到接入节点和终端等物理设备的全局分配，完成切片内资源配置方案的激活。位于切片内特定节点的分布式资源管理器由无线网络控制器统一管控，负责所在切片内的资源分配和管理，并支持切片间的信息交互，以完成资源在切片间的分布式调整。在冲突解决模块确定各个切片设置的实例化优先级后，在激活模块中，对于同种意图类型切片中共享网络资源的分配问题按照硬隔离和软隔离的方式进行。硬隔离是指各切片使用的网络资源均处于相互正交状态，软隔离是指切片间使用的网络资源处于正交或者复用状态，这两种模式的选择标准依据切片间的传输干扰以及空间距离。这里的网络资源可以包括无线资源、缓存资源和计算资源。具体地，根据数据采集处理器获取的当前网络所有资源的相关信息，包括资源的种类、数量、当前使用情况，无线网络控制器完成切片间网络资源的初始划分。

[0098] 无线网络控制器为各切片划分时频资源可以采用彼此正交或复用的方式，具体分配原则是：当频域资源充足时，为各切片分配相互正交的资源，即切片硬隔离，避免切片间使用相同无线资源而产生的干扰；当资源不足时，对空间距离差值超过门限的切片分配部分复用资源，距离差值未超过门限的切片仍分配正交资源。也就是说，对于同类型意图对应的不同切片设置，在为相应的新增切片划分时频资源时，优先为各切片分配正交的资源；若网络的时频资源不够为各切片分配正交的资源，则确定所述不同切片间的空间距离，为对空间距离差值超过预设距离门限的切片分配部分复用时频资源，为空间距离差值未超过所述距离门限的切片分配正交资源。

[0099] 无线网络控制器为各切片划分功率资源采用开环功率控制的方法确定每个切片允许的最大发射功率，通过限制每个切片内接入节点和终端设备的最大发射功率，控制切片内和切片间的干扰在允许接受范围内，保障各切片业务的正常运行。

[0100] 无线网络控制器为各切片划分缓存资源和计算资源时，需要针对不同切片类型的性能需求按照一定优先级配置。具体地，针对广域无缝覆盖切片，接入终端数量和业务请求量都相对较少，不需要额外部署缓存和计算节点进行本地业务处理的分流，对缓存资源和计算资源的配置优先级最低；针对热点高容量切片，通常部署少量F-RRU在业务量极高的区域，将部分业务在本地完成，F-RRU的部署会对缓存和计算能力有一定要求，但切片的关键性能主要由BBU Pool进行保障，因此将缓存资源和计算资源的配置优先级定为第三；针对低功耗大连接切片，主要采用分簇接入的组网方式，其中具有信号处理能力的节点作为簇头或簇内关键节点，因此该场景下缓存资源和计算资源配置优先级定为第二；针对低时延高可靠切片，为满足低时延的数据传输，减少传输距离，需要尽可能将业务下沉到本地处理，因此该场景对缓存资源和计算资源的需求程度是最高的，优先级定为最高。

[0101] 上述即是为所有切片进行网络资源初始划分的处理。

[0102] 根据各切片不同的性能要求，分析各切片场景下分布式资源管理器需要重点配置的网络资源：

[0103] 针对广域无缝覆盖切片，分布式资源管理器可以设置在具有高发射功率节点外接负责资源管理的设备中。考虑到用户地理位置相对分散并且具有较高的移动性，为避免频繁的切换，实现无缝覆盖，需要对基站发射功率以及用户切换参数进行重点配置。

[0104] 针对热点高容量切片，分布式资源管理器可以设置在具有集中式云处理功能的BBU Pool中。为满足热点区域的高流量密度，需要对用户传输模式、频带资源以及缓存放置进行重点配置，以减小传输干扰，降低重复数据传输给前向链路带来的传输压力，提升用户体验速率。

[0105] 针对低功耗大连接切片，分布式资源管理器可以设置在具有较强雾计算功能的节点中。为满足海量终端的低功耗连接，需要对终端设备的分簇组网方式、各节点的发射功率以及簇头节点处理能力进行重点配置，在提升网络终端连接数量的同时降低终端功耗和干扰。

[0106] 针对低时延高可靠切片，分布式资源管理器可以设置在具有较强雾计算功能的节点中，要求其静止或移动性较低，并且具有一定的覆盖范围。为提升网络的可靠性以及降低网络传输时延，需要对本地缓存内容、基站发射功率参数进行重点配置，并选用误码率较低的编码方式以及高效的重传机制。

[0107] 到步骤404为止，本申请中最基本的无线接入组网方法流程结束。由于实际应用中，网络状况会随时发生变化，因此，为能够自适应不断变化的网络实际状况，优选地，本申请的方法还包括以下处理进行资源分配的进一步优化：

