智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)初探

黃宇紅，孫奇，賈民麗，段然，陳卓

（中國移動通信有限公司研究院，北京 100053）

1 引言

我國的信息通信業(yè)發(fā)展正處在重要戰(zhàn)略機遇期，5G作為“新基建”之首，重要性日益提高。作為承載我國經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型升級的新型基礎(chǔ)設(shè)施，5G“超大帶寬、超廣連接、超低時延”的三大新型特性和網(wǎng)絡(luò)切片、邊緣計算兩大特色能力共同推動移動通信技術(shù)從消費側(cè)向生產(chǎn)側(cè)全面滲透，5G將成為社會信息流動的主動脈、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的加速器、數(shù)字社會建設(shè)的新基石。目前，5G已經(jīng)開始商用部署，但推進5G發(fā)展是一個極為復(fù)雜的系統(tǒng)工程，遠不止建設(shè)幾十萬個基站。5G如何承載眾多業(yè)務(wù)需求，如何真正走向商業(yè)成功還面臨很多挑戰(zhàn)，比如5G基站仍然存在功耗大、成本高問題，5G的高度靈活導(dǎo)致其運維優(yōu)化難度大到無法用傳統(tǒng)方式實施，更重要的是，5G成功的關(guān)鍵是要服務(wù)千行百業(yè)，而行業(yè)應(yīng)用需求多樣、差異大、場景復(fù)雜，如何能夠快速有效滿足各種需求？解決這些困難，僅靠傳統(tǒng)的通信思維是無法實現(xiàn)的，需要云網(wǎng)一體化、網(wǎng)業(yè)協(xié)同等整體方案。但當前5G和人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)在應(yīng)用上仍處于“單兵作戰(zhàn)”模式，“組合拳”效益發(fā)揮不足，必須加強科技協(xié)同，開展融合創(chuàng)新，擁抱新技術(shù)，創(chuàng)造新理念，才能打造強大的、有生命力的5G網(wǎng)絡(luò)。

針對以上問題，本文以5G無線網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，用創(chuàng)新的思維和技術(shù)發(fā)展無線網(wǎng)絡(luò)，將5G與AI、云計算、大數(shù)據(jù)、邊緣計算等新科技融合創(chuàng)新，意在持續(xù)提升5G技術(shù)創(chuàng)新支撐能力、促進DOICT（data，operation，information，communications technology）融合發(fā)展。在此考慮上，本文提出了智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以融合為手段，以簡化為原則，對5G無線網(wǎng)絡(luò)進行完善和增強，從而解決上述5G實現(xiàn)復(fù)雜度高、基站功耗高、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化難度和成本高、垂直行業(yè)新需求多等問題。

2 智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以無線網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，以融合為手段，以簡化為原則，通過構(gòu)建DT（數(shù)據(jù)技術(shù)）、OT（運營技術(shù)）、IT（信息技術(shù)）、CT（通信技術(shù)）四者融合創(chuàng)新的理論和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，形成DOICT深度融合的一體化技術(shù)，實現(xiàn) “加性能”“加能力”“減成本”“減復(fù)雜度”，助力運營商降本增效，不斷滿足千行百業(yè)、大眾客戶的業(yè)務(wù)發(fā)展需求，消除數(shù)字鴻溝，促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。

· “加性能”：通過技術(shù)演進提供極致時延/可靠性/確定性能，智能多天線提升覆蓋/速率性能，智能多頻多網(wǎng)協(xié)同提升速率/容量，智能網(wǎng)業(yè)協(xié)同提升端到端業(yè)務(wù)體驗。

· “加能力”：引入無線智控平臺，促進DOICT融合，提升行業(yè)深度服務(wù)能力和服務(wù)保障水平，泛無線技術(shù)融合提升綜合服務(wù)能力，開放生態(tài)提升服務(wù)能力豐富性。

