基于核心網分析和決策的5G網絡智能調度

王慶揚，楊智斌，龍彪，梁灝泉

（中國電信股份有限公司研究院，廣東 廣州 510630）

1 引言

目前電信行業消耗了全球能源的2%～3%[1]。隨著移動通信網絡的快速發展，移動網絡能耗也隨之提高，其中基站能耗約占移動網絡能耗的80%[2]。典型5G NR 3.5 GHz基站能耗是4G LTE 1.8 GHz基站的3～4倍，若不采取應對措施，移動網絡的總體能耗將大幅上升，會帶來以下的問題。

· 運營商經營壓力增大。目前運營商電費支出約占運營開支的20%，在替代能源未廣泛應用前，數倍的能耗意味著數倍的電費。5G NR基站的快速部署，使運營成本持續攀升。對運營商而言，經營壓力過大不利于移動通信網絡的進一步發展。

· 節能減排難以實現。人們對環境保護愈發關注，期望能節約社會各行業的能源消耗，減少溫室氣體和污染物排放。若移動網絡能耗繼續上升，則和綠色通信[3]高能效、可持續的理念不匹配，難以達到社會效益和環境效益的均衡。

目前AI基站節能的思路還停留在無線網絡層面，一般是通過小區業務量預測、多頻段共覆蓋區域識別等形成決策，然后由基站執行相關的操作，例如預測業務量將進入低負載時段后，共覆蓋區域的基站將用戶從源RAT（radio access technology）或者源載波調度到目標RAT或者目標載波上，降低源RAT或源載波的負載，從而觸發源RAT或者源載波的節能功能（如通道關斷、載波休眠等）[4]。本文將無線網絡層面的這種節能方案稱為無線調度。

無線調度屬于無線網層面的實現，對用戶和業務的了解程度有限，因此不能針對用戶和業務進行靈活調度。本文提出了基于核心網分析和決策的5G網絡智能調度（下文簡稱智能調度），將調度決策提升到核心網層面，由核心網根據多個維度的信息（如用戶和業務屬性、網絡負載和功耗）進行分析和決策，對特定用戶動態配置接入方式/頻率選擇優先級索引（RAT/frequency selection priority index，RFSP Index），基站根據核心網下發的RFSP Index，將特定用戶調度至目標RAT和載波上，一方面滿足不同類型業務的服務質量要求，另一方面盡量降低高功耗載波的負載，觸發基站的各級節能功能，從而實現移動網絡的業務保障和綠色節能。

2 智能調度的標準化實現

標準化是促進智能調度實現和推廣的重要手段。在3GPP技術規范中，智能調度的智能化以網元網絡數據分析功能（network data analytics function，NWDAF）為基礎。NWDAF在3GPP R15階段被引入，在R16階段完善了整體框架和流程[5]，具有數據采集、智能分析、結果輸出的功能，可以綜合采集用戶行為、網元負載、業務體驗、網絡性能等作為輸入數據，通過基于機器學習的人工智能后臺進行數據分析，進而把分析結果輸出到消費者網元，使其執行相應的調整動作，實現核心網、接入網以及終端協同的智能調度，增強端到端的精細化調度能力。NWDAF可以從OAM、核心網各NF、AF乃至DPI等運營商現有系統按需采集有用的數據，包括歷史數據和實時數據。NWDAF的分析結果既可以是歷史統計信息，也可以是帶有置信概率的預測信息。

圖1是基于NWDAF的智能調度網絡架構。在智能調度的架構中，策略控制功能（policy control function，PCF）是主要的消費者，它通過請求或訂閱的方式向NWDAF獲取用戶、業務、網絡的數據信息，生成基于業務感知的調度策略，涉及的策略包括RFSP、UE路由選擇策略（UE route selection policy，URSP）等。PCF把策略更新消息發送給AMF、SMF等其他核心網網元，進而傳送至基站和終端。

圖1 基于NWDAF的智能調度網絡架構

借助核心網提供的RFSP策略更新，基站能夠對無線資源進行調度。基站自身定義的RFSP策略包括RFSP Index和頻點選擇優先級，不同的RFSP Index關聯不同的優選頻點。當NWDAF發現用戶正在或將要進行的業務體驗不及預期時，PCF可以根據NWDAF的分析結果，實時更新RFSP Index給基站，使基站把用戶調度到核心網推薦的頻點，實時完成高低頻切換或者LTE/NR間切換，動態保障用戶的業務體驗。

利用URSP策略，NWDAF可以幫助核心網做出根據業務選擇最優切片的決策。當無線側支持切片跟頻點綁定，NWDAF可以進一步通過URSP策略為用戶和業務選擇最優切片和載波頻點，實現NR內高低頻點間切換，達到類似的動態保障用戶業務體驗的作用。