[0108] 步骤405，对于当前任一切片进行周期性的性能评估，将性能评估结果与该切片所对应的预期性能进行比较，当性能差大于预设的第一门限时，在切片内进行资源优化处理；当性能差大于预设的第二门限时，在所有切片间进行资源优化处理。

[0109] 本步骤的处理由评估模块和优化模块完成。其中，优选地，优化模块可以包括位于无线网络控制器的集中式优化模块和位于切片内的分布式优化子模块，集中式优化模块用于进行切片间的资源优化处理，分布式优化子模块用于进行切片内的资源优化处理。

[0110] 根据数据采集处理器从各切片中获得的实时无线传输数据和终端测量数据，每个切片内专门的分布式评估子模块输出当前切片下的网络性能，并基于当前性能与各个切片的预期性能要求进行比较(具体比较方式可以根据实际情况设定，例如计算各个性能指标的加权和并比较加权和等)，当两者性能差大于门限值F1、且小于门限值F2时，相应切片的分布式优化子模块对切片内的资源进行自优化操作；周期性进行上述性能评估和比较；如果性能差大于规定的最大门限值F2， ID-RAN整体的集中式优化模块进行切片间的资源优化。

[0111] 当触发切片内自优化操作，利用深度强化学习得到切片内资源分配策略。具体地，结合切片当前组网模式和资源分配情况作为深度强化学习(DRL)的状态变量，输入到支持机器学习模型训练的节点，借助数据采集器中历史资源配置方案反馈的业务服务水平和资源利用效率，输出使得当前网络资源利用效率最高、业务服务水平最佳的切片内资源分配调整策略。下面详细介绍分布式优化子模块和集中式优化模块的处理。

[0112] (51)如图9所示，给出了切片内的分布式优化子模块的示意图，为通过DRL 算法根据网络性能状态给出自适应的资源分配调整策略，首先将优化子模块所在的计算节点看作一个智能体，将评估子模块输出的切片性能等级以及切片当前使用的组网模式和网络资源分配情况作为DRL的状态变量，将各切片类型需要调整的资源分配比例作为DRL的动作变量，调整资源分配之后数据采集处理器收集的网络资源利用效率和各切片关注的性能指标作为DRL的奖励变量，利用深度Q网络(DQN)进行在线学习。该算法的训练过程分发到切片内支持机器学习训练模型的节点，DRL的在线训练流程在图10中给出，可以采用现有的各种训练方式，本申请对此不作限定。

[0113] 通过对以上设置DRL变量的在线训练，分布式优化子模块能够在当前网络状态下，根据历史网络数据，确定出使得资源利用效率以及切片性能水平最大化的资源调整策略。如图11所示，给出了利用DRL训练模型得出切片内资源调整策略的流程图。具体包括：

[0114] 1、利用已经训练好的DQN权重参数，初始化DQN神经网络参数，该神经网络参数是历史训练过程中使用DQL进行切片内资源调整而制定的；

[0115] 2、分布式优化子模块观察分布式评估子模块输出的切片性能状态等级，以及切片中当前的组网模式和网络资源分配情况；

[0116] 3、针对切片关注的每一种网络资源，选择使得当前网络状态下奖励值最大的资源分配调整步长；

[0117] 4、执行所选的资源分配调整策略，观察分布式评估子模块输出的切片性能状态等级以及网络资源分配情况的变化，并收集切片资源利用率和业务QoS性能的反馈，以供DQL训练中DQN权重参数的更新以及经验存储器的填充。

[0118] 需要注意的是，每当在无线接入网中部署切片时，上述切片内的性能评估和优化处理便周期性持续自主进行，以实现切片性能下降的主动预知和自主调整，并在切片性能与预期性能差值大于规定的最大门限值F2时，将切片实时性能上报至负责管理ID-RAN整体性能的集中式评估模块，进行切片间的资源优化操作。

[0119] (52)在周期最后阶段，根据各切片内的分布式评估子模块上报的切片实时性能数据，ID-RAN整体的集中式评估模块对不同切片的性能进行评估，并通知集中式优化模块进行切片间的资源优化。具体地，当某切片的性能差大于门限值F2 时，所有切片内的分布式评估子模块上报切片实时性能至负责所有RAN切片性能评估的集中式评估模块，集中式评估模块根据各切片内的分布式评估子模块上报的各切片性能，执行如下处理：

