移動通信網絡切片的資源聯合優化研究

1 引言

4G無線通信技術極大地便利了人們的生活，同時數據流量的爆炸性增長、海量設備的連接以及不斷增長的服務類型，也對移動通信產生了巨大的挑戰[1]。而在5G時代，更預期要提升1 000倍的移動數據量，100倍的端到端數據速率，100倍的連接設備數，以及降低5倍的端到端時延等[2]。5G技術有三類應用場景，即增強型移動寬帶（Enhanced Mobile Broadbande, eMBB）、高可靠低時延通信（Ultra Reliable & Low Latency Communication,uRLLC）和大規模機器通信（Massive Machine Type of Communication, mMTC）。不同的應用場景有不同的性能指標，如峰值速率、用戶體驗速率、移動性、流量密度、連接數密度、端到端時延、頻譜效率和網絡能效等[3]。

從面向服務的角度來考慮，上述三類應用場景和各種性能指標體現了5G網絡所能為垂直行業提供的多樣化服務，這些服務是定制化的，所要求的性能指標各不相同，允許接入的設備類型也更廣泛。

如何為客戶提供一張按需定制、獨立運維、穩定高效的網絡，也就成了亟需解決的技術需求。最早由下一代移動網絡聯盟（Next Generation Mobile Network, NGMN）提出的網絡切片是5G網絡應對這些挑戰的關鍵技術之一。

網絡切片的研究主要有以下3個方向：① 如何降低切片的虛擬節點映射資源開銷[4]；② 如何能在數據流量劇增的情況下，盡可能地節約虛擬資源，以此滿足更多用戶的需求；③ 如何能隨著用戶多變的服務需求動態地調整服務能力，實時地增加或者縮減資源容量。本文主要集中于研究后兩個方向上的資源準備與資源分配的問題。目前在這兩個方向上的研究存在如下兩個特點：① 在計算資源充足的情況下，研究帶寬資源的分配[5、6]；② 在需求確定的情況下，研究資源分配問題[7]。然而，具有不同帶寬的切片對底層的計算資源的消耗是不同的，同時不同周期的用戶需求（本文中主要集中于用戶數）是不同且隨機的。因此，在引入帶寬資源和計算資源之間的關系式，以及考慮隨機需求的情況下，本文將切片間的資源準備與分配建立成兩階段隨機非線性規劃問題，并給出了求解最優資源準備與分配的算法。

2 智能切片的資源聯合優化模型

2.1 模型建立

在隨機服務需求實現之前，以最小化總成本為目標，決策最優的總計算資源和總帶寬資源。在總計算資源和總帶寬資源與隨機服務需求實現之后，以最大化加權服務能力為目標，以總資源、帶寬與計算資源之間的關系為約束，決策分配給每個切片的最優計算資源和帶寬資源，建立數學模型。

表1 模型常量符號表

表2 模型變量符號表

模型中的各常量和決策變量的符號與含義見表1和表2。在建立優化模型之前，有如下幾點說明：

（1）根據香農公式，第j個切片中第i用戶的傳輸速率為：其中假設每個切片中的用戶均分帶寬。

（2）設基帶處理單元（Base band Unit）在ta時間里通過射頻拉遠頭（Remote Radio Head）接收到了a個比特數據，然后完成這些數據處理花費了tb并消耗了b條計算機指令。令，則第j個切片的傳輸速率與計算資源有如下不等式成立：。

（3）對于uRLLC類切片，其有很高的時延需求，因此關注它們的平均時延；對于eMBB類切片，其有很高的傳輸速率需求，因此關注它們的平均傳輸速率。

根據優化問題，以及上述常量、變量符號與關系式，可以建立如下數學模型。

在隨機服務需求實現之后：

其中，（1）式和（2）式是資源約束，（3）式是計算資源與傳輸速率的關系式。

在隨機服務需求實現之前：

2.2 模型求解

觀察上述模型可知，在隨機服務需求實現之后，計算資源的分配只是作為約束出現，并不直接影響目標函數的值，因此可先研究計算資源約束下的子優化問題，再將帶寬資源的約束納入考慮。其具體求解步驟如下：① 只以（1）、（3）、（4）式為約束（即假設總帶寬資源無限）用拉格朗日乘子法求解最優的計算資源分配；② 利用計算出對應的帶寬資源分配，若該帶寬分配滿足（2）式，則最優化求解完畢；③ 若該帶寬分配不滿足（2）式，則對于有時延需求的切片，計算，對于有傳輸速率需求的切片，計算；4）將上述計算結果從小到大排序之后，循環減少具有最小值的切片的帶寬資源，直至帶寬分配滿足（2）式，利用計算出此時的計算資源分配，最優化求解完畢。上述算法的時間復雜度顯然是多項式級的。

3 算例研究

如圖1所示，考慮一個有三個uRLLC類切片，四個eMBB切片的資源聯合優化場景。

圖1 切片間資源聯合優化場景

仿真研究隨機需求的變動性對最小總成本的影響，如圖2所示。

圖2 隨機需求的變動性對最小總成本的影響

由圖2可知，隨著隨機需求的變動性的增大，系統最小總成本也增大。這與變動性對系統性能有腐蝕作用這一學界傳統認識（可參見Wallace Hopp[10]）是一致的。

4 結語

在考慮不同帶寬下計算資源的消耗不同以及隨機用戶需求的情況下，以最小化系統總成本為目標，本文利用隨機非線性規劃中的方法，建立了關于移動通信網絡切片間資源準備與分配的兩階段數學模型。通過分析模型的性質，給出了求解最優資源分配和資源準備的多項式級時間復雜度的算法。