Virtualizált Intelligent RAN Controller

A RAN intelligent Controller(RIC) a virtualizált hálózatok kulcsfontosságú eleme. Felépitése és funkciói az O-RAN Alliance dokumentációin és nyílt szabványokon alapulnak.

Az O-RAN Szövetség szabványaira épülő RIC-nek két formája van, a nem valós idejű (non-RT) RIC és a közel valós idejű (near-RT) RIC. Mindkét RIC funkció aktivan résztvesz a RAN hálózatok optimizálásában AI/ML modelleket alkalmazva, policy guideline-okat készitve, visszacsatolásokon keresztül értékelve a hálózat viselkedését és beavatkozva a folyamatokba mikor szükséges.

Intelligencia a RIC-ben

A RAN funkció felosztása lehetõvé teszi nagy adathalmazok (big data) létrehozását és felhasználását a klasszikus RRM problémák adatközpontú megközelítéseinek tanulmányozására. Ennek a támogatására az O-RAN szövetség specifikációkat határoz meg. A RIC az adatvezérelt AI/ML modelleket használva jobb hatásfokkal és gyorsabban képes a hálózat managelésére és a performance optimalizálásra.

Model Training a RIC-ben

Az O-RAN-ban az ML modellek offline tanulásban részesülnek és xApps-okban online kerülnek telepítésre a RIC-ben. Eddig az egyik legígéretesebb megközelítés a Reinforcement Learning (RL), amely egy ügynököt “agent” tanít hogyan válasszon a cselekvési lehetőségek közül az adott környezetben, hogy maximalizálja a jutalmat az idő múlásával. Az RL “agent” célja ezután egy “policy” kidolgozása, amely egy leképezés a környezeti állapotok és cselekvések között a hosszú távú jutalom maximalizálása érdekében.

Intelligent RIC a RAN Optimlizálásban

Az Open RAN hálózatokban a hagyományos RAN optimizálási problémák újragondolásán az AI/ML intelligenciák alkalmazására alapozva új, innovativ megoldásokat keresnek a gyártók és szolgáltatók. Az innováción és gyorsaságon túl az energiahatékonyság is fontos tényező. A szolgáltatók már fontosnak tartják a hálózat minél energiahatékonyabb működését. Ennek érdekében igyekeznek minél inkább kiaknázni az intelligens RIC képességeit.

Néhány a legfontosabb RAN optimizálási feladatok közül:

Traffic Steering – Forgalom Terelés.

A Traffic Steering rApp/xApp javítja a felhasználói élményt azáltal, hogy dinamikusan kiegyenlíti a terhelést a hálózatban. Ennek egyik módja a felhasználó (UE) áthelyezése egy túlterhelt cellából egy szomszédos, enyhén terhelt cellába. A jelenlegi hálózat optimizálási gyakorlat, mint például a cell re-selection, handover, valamint a prioritások beállítása, inkább cellaközpontúak, mint UE központúak. A RIC Traffic Steering funkciója ezt úgy oldja meg, hogy a terhelésre és az átvitelre vonatkozó cella/UE mérőszámokat figyelembe véve újra elosztja az UE-ket az elérhető cellákon. A RIC Traffic Steering funkciója lehetővé teszi az rádiós erőforrások hatékony használatát a kapacitásigények kielégítésére a további befektetések nélkül. Amig a hagyományos RAN hálózatokban a handoverek csatorna minőség és/vagy terheléselosztás alapján történnek az intelligens RIC ML modelleket használ mind a target cellák minda UE-k kiválasztásához. Teszi mindezt a near-RT xApps-ok segytségével 1 sec intervallumon belül.

Load Balancing – Forgalom kiegyensúlyozás

Az intelligens RIC által alkalmazott adat vezérelt xApp-ok zárt hurkú (closed loop) microszervizekként az adatvezérelt ML-et alkalmazva egyedi alapon kezelik az egyes UE-ket. A Deep Learning stratégiát alkalmazva dinamikusan képes előre megjósolni a torlódásokat a service és a szomszédos cellákban. Ezzel elkerülve a hagyományos paramátrekkel optimalizált RAN hálózatokban gyakori torlódésok miatti felhasználói minőség romlást.

Interferencia Cancellation – Interferencia management

Az intelligens RIC felhasználva az adat vezérelt hálózatok kinálta lehetőségeket, ugymint a hálózat és a UE-k statisztikai jellemzőit összegyűjtő és elemző ML technologia lehetőséget ad a szolgáltatóknak, hogy az ML algoritmusokat alkalmazva jelentősen javitsák az interferencia miatti minőségromlást. A szomszédos cellákból kinyert és a servicng cellában mért interferencia, forgalom és eróforrás használati adatokat elemezve a RIC a cella széleken mindíg a legmegfelelőbb cellához rendeli a UE-ket, ezzel az interferncia okozta adatsebesség csökkenés kiküszöbölhető.

Throughput Increase – Adatsebesség növelés

A felhasználók által mért vagy tapasztalt adatsebesség a Traffic Steering és Load Balancing funkcióknak köszönhetően jelentős javulást mutathat. Az intelligens Admission Control és preemtion funkciók ezt tovább javithatják a ML algoritmusokat alklamazva. Az interferenci cancellation funkcióval az adatsebesség tovább növelhető a cella széleken.

Admission Control – Hozzáférés engedélyezés

Az Admission Control rApp/xApp lehetővé teszi a rádiós erőforrások PDU-k (Protocol Data Units) UE-k valós idejű nyomon követését és managelését. A szolgáltatók az rApp/xApp-ok által differencálhatnak felhasználókat, kiemelt szolgáltatásokat nyújthatnak a felhasználók bizonyos csoportjainak. Az Admission Control rApp/xApp zárt hurkú (closed loop) optimalizálást használ a maximális PDU és UE elosztás dinamikus beállításához és az egyenetlen forgalom kezelésére.

Energy Efficiency- Energia Hatékonyság

A RIC rApp-ok és xApp-ok által vezérelt MIMO és Sleeping Cella módoknak köszönhetően az alacsony forgalmű időszakokban a felhasználók által nem használt rádiós erőforrásokat a RIC lekapcsolja amig azokra újból nem lesz szükség. A cellák alvó módba helyezése illetve újra bekepcsolása 1 sec alatti intervallumokban történik a near-RT RIC xApps-ok által. Ezzel a módszerrel a szolgáltatók jelentős energiamegtakaritást tudnak elérni.