［林高全］

1 引言

本文提出了一種5G[1]無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集的設(shè)計(jì)方法。新一代信息技術(shù)的5G 網(wǎng)絡(luò)作為使能千行百業(yè)的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，要求具備全覆蓋、高速率、廣連接、低時(shí)延等能力來(lái)滿足各行業(yè)的需求，另一方面，5G 可以使用較高的頻段，必然帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)部署的復(fù)雜性，網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化必然是5G 的一個(gè)最直接的需求。而網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化包括自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)駕駛與網(wǎng)絡(luò)人工智能，2021 年4 月，第三代伙伴項(xiàng)目（3rd Generation Partnership Project，3GPP）決定從5G R18[2]（5G 第18版本）即5G-Advanced 中引入人工智能（AI，Artificial Intelligence）/機(jī)器學(xué)習(xí)（ML，Machine Learning），并進(jìn)一步增強(qiáng)自組織網(wǎng)絡(luò)（SON，Self-Organising Networks）即自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)駕駛；眾所周知，“無(wú)數(shù)據(jù)不智能”，即5G網(wǎng)絡(luò)的AI/SON 依賴于5G 網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)，而5G 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)又依賴于5G 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集。因此，5G 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集是5G 網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛與人工智能的一個(gè)前提條件，而數(shù)據(jù)采集方法是需要設(shè)計(jì)的。所以，本文介紹了數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì)的方法，在考慮了采集的數(shù)據(jù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)的組織方式、數(shù)據(jù)采集的觸發(fā)規(guī)則、以及數(shù)據(jù)采集周期等信息的基礎(chǔ)上，根據(jù)確定的設(shè)計(jì)原則設(shè)計(jì)不同的事件塊及其字段內(nèi)容來(lái)滿足5G 人工智能等應(yīng)用的需求，以促進(jìn)5G 與AI/SON 的共同發(fā)展。

2 背景介紹

國(guó)家十四五規(guī)劃中，新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)包括下一代信息網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)、電子核心產(chǎn)業(yè)、新興軟件和新型信息技術(shù)服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算大數(shù)據(jù)服務(wù)、人工智能等行業(yè)，其應(yīng)用橫跨國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)等三大產(chǎn)業(yè)。而其中的下一代信息網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)主要是指5G 網(wǎng)絡(luò)，它是新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)。5G 作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，就要保證100%的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)覆蓋，當(dāng)前，以5G 為代表的新一代信息技術(shù)正日益成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，并成為國(guó)家戰(zhàn)略的一部分，例如，現(xiàn)在國(guó)家大力推動(dòng)的智慧城市建設(shè)，需要物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)以訪問來(lái)自這些設(shè)備的數(shù)據(jù)。我們知道，由于5G 使用的頻率較高，根據(jù)無(wú)線信號(hào)衰減原理，信號(hào)衰減與頻率的平方成正比，可知，5G 的無(wú)線覆蓋就會(huì)受到限制，特別是在FR2（頻率2，即大于6 GHz）頻率下，相同覆蓋面積要求的基站數(shù)量差不多要增加一個(gè)數(shù)量級(jí)，由于基站密集且數(shù)量眾多，基站的密集部署會(huì)要求網(wǎng)絡(luò)做到自維護(hù)、自優(yōu)化，因?yàn)榇罅康幕静豢赡芸咳斯?lái)維護(hù)與優(yōu)化，另一方面，提供全覆蓋、廣連接且穩(wěn)定、可靠、高效的5G 網(wǎng)絡(luò)成為必然要求，而要達(dá)成這些目標(biāo)，考慮到5G 網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，在5G 網(wǎng)絡(luò)中引入SON，與AI/ ML技術(shù)就成為一種必然趨勢(shì)。我們知道，自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)駕駛與人工智能技術(shù)都是依賴于大數(shù)據(jù)的，即所謂的“無(wú)數(shù)據(jù)不智能”，因此，數(shù)據(jù)采集技術(shù)就成為5G 引入SON 與AI 技術(shù)的必然前提條件。

3GPP 于12 月6 日-17 日召開RAN#94-e 次會(huì)議，確定了R18 的首批28 個(gè)課題成功立項(xiàng)，標(biāo)志著5G-Advanced標(biāo)準(zhǔn)化正式啟動(dòng)，相應(yīng)的技術(shù)研究和標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)入實(shí)際性階段，其中表1 中的3 個(gè)課題都需要數(shù)據(jù)采集才能支持。

