3GPP标准与AI融合架构研究与推进概述
1.3GPP标准总体进展
- NWDAF(Network Data Analytics Function):从2017年Q4起,NWDAF逐步发展,从数据收集、训练、推理到闭环控制,形成分布式网络大数据分析架构,支持多样化解决方案。
- R15版本:2020年Q2完成,定义了集中式架构和能力,增加了六个特性,但部署灵活性和可扩展性有限,限制了大规模商用。
- R16版本:2022年Q2,设计了一个分层智能网络架构,提供了AI平台化能力,满足大型运营商的需求。
- R17版本:首次引入分布式智能架构,探索多元场景应用,全面支持智能化试验落地。
- R18:维护面向演进,加强智能协同。
2.R19标准化研究
- 新应用场景:针对痛点、热点问题,研究AI辅助机制,如智能推荐、信令风暴智能抑制和定位智能化。
- 新技术方向:引入AI新技术,扩展网络AI服务范围,提升动态适应性和决策能力。
3.NWDAF智能架构实现原理
- NWDAF架构:基于服务化架构,包括训练功能(MTLF)、分析功能(AnLF),并引入数据采集协调功能(DCCF)、分析和采集消息框架适配功能(MFAF)和存储和提取分析数据数据库功能(ADRF)。
- 功能单元:包括NWDAF、模型训练逻辑功能(MTLF)、分析逻辑功能(AnLF)等。
- 智能服务架构:遵循服务化机制,实现服务注册、数据采集、数据分析和分析结果反馈,支持实时定制化采集数据。
4.NWDAF标准场景及应用建议
- 分析对象:切片、网元、用户、业务四个维度。
- 标准化分析类型:涵盖提质、增效两大类别,共13种标准化分析类型,如切片负载分析、网络性能分析、冗余传输体验分析等。
- 应用建议:聚焦提质场景,根据不同需求定制化方案,合理利用网络资源,保障服务质量和用户体验。
5.NWDAF典型应用推进
- 用户观看直播智能保障:通过实时速率观测智能保障普通用户观看直播的网络质量,减少卡顿现象,提升用户体验。
结论
3GPP与AI融合架构的研究与推进展现了从集中式到分布式的发展趋势,旨在通过AI技术优化网络性能,提升用户体验,并探索多元应用场景。NWDAF作为关键组件,通过其智能架构和功能不断进化,以适应不断变化的网络环境和用户需求。未来,随着R19版本的深入研究和实施,将有望进一步推动AI在通信网络中的广泛应用,实现网络的智能化和高效运营。