智能調度可以在基站節能場景發揮作用。借助智能調度，NWDAF根據分析出的用戶等級、業務需求信息，通知NR把高頻用戶按照更新的RFSP策略按需調度至NR低頻或者LTE，使得NR高頻頻點被空出來執行載波休眠，減少閑時的基站能耗，并且用戶的服務質量得到了保障，減少因基站節能導致的用戶投訴。圖2是基于智能調度的節能場景業務流程。

圖2 基于智能調度的節能場景業務流程

3 智能調度和無線調度的對比分析

主流的運營商采用多制式、多載波的網絡部署方式。在多層載波組網條件下，典型案例是充分利用潮汐效應[6]，在業務量較低時，對一些載波實施休眠，即：將載波分為覆蓋層和容量層，保留覆蓋層的載波為用戶持續提供服務，部分容量層的載波休眠來減少能耗[7]。

在某個載波休眠前，需將載波上的用戶調度到其他的激活載波上。應當將用戶調度至哪個載波的問題在過去鮮有被討論，這是因為4G不同頻段之間（如1.8 GHz LTE和2.1 GHz LTE）的技術差異不顯著，業務承載能力相近。然而引入5G NR后，不同的RAT和頻段之間存在顯著的差異，例如3.5 GHz NR和2.1 GHz LTE之間的覆蓋、帶寬和能耗差異，這種變化帶來了較高的討論價值。本文討論這個問題時，考慮如何在保障網絡性能和用戶業務體驗的前提下，通過調度達到節能效果。

理想情況下3.5 GHz NR載波的用戶應可按用戶和業務屬性被調度至1.8 GHz LTE或者2.1 GHz NR，但是無線調度方案缺乏識別用戶類型的能力，對業務僅有切片和會話層面的知識，駐留在3.5 GHz NR的4G/5G用戶和純5G用戶無法被區分，如果通過無線調度將3.5 GHz NR上的用戶不加區分地調度至2.1 GHz NR，則可能出現1.8 GHz LTE過于空閑而2.1 GHz NR業務量過載的情況。此外，雖然無線網可以在基站配置特定5QI/QCI來實現不同接入或頻率間的調度，但是這種方案適用于全網配置策略一致且業務類型較單一的場景（如5G建網早期，5G NR的覆蓋不如4G，則全網5G基站可通過靜態配置識別5QI=1的語音業務流建立請求，觸發EPS回落到4G進行VoLTE業務），不能滿足不同類型用戶、不同類型業務在不同區域、不同時間段的多樣化靈活調度的需求。

智能調度可以彌補無線調度以上的不足，因為核心網對于用戶和業務的類型是充分了解的，可以根據用戶和業務屬性進行差異化的調度，如當4G/5G雙模用戶使用的業務對網絡性能沒有嚴格要求時，可從3.5 GHz NR調度至1.8 GHz LTE，以便充分利用LTE資源；純5G用戶可從3.5 GHz NR調度至2.1 GHz NR，以保證其5G業務的連續性；駐留1.8 GHz LTE的4G/5G雙模用戶進行高帶寬需求業務時，可將其調度至3.5 GHz NR以便業務能夠順利進行。上述的示例策略并非固定，可以按需靈活調整。表1對比了無線調度和智能調度的特點。

表1 智能調度和無線調度的對比

4 仿真及分析

4.1 仿真設置

考慮到多制式多載波重疊覆蓋網絡，通過設置差異化的用戶和業務類型，考查網絡在無線調度與智能調度在兩種方案下的表現。

仿真場景為密集城區環境，使用3層載波的網絡結構，共用站點并重疊覆蓋，包括1.8 GHz LTE（FDD載波上下行帶寬20 MHz/20 MHz）、2.1 GHz NR（FDD載波上下行帶寬40 MHz/40 MHz）以及3.5 GHz NR（TDD載波帶寬100 MHz，2.5 ms雙周期幀結構）。

用戶類型分為3種：純4G用戶，用戶只簽約4G，只能駐留4G LTE網絡；4G/5G用戶，用戶簽約了4G和5G，可駐留4G LTE或5G NR網絡；純5G用戶，用戶只簽約5G，只能駐留5G NR網絡。本文中假設終端能力可支持相應的簽約類型。

