41、5G 网络中时域流量模式的学习与应用

5G 网络中时域流量模式的学习与应用

1 引言

在当今互联互通的世界里，网络成为了描述现代生活复杂性的核心隐喻，也是解锁巨大社会和经济效益的技术基础。目前，移动用户数量与全球人口数量相当，且移动宽带用户数量持续快速增长，数据消费也在不断攀升。

为应对移动宽带服务需求的持续增长，行业和学术界正致力于研发 5G 移动和无线系统。5G 旨在满足诸如更高的数据流量、更多的连接设备、更高的用户数据速率、更长的电池续航以及更低的端到端延迟等需求。同时，大数据和大数据分析将为 5G 网络提供支持，人工智能机制也将在 5G 生态系统中发挥重要作用。本文将探讨如何基于人工智能概念构建未来 5G 无线接入网（RAN）的管理流程。

2 无线接入网管理

2.1 蜂窝网络架构

蜂窝网络主要由用户设备（UE）、无线接入网（RAN）和核心网络（CN）组成。UE 是用户接入网络服务的设备，通过无线接口连接到 RAN。RAN 负责提供 UE 与 CN 之间的连接，由多个基站（即“小区”）组成，部分技术还包括网络控制器节点。CN 则负责与其他网络的互连以及为用户提供最终服务。

2.2 RAN 管理功能

RAN 管理功能包括决定 UE 连接到哪个小区、UE 何时切换连接小区以及小区如何分配容量等。未来 5G RAN 将是一个高度异构的网络，包含多种技术、小区层、频谱频段、设备和服务类型，这使得 RAN 管理过程变得极为复杂。

为提高效率，2G/3G/4G 等传统网络已引入自组织网络（SON）功能，以实现网络规划和优化过程的自动化。SON 旨在减少或消除网络生命周期中的手动操作，降低运营成本并减少人为错误。A