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爱立信（Ericsson）：5G网络生命周期管理认知推理白皮书（英文版）（25页）.pdf

上传人：无*** 编号：103348 2022-10-18 PDF PDF 中文版中文版中文版 25页 2.78MB

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在本白皮书中，我们通过以下方法专门解决了网络生命周期管理的分阶段方法的缺点:1)自动化网络生命周期阶段之间的反馈和重构信息，避免不可接受的部署和服务保证延迟;2)持续监视和重构以解决服务需求和网络状态的动态变化;3)适应技术演进。我们提出了一种基于认知框架的自动化方法，该框架包括机器推理和基于机器学习的代理。

报告速读

本文主要讨论了5G网络生命周期管理（LCM）的挑战和改进方法。文章指出，当前的阶段式网络LCM方法存在反馈延迟、无法适应动态变化和缺乏技术适应性等问题。为解决这些问题，作者提出了一种基于认知框架的方法，该方法包括机器推理和基于机器学习的智能体。文章详细介绍了认知框架的三个组成部分：知识库、推理引擎和智能体架构。每个网络LCM阶段（如流量预测、设计、实现、调整和保证）都是一个智能体，认知框架负责协调这些阶段。此外，文章还讨论了如何使用机器学习和规则基础的策略来处理5G部署生命周期的各个阶段，如流量预测、规划和设计。例如，在流量预测阶段，可以使用历史数据和业务计划来预测未来服务需求。在规划阶段，需要考虑多目标要求，如服务关键性能指标、资源效率、成本和收入模型。在设计阶段，需要根据可用资源进行高/低级设计，并确保新服务对现有服务的影响最小。总的来说，文章提出了一种新的网络LCM方法，通过引入认知框架和智能体，实现了不同阶段之间的快速反馈、持续响应和新技术的适应性。