關于5G網絡人工智能的網絡架構及關鍵技術分析

張運輝

（公誠管理咨詢有限公司，廣東 廣州 510610）

0 引 言

隨著互聯網時代的發展，各項高新技術逐步問世，其中包括5G網絡技術。5G網絡是指第五代移動通信網絡，在很大程度上降低了傳統網絡技術的運行及維護成本，顯著提升了網絡信息傳遞效率，為全球移動信息時代的建設奠定了堅實基礎。因此，深入分析5G網絡人工智能的網絡架構和關鍵技術將具有重要的現實意義。

1 5G網絡人工智能概述

1.1 5G網絡人工智能分析

5G網絡人工智能通信技術應用過程中采用構成更復雜的無線傳輸技術和網絡架構，屬于異構網絡。它將多種制式的網絡協議進行充分的融合處理，使其共存于網絡環境，為用戶提供使用資源[1]。從技術應用視角而言，5G網絡人工智能將多層次和多種無線接入技術進行共存處理，提升了傳統網絡的結構復雜性。由于應用了多種無線接入技術，它的網絡節點覆蓋能力獲得提升，但網絡節點間的關系更復雜。現階段，為了進一步提升技術應用質量，做好網絡的維護和管理工作十分重要。

1.2 5G網絡特征分析

2G網絡時代配置參數為50個，3G時代為100個，4G時代為1 500個，在此發展趨勢下，5G網絡時代對參數的配置數量需求已達到了2 000個。目前的4G時代，網絡管理和網絡配置均以半自動為主，成本較高，管理效率低下，使得5G網絡性能想要在短時間內增加較為困難[2]。因此，自組織性將會成為未來5G網絡的重要特征。此外，5G網絡構建的核心目標主要設定在網絡服務與管理方面，目的在于實現網絡運行自動化。

1.3 人工智能分析

在5G網絡時代，人工智能實現的目的是在網絡中建立一個與人類思維模式相類似的系統運行模型。人工智能的實現主要在于構建的操作系統能否根據系統的“思維活動”采取理想的行動[3]。在人工智能領域中，想要實現5G網絡應用目標，首先是感知問題，要求人工智能形成與人類一樣的思維，對網絡外部環境進行自我感知；其次是挖掘問題，分類處理感知過程中獲取的外界環境信息；再次是預測問題，在現有系統運行經驗基礎上，對匯總的海量網絡數據搭建概率模型；最后是推理問題，智能化載體具有認知功能，且可以按照外部模型進行自主總結，推斷結論。

2 5G網絡人工智能的網絡架構分析

2.1 環境艙

在5G智能網絡架構中，環境艙建設后，5G網絡實現了與真實網絡環境進行直接交流的目標。通常情況下，環境艙在5G網絡人工智能的網絡架構下需要執行的任務內容主要包括以下兩點。

2.1.1 提升網絡運行秩序的規范性

環境艙在運行期間，能夠直接存儲真實環境中觀察到的網絡狀態及各類信息，主要包括業務請求、網絡拓撲以及資源使用等。存儲流程執行完畢后，還會自動將所存儲的信息傳送至網絡智能中心[4]。

2.1.2 確保網絡環境下網絡信息狀態實現實時更新

在運行過程中，環境艙為了確保其面向網絡智能中心所傳輸的信息更具實時性，需要將諸如資源分配、切片配置以及用戶關聯等網絡策略執行所采用的行動信息全部傳送至真實網絡環境。執行此項任務的主要目的是確保網絡環境下網絡信息狀態實現實時更新。

2.2 智能中心

在5G網絡架構中，智能中心屬于核心構成成分，具體的5G智能網絡架構如圖1所示。

圖1 5G智能網絡架構

智能中心正常運行下，它的主要運行動力來自于對人工智能中感知、挖掘、推理以及預測任務的良好執行。所有任務執行完畢后，智能中心面向網絡環境艙中獲取并處理信息。具體的執行方法可以借助拓撲感知和業務預測等技術實現。智能中心處理完接收到的數據后，會將數據結果發送到網絡策略模塊。發送的內容主要包括資源配置建議和用戶控制信息等[5]。為了進一步了解智能中心的運行流程，深入分析網絡切片技術，當人工智能獲取網絡拓撲信息時，會利用感知模塊完成信息的獲取行為，隨后針對獲取的信息進行處理和總結。處理時，主要選用數據挖掘模塊實現。

2.3 網絡策略

網絡策略由智能中心傳遞的各類信息形成。網絡運行需要在網絡策略的決定下完成各類任務行為。例如，當網絡用戶進行業務請求時，網絡架構需進行虛擬網絡映射處理并配置網絡參數，然后按照具體請求為其建立切片。當得出最終的決策行動路徑后，需要借助環境艙將決策結果反饋于真實網絡環境，最后由網絡環境按照當前最新更新完成的狀態信息反饋給網絡用戶。

