利用多模態數據進行NR網絡質量優化的研究

摘要：5G NR網絡的發展為用戶帶來了前所未有的高速率和低時延體驗，但隨著網絡復雜性的增加以及業務范圍的擴展，如何確保網絡質量成為一個挑戰。多模態數據為優化網絡質量提供了新的視角和方法。該文研究了如何利用多模態數據捕獲與預處理技術，并融入機器學習和深度學習模型來提升NR網絡的性能，文中介紹了多模態數據的概念以及它在網絡優化中的重要性，然后詳細描述了數據捕獲、預處理、建模，定義了優化目標與效用函數，最后回顧了研究成果并展望了未來的研究方向。

關鍵詞：多模態數據；5G NR網絡；數據預處理；網絡質量優化

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.09.021

中圖分類號：TN 929.53；TP 183 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2024）09-00-03

Research on Quality Optimization of NR Networks Using Multimodal Data

SI Chunbo1， ZHAO Zhiqiang2， GAO Chunchao1， QIU Jian1， MI Kai2

（1. Chifeng Branch of China Mobile Communications Group Inner Mongolia Co.， Ltd.， Chifeng 024000， China;

2. China Mobile Communications Group Inner Mongolia Co.， Ltd.， Chifeng 024000， China）

Abstract： The development of 5G NR networks has brought unprecedented high-speed and low latency experiences to users， but with the increase in network complexity and the expansion of business scope， ensuring network quality has become a challenge. Multimodal data provides new perspectives and methods for optimizing network quality. This article explores how to utilize multimodal data capture and preprocessing techniques， and integrate machine learning and deep learning models to improve the performance of NR networks. Firstly， the concept of multimodal data and its importance in network optimization were introduced. Then， the data capture， preprocessing， and modeling were described in detail， until the optimization objective and utility function were defined. Finally， the research results were reviewed and future research directions were discussed.

Keywords： multimodal data; 5G NR network; data preprocessing; network quality optimization

0 引言

5G新無線（NR）網絡技術作為提供高速、大容量、低時延通信服務的技術，已經成為全球通信行業發展的關鍵驅動力。隨著技術的快速發展和部署規模的擴大，如何確保并持續提升網絡的性能和服務質量成為重要議題。網絡質量優化歷來依賴于網絡性能管理系統收集的數據，但這些單一來源數據往往難以全面反映用戶體驗和網絡性能的實際狀況，特別是在復雜和動態變化的網絡環境中。為了克服這些限制，多模態數據的概念應運而生。多模態數據包含但不限于信號質量、用戶設備日志、應用層級的性能指標、地理位置信息、社交媒體反饋等不同類型和來源的數據。這些數據的結合為深入理解網絡狀況提供了新維度，有助于網絡運營商更準確地洞察網絡問題和用戶需求。

1 多模態數據的捕獲與預處理

在現代通信網絡中，多模態數據的收集和分析是優化網絡性能、提高用戶滿意度和運營效率的重要途徑。本章節探討多模態數據在5G NR網絡性能提升方面的應用，涵蓋從數據源的識別和選擇到預處理步驟，再到處理后數據的統計分析。

1.1 數據源識別和選擇

在識別數據源時，主要關注三個關鍵屬性：數據的相關性、可靠性和可獲得性[1]。相關性要求數據與網絡優化的目標密切相關，這樣才能保證數據分析的有效性；可靠性則涉及數據的準確度和一致性；可獲得性是指在合理的成本和時間范圍內是否能夠獲得數據。

選擇數據源的過程應遵循可持續、可擴展的原則，以適應未來網絡技術和應用的演進。考慮法律法規和用戶隱私保護。確保數據的安全性和匿名處理是合法合規和保護個人隱私的基礎。

1.2 數據預處理步驟

數據預處理是提供高質量數據以確保后續建模和分析準確性的關鍵步驟。這一過程涉及數據清洗，即去除不準確、不完整或不相干的數據，這可能涉及缺失值處理、噪聲剔除和異常值檢測[2]。

在預處理階段，對數據進行特征提取同樣重要。特征提取是從原始數據中抽取信息的過程，以幫助機器學習算法更有效地學習。

1.3 處理后數據的統計分析

預處理后，需要通過統計分析來進一步了解數據集的特性，用來指導后續的數據建模和分析工作。

統計分析還可以提供對數據質量和預處理過程有效性反饋。例如，異常值分析可以發現預處理步驟中可能未經處理的噪聲數據，而假設檢驗可以檢測數據集是否符合后續建模所依賴的統計假設[3]。在完成統計分析之后，研究人員將擁有對數據集深入且詳細的認識，這為利用機器學習和深度學習模型進行網絡質量優化打下了堅實基礎。

2 網絡質量優化方法

為了適應5G NR網絡的高速發展和煩雜需求，網絡質量的優化理解和應用各種網絡質量優化技術，尤其是在融合了多模態數據處理和機器學習/深度學習模型的情況下，對于確保優異的網絡性能至關重要。

2.1 多模態數據融合技術

在網絡質量優化中，多模態數據融合技術是將來自不同源頭且形式各異的數據有效地融合起來，以提供一個全面的視圖來指導決策制定。

2.1.1 數據層融合

網絡工程師需要優化網絡性能，減少跳站（Handover）失敗和提升服務連續性。這些數據涵蓋了從用戶行為、設備性能到環境條件等多個層面，數據層融合可能需要通過格式化、同步時間戳、關聯位置信息等步驟，將其融合為一個統一的數據庫。

2.1.2 特征層融合

預測某時段內某區域的流量消耗，以便合理規劃資源分配。特征層融合就是指通過一系列技術（如歸一化處理、特征選擇和降維）將它們轉換為適合進一步分析的形式，再通過算法融合成一個貫穿所有數據源的特征集。