業務類型分為3類：常規的音/視頻通話、網頁瀏覽等業務（S1），LTE和NR均可承載；uRLLC、V2X等對時延和可靠性要求較高的業務（S2）由2.1 GHz NR承載，主要考慮2.1 GHz NR載波的FDD雙工機制在時延性能上優于3.5 GHz NR載波的TDD雙工機制，且2.1 GHz NR的覆蓋能力也優于3.5 GHz NR，可以更好地滿足可靠性要求；高清視頻等大帶寬需求的業務（S3），由2.1 GHz NR或3.5 GHz NR承載，主要考慮2.1 GHz NR擁有40 MHz×2帶寬，3.5 GHz NR擁有100 MHz帶寬，均顯著優于1.8 GHz LTE的20 MHz×2帶寬。

用戶類型和業務類型分別見表2、表3。3種用戶類型的比例設定為1:3:1，簡便起見，仿真中通過調整用戶數來改變業務量。

表2 用戶類型

表3 業務類型

其中，用戶和業務存在以下關系：純4G用戶只能進行S1業務，4/5G用戶和純5G用戶可進行S1、S2、S3業務。

仿真中使用多種業務模型，不同類型業務的數據包參數不同，用戶數據包到達率服從泊松分布，數據包大小和最大傳輸時間見表4。

表4 業務類型對應的參數

按照以上設置對無線調度和智能調度作仿真對比。智能調度能通過核心網識別表5中的用戶類型和業務類型，并按相應的規則調度。作為對照，假設為表4的各類型業務配置了不同的切片，無線調度可以利用基站判斷業務所在的切片來區分業務類型。因此仿真中兩者對業務類型的識別能力是對齊的。不同情形的調度規則見表5。載波的優先級由左至右依次遞減，當前選擇的載波負載超過95%時，選擇下一優先級載波。

表5 不同情形的調度規則

在一般場景下，忽略工作溫度、供電方式等因素，單個載波的能耗和下行負載近似成線性關系[8-9]，負載近似為吞吐量和載波容量之比。假設1.8 GHz LTE、2.1 GHz NR和3.5 GHz NR載波下行容量取[5×107, 6×107, 7×108] bit/s，上行容量取[2×107, 2.4×107, 1.2×108] bit/s。多層載波單位時間內總能耗的表達式為：

其中，C1、C2、C3分別是1.8 GHz LTE、2.1 GHz NR和3.5 GHz NR載波的狀態，取1時為開啟，取0時為關斷，load1、load2、load3分別為3個載波的下行負載百分比。形如“700+500×load1”項指出了基礎能耗（空載）和滿載能耗分別為700 W和1 200 W。NR載波（2.1 GHz NR和3.5 GHz NR）采用共BBU部署，右側表達式第4項為共有部分的能耗。

仿真中假設使用自適應載波休眠，以NR載波的下行負載需求來判斷3.5 GHz NR載波是否需要開啟。定義2.1 GHz NR下行等效負載表示NR全部業務量流向2.1 GHz NR時，2.1 GHz NR載波的負載表達式為：

其中，k1=70/6，為3.5 GHz NR與2.1 GHz NR載波下行容量之比。為了衡量在業務量波動時2.1 GHz NR載波是否能滿足容量上的需求，定義等效負載需求為：

其中，load2eq每秒統計一次，mean(.)為取過去一分鐘的均值，std(.)為取過去一分鐘的標準差，k2在本文中取1/6。3.5 GHz NR載波開啟/休眠條件設置如下：

4.2 評價指標

為了評估不同調度方式對網絡的影響，考察了以下的節能相關指標。

· 能量消耗：單位時間內多層載波組網的總能耗，單位為W。

· 能量效率：網絡完成的業務量和網絡總能耗之間的比值，單位為bit/J。

結合以下網絡狀態，對結果進行分析。

· 載波承載的業務量及其占比：業務按調度規則分流至各個載波，統計各載波承載的業務量，以及占總業務量的比例。

· 載波的平均負載：載波開啟時負載的平均值。

· 3.5 GHz NR載波開啟時長占比：采取自適應載波休眠時3.5 GHz NR載波開啟時長占總時長的比例，不采取載波休眠時值為1。

· 業務完成率：網絡完成的業務量和用戶發起的業務量之間的比值。

4.3 結果分析

對3種情形進行了仿真，分別是①無線調度+不開啟載波休眠、②無線調度+自適應載波休眠、③智能調度+自適應載波休眠。為了評估不同調度方式對網絡的影響，考查了以下的節能相關指標。

圖3描繪了不同載波承載的業務量及其占比。表6給出了不同載波的下行負載情況。由于情形①和②的LTE調度策略一致，LTE承載的業務量相同，兩者的差異主要在于業務量在3.5 GHz NR和2.1 GHz NR之間的分配。與情況①②相比，情況③使更多的業務承載在LTE上，LTE負載更高。這是因為4G/5G用戶的S1業務量被LTE吸收了，分擔了NR的壓力。