· “減成本”：智慧綠色節(jié)能降低運營成本，能力定制降低成本，行業(yè)本地服務(wù)降低組網(wǎng)成本。

· “減復(fù)雜度”：智慧自組織網(wǎng)絡(luò)和資源調(diào)度降低運維、管理和優(yōu)化復(fù)雜度。

從技術(shù)架構(gòu)上，智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)包括基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺層和應(yīng)用層，如圖1所示，其中基礎(chǔ)設(shè)施層由5G無線網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，是智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，為平臺層和應(yīng)用層提供5G通信和連接能力支撐、設(shè)備數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)支撐和軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施支撐。平臺層基于基礎(chǔ)設(shè)施的云化/虛擬化環(huán)境，引入無線數(shù)據(jù)+AI能力的開放平臺：無線智控平臺[1]。平臺層是云網(wǎng)融合的關(guān)鍵要素，基于云資源、網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)的多維智能感知，使能云、網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)的深度融合和協(xié)同。應(yīng)用層主要包括CT增強應(yīng)用，例如i-RRM（智慧資源調(diào)度）、i-Green（綠色節(jié)能）、i-SON（智慧自組織網(wǎng)絡(luò)）和本地服務(wù)應(yīng)用（通過網(wǎng)絡(luò)功能下沉和增強，實現(xiàn)敏捷的云網(wǎng)業(yè)協(xié)同），還可進一步擴展支持各種個人和行業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用。無線智控平臺和上層應(yīng)用將基于基礎(chǔ)設(shè)施層的數(shù)據(jù)和通信機制，利用AI和數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，提升網(wǎng)絡(luò)資源和能量利用效率，并面向行業(yè)的多樣化需求，靈活地提供定制化的網(wǎng)絡(luò)能力，保障用戶體驗。智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為5G復(fù)雜度高、基站功耗高、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化難度和成本高、垂直行業(yè)新需求多等問題提供系統(tǒng)性解決方案。

圖1 智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)架構(gòu)

3 智簡5G基礎(chǔ)設(shè)施層-無線網(wǎng)絡(luò)

智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)架構(gòu)中的基礎(chǔ)設(shè)施層主要包含5G無線網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)備及其產(chǎn)生的海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。5G無線網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)備主要包括由多頻段（如700 MHz、2.6 GHz、4.9 GHz）、多站型5G基站（如宏基站、微基站、皮基站）所組成的無線網(wǎng)絡(luò)，后期可能還會引入毫米波基站、衛(wèi)星空域網(wǎng)等，組成泛在的通信基礎(chǔ)設(shè)施，并逐步向云化演進。5G網(wǎng)絡(luò)提供增強型移動寬帶（eMBB）、超可靠低時延通信（uRLLC）和大連接物聯(lián)網(wǎng)（mMTC）等通信與連接能力，滿足不同應(yīng)用的差異化業(yè)務(wù)需求。在此基礎(chǔ)上，5G無線網(wǎng)絡(luò)還將產(chǎn)生豐富的高價值無線網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)，為大數(shù)據(jù)分析和AI等能力提供了豐富的生產(chǎn)資料。隨著5G網(wǎng)絡(luò)的云化演進發(fā)展，也為引入無線智控平臺和無線智能應(yīng)用的敏捷部署和拓展提供了通用便捷基礎(chǔ)。

4 智簡5G平臺層：無線智控平臺

無線智控平臺基于無線云網(wǎng)融合架構(gòu)，通過引入無線大數(shù)據(jù)分析、AI等技術(shù)，進一步使能云網(wǎng)、業(yè)務(wù)的深度協(xié)同，增強無線網(wǎng)絡(luò)實時數(shù)據(jù)分析能力，支持無線網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力靈活拓展，實現(xiàn)面向業(yè)務(wù)差異化需求的無線能力定制、用戶體驗優(yōu)化和無線網(wǎng)絡(luò)資源效率提升。平臺作為一個開放的無線智能中心，可按需獲取近實時無線數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求和特征，支持近實時控制優(yōu)化，基于DOICT的深度融合，不僅賦能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的智能化演進，更將進一步提升網(wǎng)絡(luò)面向垂直行業(yè)的服務(wù)能力。無線智控平臺還可為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供軟件平臺（platform as a service，PaaS）。

針對云化/虛擬化基站，基站也可與無線智控平臺、移動邊緣計算（MEC）共平臺部署，一方面實現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施的池化增益，另一方面也支持邊緣業(yè)務(wù)應(yīng)用與無線智控平臺的網(wǎng)絡(luò)增強應(yīng)用和本地服務(wù)應(yīng)用的直接互動，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的實時跨層協(xié)同優(yōu)化。例如，無線智控平臺的無線智能應(yīng)用可實時預(yù)測無線網(wǎng)絡(luò)能力，通過無線能力開放接口開放給業(yè)務(wù)應(yīng)用，實現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用優(yōu)化。