2.1.3 決策層融合

（1）專注于識別可能的DDoS攻擊或其他異常流量模式。

（2）用于識別有風險的賬戶行為模式。

（3）用以評估可能的設備漏洞或惡意軟件攻擊。

每個模型都會基于其數據源和邏輯提供預測，這些預測結果需要在決策層融合，以便生成一個綜合的安全態勢。

2.2 機器學習/深度學習模型設計

在當代網絡技術的背景下，機器學習和深度學習模型已經成為數據處理和分析的重要工具。設計這些模型通常需要專業知識，以確保模型能夠有效學習和推斷。以下是一些詳細的場景舉例，展示了如何利用這些模型來處理和分析網絡中的多模態數據。

2.2.1 語音識別和自然語言處理

遞歸神經網絡（RNN）或其變體如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在處理時間系列數據，如音頻信號方面表現出色[4]。在語音通信中，一個LSTM網絡可以被訓練來識別和預測語音數據流的特征，有助于進行語音增強或壓縮編碼。這些模型通常包括：

（1）LSTM單元——利用其內部門機制學習長期依賴關系。

（2）可能的嵌入層：用于將單詞或聲音映射到連續的向量空間。

（3）用于序列建模和預測的循環結構。

2.2.2 網絡流量預測和異常檢測

在網絡流量預測和異常檢測的場景中，可能會調用多種深度學習模型，比如使用自注意力機制的Transformer結構來捕獲長距離的流量模式。在設計這樣的模型時，關鍵要素可能包括：

（1）自注意力層——以學習輸入序列中不同位置之間的依賴性。

（2）多頭注意力——為了同時在不同的子空間捕獲信息。

（3）位置編碼——以注入序列位置信息。

（4）堆疊的編碼器和解碼器結構——用于捕獲復雜序列間關系。

在設計這些模型時，還需要定義一個適當的損失函數，例如，交叉熵損失于分類任務，或均方誤差損失于回歸任務。優化策略也是至關重要的，通常會選擇像Adam這樣的高效優化器，它結合了動量和自適應學習率的優點。

2.3 優化目標和效用函數定義

在任何優化問題中，目標的選擇和效用函數的定義都至關重要，它們共同決定了優化過程將如何進行，并指引這一過程向預期效果靠攏。網絡優化領域也不例外，下面舉幾個具體例子解釋這一點。

2.3.1 提高吞吐量的例子

比如，在移動網絡優化中，運營商可能希望提高某個繁忙區域的數據吞吐量。優化目標可能是最大化該區域的總吞吐量，而效用函數可以是：

（1）

式中，是效用函數；（）是一個決策變量的向量；是第（i）個連接的數據速率；是連接數。這個簡單的效用函數僅考慮了吞吐量，但在實際情況中，可能還需要考慮信號質量、用戶等待時間等其他因素。

2.3.2 減少延遲和提升響應能力

在云計算或物聯網場景中，低延遲和快速響應對于用戶體驗至關重要。優化目標可能是減少請求響應時間，效用函數可能是：

（2）

式中，表示第個請求的延遲；是請求數，效用函數取負值因為我們希望最小化延遲。

2.3.3 能量效率的提升

在數據中心或移動基站優化中，為了節能減排，提高能源利用效率是一個重要目標。效用函數可能同時考慮能耗和服務性能：

（3）

式中，是第個任務的處理吞吐量；是能耗；是吞吐量和能耗的權重系數。

2.3.4 多目標優化函數的定義

在現實世界中，優化問題往往涉及多個目標。為了針對這些多目標問題提供一個定義，可以采用多目標優化函數的概念。多目標優化函數可以表示為

（4）

式中，x是決策變量向量；是與各個優化目標相關的目標函數。

多目標優化函數的定義要求注意以下幾點：

（1）決策變量的取值范圍和約束條件需滿足實際問題的限制。

（2）各個目標函數要能準確地反映優化問題的不同目標。

（3）在定義目標函數時，需要確定各個目標函數的權重或優先級，以便平衡多個目標之間的重要性。

（4）多目標優化問題通常追求帕累托最優解（Pareto Optimal Solution），即在給定約束條件下無法再優化一個目標函數而不損害其他目標函數的取值。這樣的解集被稱為帕累托前沿（Pareto Front）。

通過正確定義多目標優化函數，可以實現對現實世界中復雜問題的綜合考慮和折中，以找到最佳的折中解。同時，考慮到約束和權重的合理設置，可以保證解的可行性和平衡性。

3 結束語

文中首先明確了多模態數據的概念及其對于網絡優化的重要性，隨后詳盡探討了多模態數據捕獲、預處理和集成到機器學習與深度學習模型中以優化NR網絡表現的過程。本文中建立了關于優化目標與效用函數的框架，揭示了多模態數據在精準把握網絡狀況和用戶需求以及推動5G技術進步方面的潛在價值。

參考文獻

[1] 侯茂新，劉昭濤．基于深度卷積生成對抗網絡的鬼成像質量優化研究[J]．激光與光電子學進展，2024，61（16）：175-183．

[2] 宓林暉，袁駿毅，王天鷹.融合多模態數據的醫院網格化管理應用研究[J]．微型電腦應用，2023，39（5）：25-28．

[3] 杜鵬舉.基于多模態數據語義檢索的關鍵技術研究[J]．產業創新研究，2023（12）：118-120．

[4] 李剛，王超，韓德鵬，等．基于深度主成分相關自編碼器的多模態影像遺傳數據研究[J]．計算機科學，2020（4）：60-66．