表6 載波負載

圖4展示了3.5 GHz NR載波開啟時長占比。在用戶數較少時，自適應載波休眠的3.5 GHz NR載波開啟時長相比不開啟載波休眠大幅下降。隨著用戶數的增加，為了提供足夠的容量，無線調度和智能調度的3.5 GHz NR載波開啟時長占比逐漸提高。相比無線調度，智能調度進一步縮短了開啟3.5 GHz NR載波的時長，尤其是在用戶數處于區間(500,850)時，智能調度的3.5 GHz NR載波開啟時長縮短最為明顯。結合圖3可知這是分流S1業務量至LTE起到的作用。

圖3 業務量及占比

圖4 3.5 GHz NR載波開啟時長占比

圖5對比了不同情形的能量消耗。用戶數越少，開啟自適應載波休眠相比不開啟載波休眠的節能效果越大。智能調度的能量消耗不高于無線調度，用戶數處于區間(500,850)時智能調度的優勢最為明顯。結合圖4，可知能量消耗與3.5 GHz NR載波開啟時長關系密切。3.5 GHz NR載波開啟時長更短，是智能調度能量消耗更低的主要原因。

圖5 能量消耗

由于開啟了載波休眠，無線調度和智能調度的業務完成率均不及不開啟載波休眠，但是都非常接近，如圖6所示。

圖6 業務完成率

能量效率如圖7所示，不開啟載波休眠時，能量效率隨用戶數增大單調遞增，開啟自適應載波休眠時，能量效率高于不開啟載波休眠，隨用戶數增大先遞增，再遞減，最后遞增。第一個轉折點出現的主要原因是，業務量的增多使3.5 GHz NR載波開啟時間加長，而3.5 GHz NR載波的高基礎功耗使總能耗大幅上升，對能量效率產生負面影響。隨著用戶數繼續增大，3.5 GHz NR載波承載足夠業務量時，其能量效率高的優點才得以體現，能量效率由降轉升，出現第二個轉折點。智能調度的能量效率高于無線網調度，用戶數處于區間(500,850)時智能調度的優勢最為明顯。結合上文的分析，優勢主要來源于智能調度帶來了更短的3.5 GHz NR載波開啟時長。

圖7 能量效率

5 智能調度的標準化進展

3GPP R16定義了NWDAF的智能網絡數據分析架構、可用的分析類型以及基本的輸入輸出參數[5]。3GPP R17提出了基于RFSP實現無線資源調度的應用場景和利用NWDAF輔助實現RFSP智能調度的關鍵問題[10]。中國電信、華為、愛立信、三星和騰訊等公司針對RFSP智能調度提出了各自的解決方案，經過方案分析和評估，已完成了3GPP研究報告的結論，目前基于研究報告結論，正在進行3GPP TS（technical specification）標準化工作。3GPP研究報告結論采納了本文作者代表中國電信提出的方案作為基于RFSP實現無線資源調度后續標準化工作的基準方案，即在數據采集中增加基于頻率和接入方式的維度，并結合用戶體驗和對UE使用業務的數據進行統計和預測；NWDAF把相應的分析結果發送至PCF用于決策是否調整RFSP，進而完成相應的智能調度。三星公司提出的對用戶數據擁塞和數據熱點的分析也被納入后續標準化的范疇。中國電信還在CCSA和IMT-2020 5G AI融合組同步推進多接入智能調度和應用感知的研究項目，與3GPP的相關標準化形成協同，以共同推進相關產業鏈的發展。

6 結束語

智能調度打通了核心網和無線網，首先利用核心網和無線網的數據進行更為全面的智能分析和預測，然后根據用戶和業務的屬性制定相應的策略，利用5GS和EPS系統的策略執行機制執行相關策略，實現最小顆粒度為單個用戶的靈活調度，可以在保障服務質量的基礎上實現綠色節能。

仿真結果表明，5G網絡智能調度可以為LTE分配較多的業務量，增加了1.8 GHz LTE與2.1 GHz NR的負載，從而減少了3.5 GHz NR載波開啟的時間，在降低網絡能耗的同時，提高了全網的能量效率。

考慮到智能調度將帶來信令負荷的提升，后續有必要研究智能調度的信令負荷對網絡的影響。另外B5G/6G將引入帶寬更大的毫米波甚至更高的頻段，支持更為豐富的業務類型并實現智能內生，因此智能調度在B5G/6G系統中的實現也是后續的重要研究內容。