4.1 平臺架構(gòu)及功能設(shè)計

無線智控平臺旨在提供不同無線智能應(yīng)用所需的公共平臺功能，如圖2所示。基本功能包括沖突解決、訂閱管理、共享數(shù)據(jù)層/無線數(shù)據(jù)庫、消息基礎(chǔ)設(shè)施、管理服務(wù)、安全和管理接口處理、E2接口處理功能[2]。無線數(shù)據(jù)庫包含存儲無線智控平臺所需的無線資源數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)，可分為半靜態(tài)參數(shù)和動態(tài)數(shù)據(jù)兩類。半靜態(tài)參數(shù)主要是網(wǎng)管提供的配置參數(shù)，以及基站/用戶的狀態(tài)參數(shù)，動態(tài)數(shù)據(jù)主要是基站/用戶的測量數(shù)據(jù)。共享數(shù)據(jù)層的作用是為不同類型數(shù)據(jù)庫提供一致的訪問接口。

圖2 無線智控平臺架構(gòu)

4.2 定制化數(shù)據(jù)采集與控制

傳統(tǒng)無線接入網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集主要指面向網(wǎng)絡(luò)管理提供告警、配置和性能管理等數(shù)據(jù)，主要特點之一是全網(wǎng)統(tǒng)一數(shù)據(jù)集。現(xiàn)網(wǎng)中兼顧對無線基站設(shè)備資源要求和數(shù)據(jù)傳輸帶寬，網(wǎng)管數(shù)據(jù)的時間顆粒度通常在分鐘及以上，并且以小區(qū)級性能參數(shù)為主。無線智控平臺則采用基于用例的數(shù)據(jù)訂閱方式，通過觸發(fā)條件和數(shù)據(jù)項兩個方面的信息向基站訂閱數(shù)據(jù)。同時，無線智控平臺所支持的數(shù)據(jù)訂閱項不僅包括小區(qū)級的信息，還包括用戶級的信息。這在數(shù)據(jù)訂閱方面不僅能夠按需滿足用例更小時間顆粒度的數(shù)據(jù)獲取需求，而且能夠大幅度降低基站設(shè)備處理資源開銷和數(shù)據(jù)傳輸帶寬要求。前期試點驗證顯示，對于71項1 ms～1 s的小區(qū)級和用戶級數(shù)據(jù)采集項，以14 000個小區(qū)、每個小區(qū)100個用戶為例，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)方式采集1天的數(shù)據(jù)量為14 PB。采用無線智控平臺基于用例的數(shù)據(jù)訂閱方式，通過觸發(fā)條件、數(shù)據(jù)項、小區(qū)和用戶的定制，可將數(shù)據(jù)采集情況精準表述為某小區(qū)某個用戶的1個1 ms的UE級數(shù)據(jù)項，采集時間區(qū)間為9:00—10:00的信息，那么對應(yīng)的數(shù)據(jù)量將降至0.413 GB。因此，無線智控平臺的基于用例的定制化數(shù)據(jù)采集以更加靈活和更低開銷的方式獲取無線資源數(shù)據(jù)，是按需開放無線能力、支持用戶無線空口差異化服務(wù)以及實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)協(xié)同優(yōu)化的基礎(chǔ)。

4.3 平臺數(shù)據(jù)分析和AI能力

隨著無線智能應(yīng)用的豐富，無線智控平臺可擴展提供數(shù)據(jù)分析、AI模型倉庫和AI模型推理能力。AI模型倉庫旨在提供多種無線智能應(yīng)用所需的公共AI模型。AI模型推理旨在提供上述公共AI模型的推理服務(wù)，根據(jù)平臺資源為無線智能應(yīng)用提供優(yōu)化的AI模型推理服務(wù)，縮短AI模型推理時間。平臺數(shù)據(jù)分析和AI模型推理服務(wù)可包括如業(yè)務(wù)體驗QoS/QoE評估、用戶無線測量預(yù)測等基礎(chǔ)無線預(yù)測能力。