[0120] a、集中式评估模块根据各切片性能评估结果计算所有切片的性能方差，如果所有切片的性能方差大于门限值F3，则通知集中式优化模块进行切片间的优化处理；

[0121] b、可以选择出性能最好的切片和性能最差的切片，针对每个竞争资源，在为性能最好的切片分配的相应竞争资源中减少N单元，并在为性能最差的切片分配的相应竞争资源中增加N单元，重新评估各切片的性能，返回步骤a，直到所有切片的性能方差不大于预定的门限值F3，或者切片间重分配资源的次数大于设定的次数阈值。进入下一周期的步骤1。

[0122] 至此，本申请中的意图驱动的无线接入组网方法流程结束。

[0123] 下面再简单总结一下本申请中意图驱动无线接入组网系统的结构和功能。

[0124] 最简单地，本申请中意图驱动的无线接入组网系统可以包括：翻译模块、冲突解决模块、评估模块和激活模块。

[0125] 其中，翻译模块，确定意图，根据所述意图所属的类型以及每个意图对网络性能的要求，进行切片设置；切片设置包括设置切片对应的场景以及切片对各项网络指标的阈值要求。冲突解决模块，用于针对各个切片设置，确定切片设置实例化的优先级。评估模块，用于对每个已有切片的性能进行评估，当任一已有切片满足任一切片设置的性能要求时，保留该已有切片；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、且与各切片设置的性能差均在设定的范围外时，删除该已有切片，并释放相关网络资源；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、但与任一切片设置的性能差X在设定的范围内时，保留并优化该已有切片；对于所有已有切片均不满足其性能要求、且性能差均在设定范围外的切片设置，按照相应切片设置实例化的优先级新增相应切片。激活模块，用于当网络中存在新增切片时，为当前新增各个切片配置组网模式，并按照新增切片对应切片设置实例化的优先级为各个新增切片配置网络多模资源。

[0126] 优选地，评估模块可以包括集中式评估模块和位于切片内的分布式评估子模块。其中，分布式评估子模块，用于对其所在的已有切片进行评估，确定已有切片是否满足所述切片设置的要求，并上报给集中式评估模块。集中式评估模块，用于当任一已有切片满足任一切片设置的性能要求时，保留该已有切片；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、且与各切片设置的性能差均在设定的范围外时，删除该已有切片，并释放相关网络资源；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、但与任一切片设置的性能差在设定的范围内时，保留并优化该已有切片；对于所有已有切片均不满足其性能要求、且性能差均在设定的范围外的切片设置，按照相应切片设置实例化的优先级新增相应切片。

[0127] 另外，优选地，为适应随时变化的网络状况，持续验证意图在网络中的实现效果，系统还可以进一步包括优化模块。在加入优化模块后，评估模块，可以进一步用于对于当前任一切片进行周期性的性能评估，将性能评估结果与该切片的预期性能进行比较，当性能差大于预设的第一门限、且小于或等于预设的第二门限时，向优化模块发送第一通知，并携带相应切片信息；当性能差大于第二门限时，向优化模块发送第二通知；其中，第一门限小于第二门限。优化模块，用于在接收到第一通知时，在相应的切片内进行资源优化处理；还用于在接收到第二通知时，在切片间进行资源优化处理。

[0128] 为实现对已有切片的优化处理，以满足翻译切片输出的切片设置的性能要求，系统还可以进一步包括优化模块。

[0129] 其中，评估模块，进一步用于当X大于预设的第一门限、且小于或等于预设的第二门限时，向优化模块发送第一通知，并携带相应切片信息；当X大于第二门限时，向所述优化模块发送第二通知；其中，第一门限小于第二门限。优化模块，用于在接收到所述第一通知时，在相应的切片内进行资源优化处理；还用于在接收到第二通知时，在切片间进行资源优化处理。

[0130] 上述的优化模块的具体结构可以包括集中式优化模块和位于切片内的分布式优化子模块。

[0131] 其中，分布式优化子模块，用于接收第一通知，并将其所管理切片的当前组网模式和资源分配情况输入当前神经网络模型，确定切片内资源分配调整策略，并按照该策略进行切片内资源的重配置。集中式优化模块，用于接收第二通知，并根据所有切片的所述性能评估结果计算所有切片的性能方差，当所有切片性能方差大于预设的第三门限时，确定性能最好和性能最差的切片间的所有竞争资源；针对每个所述竞争资源，在为所述性能最好的切片分配的相应竞争资源中减少N 单元，并在为所述性能最差的切片分配的相应竞争资源中增加N单元，重新对各个切片进行性能评估，并重新执行本模块的处理，直到相应的性能方差小于第三门限，或者，切片间重分配资源的次数大于设定的次数阈值。

[0132] 上述本申请中意图驱动的无线接入组网方法和系统，融合了人工智能和具有雾计算能力无线接入网络的技术特征，基于意图网络思想，实现了接入网切片自配置和自优化，能够建立意图驱动的无线接入网络。

[0133] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。