3 5G網絡人工智能關鍵技術分析

3.1 網絡切片技術

現階段采用的網絡架構通常以“一體適用”為主，會導致網絡中出現不同類型的業務需求處理沖突，降低用戶體驗感。5G網絡人工智能切片關鍵技術的應用，使得5G網絡可以根據不同業務的特定需求自行租用共享的物理網絡基礎設施，進一步構建數量更多且邏輯更獨立的網絡架構。同時，網絡切片技術的應用在網絡中創建了一個服務模型，可以按照動態化業務需求靈活分配網絡資源，且應用需求滿足效果方面更理想。此外，為了進一步提升網絡資源利用率，設計了代理商實體。在5G網絡切片中，將3個模塊聯合調用，優化利用率。

3.2 網絡監管業務預測技術

隨著網絡用戶數量的不斷攀升，由用戶發起的業務需求量隨之增長。在5G網絡監督管理工作開展過程中，業務預測是監管工作推進中的一項關鍵技術內容。針對網絡數據進行技術監管需做好業務預測工作，確保技術本身的精確性，才能借助技術實現對網絡數據流的實時追蹤，總結追蹤結果和數據變化規律，從而構建完整的網絡業務分析模型。在此期間，業務預測技術應用效果通常會受到網絡中非線性因素的影響，導致關鍵技術應用后的業務變化呈現不規則現象。此時應用傳統的線性回歸技術進行數據變化規律處理，不僅處理效率低，而且網絡業務量的處理質量不理想。5G業務預測關鍵技術的應用，則能進一步提升網絡數據處理效率。智能5G網絡下常見的幾種業務預測方法如表1所示。

3.3 無線資源配置技術

為了能夠進一步滿足網絡用戶的資源使用需求，可以通過5G網絡為用戶分配動態資源?，F階段主要被應用到無線資源管理領域中的人工算法如表2所示。

3.4 虛擬網絡資源共享技術

網絡功能虛擬技術應用后，允許底層物理網絡經營者直接面向服務商進行部分設施出租服務。此階段，服務提供商可以利用出租設備及其所帶資源，重建屬于自身的虛擬網絡服務。虛擬網絡的構成主要包括一系列的虛擬節點和鏈路，其正常運行需由底層物理網絡節點和路徑的支撐。通常情況下，提升底層物理共享資源高效性的過程是先做好虛擬網絡映射工作，將虛擬網絡鏈路和節點作為底層物理路徑和節點映射方，然后確保在虛擬網路生命周期基礎上，將資源分配到虛擬節點和鏈路。在這一系列流程執行期間，為更好地提升資源共享的高效性，設計了一種資源自動化分配系統。系統主要利用人工神經技術，自動按照虛擬網絡用戶需求進行更適宜的資源分配處理。

表1 智能5G網絡下常見的業務預測法

表2 無線資源管理領域中的人工算法

4 5G網絡人工智能的作用

4.1 有利于提升網絡資源管理效率

在最早期的語音通信時代中，流程模型搭建較易于預測。該階段無論是流量需求還是管理工作內容均比較簡單。但是，隨著各類智能網絡終端的出現，無線流量模型的粒度和處理維度趨于復雜。此時，5G網絡人工智能的實現在極大程度上滿足了網絡中不同業務的流量需求，優化了網絡資源管理效率，同時對提升用戶體驗起到了很好的促進作用。

4.2 有利于降低網絡資源管理成本

在2G、3G以及4G網絡通信狀態獲取信息數據時，通常以公開信息整理和購買數據庫為主。此種數據獲取手段在維護成本方面的投入很高，同時無法滿足網絡用戶的高資源利用率。而應用5G網絡人工智能技術，能夠針對用戶域和網絡域之間的網絡狀態進行實時檢查和了解，進一步達成5G網絡自動化發展目標。

5 5G網絡人工智能未來發展

人工智能目的的達成，很大程度上為5G網絡環境構建創造了機遇。一方面，面對網絡中越來越多的數據量，人工智能的實現能夠有效分析和總結數據，實現對未來網絡事件發生的預測。在此基礎上，5G網絡能夠自動執行網絡資源分配工作，同時實現動態化配置運行參數。另一方面，自網絡結構異構化發展以來，5G網絡的應用滿足了網絡用戶對性能的需求，為用戶提供了更多的適配資源。人工智能技術的發展，使5G網絡在安全威脅防護和系統警報相應速度方面發揮了功效，提升了網絡意外事件應對工作的開展效率。

6 結 論

綜上所述，5G網絡人工智能網絡結構的有效構建，對人工智能技術的應用和普及起到了很好的促進作用，也推動了人工智能時代的到來。目前，5G網絡關鍵技術在應用中雖然還存在不足，但相信通過不斷優化，將研發出更具5G網絡人工智能特色的關鍵技術，從而更好地促進人工智能化發展和信息全球化。