4.4 無線能力微服務(wù)化和平臺開放接口

面對高度差異化和不斷新增的業(yè)務(wù)需求，無線智控平臺的微服務(wù)化架構(gòu)為無線智能應(yīng)用的按需定制、持續(xù)開發(fā)和快速部署提供了原生支持。在統(tǒng)一的服務(wù)框架下，首先，基站的底層技術(shù)機制（如雙連接、預(yù)調(diào)度、小區(qū)切換等）被從基站實現(xiàn)中解耦為不同的微服務(wù)，由無線智控平臺的基礎(chǔ)平臺功能向無線智能應(yīng)用提供，從而屏蔽了異廠商設(shè)備的互操作性差異；在此基礎(chǔ)上，無線智能應(yīng)用生成的無線能力同樣封裝為獨立的微服務(wù)，對其他無線智能應(yīng)用或授權(quán)外部應(yīng)用提供通用的微服務(wù)接口，屏蔽了內(nèi)部算法實現(xiàn)，便于升級和維護；此外，服務(wù)管理框架對新能力的定義和引入提供了較好的可擴展性。

此外，無線智控平臺的微服務(wù)化架構(gòu)提供了開放API，允許網(wǎng)絡(luò)所有者復(fù)用通用的基礎(chǔ)平臺功能，定制和組合無線智能應(yīng)用，實現(xiàn)無線智控平臺功能的靈活擴展和裁剪。未來，借助開放API，無線智能應(yīng)用還可由運營商、基站設(shè)備提供商之外的第三方提供，為豐富無線智能應(yīng)用生態(tài)提供了必要基礎(chǔ)。

5 智簡5G應(yīng)用層：典型應(yīng)用

智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)架構(gòu)的應(yīng)用層承載各類無線智能應(yīng)用，例如智慧資源調(diào)度（i-RRM）、綠色節(jié)能（i-Green）、智慧自組織網(wǎng)絡(luò)（i-SON）等典型應(yīng)用。未來，隨著該技術(shù)架構(gòu)的進一步發(fā)展和需求驅(qū)動，智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)可支撐更多CT增強應(yīng)用、DOICT融合應(yīng)用，并逐步擴展個人和行業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用。下面對上述典型應(yīng)用進行詳細介紹。

5.1 智慧資源調(diào)度（i-RRM）

無線資源調(diào)度是無線網(wǎng)絡(luò)核心功能，旨在高效利用寶貴的空口資源，為用戶提供有質(zhì)量保障的服務(wù)。隨著5G大規(guī)模MIMO、端到端切片等復(fù)雜技術(shù)的引入，同時用戶業(yè)務(wù)從純消費類業(yè)務(wù)到消費和行業(yè)混合業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)變，以及多系統(tǒng)、多頻段組網(wǎng)的出現(xiàn)，無線資源的調(diào)度更加復(fù)雜，要求更高。

i-RRM是基于無線智控平臺的AI、數(shù)據(jù)采集等能力，利用深度學(xué)習(xí)等新技術(shù)手段高效解決傳統(tǒng)RRM的難點問題。以下以多頻段組網(wǎng)下的負載均衡過程為例。

隨著運營商網(wǎng)絡(luò)部署的逐漸深化，多頻段組網(wǎng)成為網(wǎng)絡(luò)中主要的組網(wǎng)方式。相應(yīng)地，多頻段負載均衡也成為保障用戶體驗和運營商投資效益的重要手段。

傳統(tǒng)算法主要存在兩方面挑戰(zhàn)。一是現(xiàn)有的負載均衡機制流程較長，影響均衡效率。由于涉及多頻測量和切換，當異頻點較多時將帶來較大的測量反饋開銷和時延，負載均衡速度慢，用戶體驗差。另外，下發(fā)的異頻測量具有盲目性，處于異頻差點的用戶無法反饋測量結(jié)果。二是參數(shù)量大。多個頻點之間的測量/重選/切換參數(shù)量達百余個，同時負載均衡算法參數(shù)20余個（如小區(qū)負載相對/絕對門限，測量配置用戶數(shù)，均衡周期等），采用人工調(diào)整耗費時間較多，而且參數(shù)互相影響，難以優(yōu)化。

引入i-RRM功能進行智能化負載均衡可有效解決上述問題。圖3為傳統(tǒng)負載均衡和智能優(yōu)化的負載均衡流程對比。在i-RRM的異頻測量環(huán)節(jié)可以應(yīng)用基于AI監(jiān)督學(xué)習(xí)的無線指紋方案，將同頻測量結(jié)果與異頻信息進行關(guān)聯(lián)，減少或免去異頻測量，加快負載均衡速度，提升用戶體驗[3]。在參數(shù)調(diào)整環(huán)節(jié)，可以利用強化學(xué)習(xí)算法，將網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和獎懲判斷（如負載差、關(guān)鍵績效指標（key performance indicator，KPI）等）告知強化學(xué)習(xí)大腦，由算法自動尋找最合適的行為（對特定參數(shù)進行調(diào)整），達到高效、高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化，確保網(wǎng)絡(luò)各項指標保持穩(wěn)定，大大降低了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)場景下的參數(shù)優(yōu)化復(fù)雜度，并有效提升用戶體驗速率。

