В мире технологий 6G уже на горизонте, и с ним приходят новые вызовы, особенно в области разнообразия задач. Чтобы удовлетворить индивидуальные потребности пользователей, необходимо сосредоточиться на задачах и использовать искусственный интеллект (AI) для управления динамическими радиосетями (RAN). Однако существующие AI-системы ограничены в своих возможностях и не могут эффективно планировать функции.
Недавнее исследование, проведенное группой ученых из различных китайских институтов, предлагает решение этой проблемы. В своей работе "Service Decoupling for Open and Intelligent Service-Based RAN" они представляют архитектуру RAN, основанную на сервисах, которая позволяет разрабатывать декомпозированные функции RAN и настраивать сеть в зависимости от задач.
Исследователи применили принципы высокой когезии и низкой связи для решения сложных взаимодействий между функциями управления RAN. Вместо традиционных методов, основанных на опыте экспертов, они разработали схему декомпоновки RAN на основе графовой теории. Это включает создание неориентированного взвешенного графа для представления функциональных связей и взаимодействий, а затем декомпозицию с использованием минимального остовного дерева.
Кроме того, учитывая дублирующие и избыточные функции RAN и ядра сети (CN), была предложена схема интеграции и декомпозиции RAN-CN. Гранулярность декомпозиции определяется на основе анализа гибкости декомпозиции, сложности сигналов и задержки обработки. Исследование показало, что декомпозиция функций управления RAN на четыре сервиса является наиболее оптимальной.
Результаты анализа показывают, что интеграция RAN-CN снижает количество сигналов на 34,5% и 36,8% по сравнению с монолитными и сервисными RAN соответственно, а время обработки сокращается на 17,9% и 23,0%. Эти достижения открывают новые горизонты для AI-управляемого глобального планирования сервисов в сетях 6G.
Таким образом, данное исследование подчеркивает важность инновационных архитектур для будущих сетей и демонстрирует, как современные подходы могут значительно улучшить эффективность и производительность радиосетей.