面向未来6G网络的智能管控架构与关键技术

喻鹏,李文璟,丰雷,周凡钦,杨杨,邱雪松

Intelligent Network Management and Control Architecture and Key Technologies for Future 6G Networks

Yu Peng,Li Wenjing,Feng Lei,Zhou Fanqin,Yang Yang,Qiu Xuesong

表1 面向未来6G网络的通用管控功能

Table 1 General management and control function for 6G network

功能名称 功能实例 功能描述 解决算法 配置管理 配置合理性分析 针对无线侧的终端、接入点,核心侧的网络设备,自主分析链路、端口、频谱等参数的正确性 规则类模型 网络配置 依据设备接入、网络扩容等场景,自主完成网络的各项参数的合理配置 决策类模型 性能管理 性能门限管理 针对各项性能参数,动态完成性能门限的训练更新,降低网络频繁优化的影响 规则类模型 性能劣化分析 通过分析网络状态参数,确定网络性能的状态,在性能下降时,为性能优化提供输入 规则类模型 性能优化 依据当前网络的优化目标,自主选择合适的人工智能模型,完成性能参数的优化配置参数,并发送给指定的网络控制单元处理 决策类模型 计费管理 计费合理性分析 针对业务的资源需求的动态变化,自主分析设定的计费方式的公平性和有效性 规则类模型 计费调整 针对不合理的计费方式,通过资源重配,完成对应的策略调整 决策类模型 故障管理 异常检测 通过数据分析训练,自主检测出当前网络中的异常和故障 规则类模型 故障定位 通过历史的规则关联规则库,分析出故障的根原因 规则类模型 故障修复 依据当前网络中存在的问题,自主选择合适的模型,完成故障的修复,保障网络的业务质量 决策类模型 安全管理 风险预测 通过数据分析训练,获取当前网络中的安全风险点 规则类模型 网络攻击检测 通过流量分析训练,获取当前网络存在的内在攻击和外在攻击 规则类模型 网络安全防护 依据安全需求,自主完成安全防护策略的选择 决策类模型