圖3 傳統(tǒng)負載均衡和智能優(yōu)化的負載均衡流程對比

后續(xù)還將基于i-RRM的思路，探索更多智能化資源調(diào)度應(yīng)用場景，不斷提高網(wǎng)絡(luò)資源利用效率和網(wǎng)絡(luò)運營優(yōu)化效率。

5.2 綠色節(jié)能（i-Green）

在移動通信網(wǎng)絡(luò)中，大約80%的能耗來自廣泛分布的基站。越密集的基站意味著能耗越高，這是5G網(wǎng)絡(luò)面臨的一大成本挑戰(zhàn)。據(jù)統(tǒng)計預(yù)測，5G基站功耗將是4G基站的3～4倍，5G在給產(chǎn)業(yè)帶來眾多機會的時候也帶來了巨大的能耗挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)節(jié)能方案大多針對不同網(wǎng)絡(luò)場景，人工選擇節(jié)能方案，消耗大量人力，方案選擇不恰當甚至影響網(wǎng)絡(luò)性能與用戶體驗。此外，在特定時間點開啟/關(guān)閉軟件功能實現(xiàn)節(jié)電的方法策略相對保守，無法自適應(yīng)匹配網(wǎng)絡(luò)情況最大程度發(fā)揮節(jié)能效果。

i-Green技術(shù)基于無線智控平臺從網(wǎng)絡(luò)級、精細化運營的角度來解決5G網(wǎng)絡(luò)的能耗問題，主要技術(shù)理念如下。

一方面，基于無線側(cè)的大數(shù)據(jù)采集，對現(xiàn)網(wǎng)多頻多模的小區(qū)覆蓋情況深度分析，通過AI算法對小區(qū)負荷或資源（如業(yè)務(wù)量、資源利用率等時序信息）進行精準預(yù)測，實現(xiàn)對小區(qū)能耗、性能的實時掌握，然后可以有序地將目標小區(qū)（節(jié)能小區(qū)）用戶引導(dǎo)到低負荷低能耗小區(qū)（補償小區(qū)），如圖4所示，從而關(guān)閉目標小區(qū)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)更加高效的節(jié)能。

圖4 節(jié)能小區(qū)與補償小區(qū)示意圖

圖5 節(jié)能參數(shù)門限自適應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)流程

另一方面，基于業(yè)務(wù)、用戶、用電負荷在時間、空間的分布和變化趨勢特征分析，采用非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)小區(qū)時空場景劃分和識別，針對同類時空場景利用強化學(xué)習(xí)等技術(shù)迭代更新尋優(yōu)模型，實現(xiàn)節(jié)能參數(shù)配置的動態(tài)調(diào)整和迭代優(yōu)化，從而為不同時空場景生成個性化的節(jié)能參數(shù)配置建議，如圖5所示。此外，借助深度學(xué)習(xí)算法對各參數(shù)量化關(guān)系的深層挖掘，可進一步實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)能耗相關(guān)參數(shù)、功能、模塊、設(shè)備開關(guān)等進行不同顆粒度的動態(tài)自適應(yīng)控制，在保證用戶體驗和網(wǎng)絡(luò)正常運行的前提下提高能源利用率，降低網(wǎng)絡(luò)能耗，從而實現(xiàn)“一站一策，一時一策，動態(tài)靈活”，進一步深度挖掘網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能潛力，降低網(wǎng)絡(luò)運營成本。

5.3 智慧自組織網(wǎng)絡(luò)（i-SON）

5G網(wǎng)絡(luò)支持更高的頻率、靈活的組網(wǎng)方式以及多樣化的基站類型，使得網(wǎng)絡(luò)拓撲更加復(fù)雜、協(xié)議設(shè)計更加靈活，帶來網(wǎng)絡(luò)運營的復(fù)雜度和運營成本的顯著提高。研究表明，一個成熟的商用移動網(wǎng)絡(luò)在其生命周期內(nèi)，由運營和維護產(chǎn)生的成本占30%以上。運營商急需自動化手段降低網(wǎng)絡(luò)部署和操作管理的復(fù)雜度，降低運營維護成本，提升性能指標和用戶體驗。在此背景和需求下，SON（自組織網(wǎng)絡(luò)）已經(jīng)成為3GPP 5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)。

