18、5G网络切片自动化:从基础要求到端到端管理

5G网络切片自动化:从基础要求到端到端管理

1. 切片自动化的基本要求

服务提供商应能够在不影响其他切片的情况下动态创建、修改或删除切片。这涉及到几个关键方面:
- 基于意图的管理 :依据 [RFC7575] 的定义,基于意图的管理是“用于操作网络的抽象、高级策略”。为管理5G服务和资源的数量与速度,需要针对每个租户实例的SLA目标制定意图。
- 闭环控制(CCL) :为向基于意图的管理提供动态/实时切片调整灵活性,需要支持分层编排和CCL(并不意味着需要多个编排器实现),以保证SLA。
- 混合基础设施管理 :跨域编排对于在子切片/域中实现规模和抽象的分段是必不可少的。

2. 5G分组核心自动化

5G分组核心自动化可进一步分为Day0、Day1和Day2自动化:
|阶段|主要任务|
| ---- | ---- |
|Day0|主要关注VNFs/云原生网络功能(CNFs)的供应,以及设备加入域编排器。在需要持续集成和开发(CI/CD)集成的环境中,还包括CI/CD框架与核心网络域编排器的集成。|
|Day1|专注于Day1配置的生成,并将配置应用到VNF/CNFs。|
|Day2|有多种活动需要自动化,如VNFs/CNFs的升级、差分配置自动化、监控和数据分析、闭环管理(如缩放、生命周期管理等)以及通过根因分析进行整个核心网络的服务保障。|

2.1 5G核心网络切片创建的编排工作流程

5G核心网络切片创建的编排工作流程包括四个主要阶段:

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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