SON技術(shù)包括自配置、自優(yōu)化和自治愈3項主要功能，旨在使網(wǎng)絡(luò)能夠自動、自主地進行相關(guān)操作，最小化對網(wǎng)絡(luò)的人工操作，盡量節(jié)約運營維護成本。具體的功能點如圖6所示，包括基站自啟動、PCI自配置自優(yōu)化、自動鄰區(qū)關(guān)系（automatic neighbor relation，ANR）、移動負載均衡（mobility load balance，MLB）、節(jié)能、移動魯棒性優(yōu)化（mobility robust optimization，MRO）、RACH優(yōu)化、自治愈等功能[4-5]。

智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，i-SON功能以傳統(tǒng)的SON體系為基礎(chǔ)，分階段、分功能點不斷創(chuàng)新和優(yōu)化。首先，i-SON功能的第一階段是先考慮將SON技術(shù)在5G網(wǎng)絡(luò)運營發(fā)展的不同階段加以引入，以適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)運營維護階段的需要。例如，按照網(wǎng)絡(luò)生命周期考慮，在5G建網(wǎng)初期，可以考慮引入基站自啟動、PCI自配置自優(yōu)化和ANR等功能，解決新建站帶來的PCI規(guī)劃、鄰區(qū)錯配漏配等問題，提升網(wǎng)絡(luò)的切換率，降低掉線率等性能；在網(wǎng)絡(luò)發(fā)展中期可以考慮引入MRO、自治愈等問題；在網(wǎng)絡(luò)成熟期可以考慮引入MLB、RACH優(yōu)化等技術(shù)。另外，在SON部署的過程中，需要進行充分的先期驗證，以確保引入的SON技術(shù)能有效降低網(wǎng)絡(luò)運行維護成本，提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。以4G 某省開啟存量站點數(shù)17 687個為例，開啟ANR功能后，自動優(yōu)化配置LTE鄰區(qū)195 178條，根據(jù)自動配置各環(huán)節(jié)工時成本核算，開啟ANR站點合計節(jié)約約2 500工時。當然，在現(xiàn)網(wǎng)中也發(fā)現(xiàn)一些不足，例如超遠鄰區(qū)的錯誤添加等，需對這些問題進行總結(jié)和解決，迭代優(yōu)化后進行現(xiàn)網(wǎng)推廣和規(guī)模應(yīng)用。其次，在i-SON的第二階段，考慮結(jié)合新興的AI方法（例如機器學(xué)習(xí)、云計算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），對現(xiàn)有流程和算法進一步改革創(chuàng)新和優(yōu)化，例如基于無線智控平臺，考慮將MLB、MRO參數(shù)調(diào)整更智能化，進一步減少人工參與等。i-SON功能可以使得5G網(wǎng)絡(luò)更智能、更高效、更低成本。

圖6 傳統(tǒng)SON體系功能點

6 結(jié)束語

目前，作為新基建之首，5G正處在重要戰(zhàn)略機遇期。5G牌照發(fā)放后，在政府的領(lǐng)導(dǎo)和大力支持下，在產(chǎn)業(yè)鏈全力以赴的努力下，5G發(fā)展速度超過以往任何一代，同時5G面臨的復(fù)雜度和挑戰(zhàn)也前所未有，因此5G與DOICT的技術(shù)融合成為必然趨勢。智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)正是探索5G與DOICT融合的一種新思維、新技術(shù)、新模式。本文詳細闡述了智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的技術(shù)理念以及架構(gòu)，并對架構(gòu)中無線智控平臺和3種典型應(yīng)用——i-RRM、i-Green、i-SON進行了詳細介紹，后續(xù)將通過對智簡5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)新發(fā)展理念的進一步完善和現(xiàn)網(wǎng)驗證與部署，夯實5G網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，深化DOICT融合應(yīng)用，力爭打造綠色智簡、高效運營、支撐萬物互聯(lián)的5G新網(wǎng)絡(luò)、新生態(tài)！