表1 5G-Advanced 確定的其中3 個(gè)課題

其中表1 中的序號(hào)2、24、25 這3 個(gè)課題即5G 無(wú)線空口的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）、5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）、SON/MDT自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)駕駛增強(qiáng)，它們都依賴于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息的采集。正如我們所知道的，“無(wú)數(shù)據(jù)不智能”，所有的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)一定是建立在大數(shù)據(jù)之上的，而大數(shù)據(jù)本身除了分析之外，最基本的還包括數(shù)據(jù)的來(lái)源、數(shù)據(jù)的有效性、數(shù)據(jù)的采集方法等內(nèi)容，本課題正是針對(duì)最基本的數(shù)據(jù)源采集的技術(shù)研究。下面是引用的5G R18 中幾個(gè)最新的提案內(nèi)容。

5G 無(wú)線空口的人工智能：確定引入人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是增強(qiáng)性能與降低復(fù)雜度與開銷,主要研究AI/ML 在物理層的應(yīng)用，包括智能波束管理/移動(dòng)性自動(dòng)預(yù)測(cè)、信道狀態(tài)信息（CSI）智能反饋、非視距（NLOS）的定位精度提升、基站與終端協(xié)作級(jí)別、空口AI 的建模架構(gòu)與評(píng)估方法，以及評(píng)估AI/ML 帶來(lái)的性能增益與潛在影響等內(nèi)容。該項(xiàng)課題對(duì)數(shù)據(jù)源的實(shí)時(shí)性要求比較高，因此，數(shù)據(jù)的采集與上報(bào)要求毫秒級(jí)或者準(zhǔn)實(shí)時(shí)完成。

5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的人工智能：為了更好的支持基于AI/ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）的業(yè)務(wù)，研究數(shù)據(jù)采集增強(qiáng)、支持現(xiàn)有NG-RAN 接口的信令流程、以及基于AI/ML 的網(wǎng)絡(luò)能源節(jié)約、負(fù)載均衡與移動(dòng)性優(yōu)化的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括不分離架構(gòu)與分離架構(gòu)。該課題對(duì)數(shù)據(jù)源的有效性與完備性要求較高，能夠支撐無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的智能控制，而對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高，數(shù)據(jù)的采集與上報(bào)要求秒級(jí)完成。

SON/MDT 增強(qiáng)：支持SON 特性的數(shù)據(jù)采集，包括支持雙連接、多載波、系統(tǒng)間語(yǔ)音切換等，支持隨機(jī)接入信道（RACH）增強(qiáng)的SON/MDT（Minimization of Drive Test）增強(qiáng)，推動(dòng)5G 網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)更高效的自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)駕駛功能。該課題對(duì)數(shù)據(jù)源的有效性與完備性要求較高，能夠支撐無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的智能控制，而對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高，數(shù)據(jù)的采集與上報(bào)可以分鐘級(jí)完成。

我們都知道，人工智能與網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛必然基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，而網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的采集就成為了首要條件。人工智能以及網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛都依賴于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，而無(wú)線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包括無(wú)線信號(hào)質(zhì)量類數(shù)據(jù)、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)本身運(yùn)行的數(shù)據(jù)、無(wú)線業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)KPI 數(shù)據(jù)等，需要強(qiáng)調(diào)的是，這些數(shù)據(jù)可能產(chǎn)生于不同的節(jié)點(diǎn)，本文聚焦5G 網(wǎng)絡(luò)無(wú)線基站的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，即包括：為了滿足5G 空口的人工智能化、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的人工智能化與無(wú)線網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛?cè)N應(yīng)用，應(yīng)該采集什么樣的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的組織方式、數(shù)據(jù)采集的觸發(fā)規(guī)則與采集&上報(bào)的時(shí)間&頻度等，從而保證數(shù)據(jù)采集的及時(shí)性/實(shí)時(shí)性、高效性與可靠性，滿足該場(chǎng)景下人工智能與自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)駕駛的應(yīng)用需求。

3 數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì)

3.1 5G 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及接口

為了便于下面的設(shè)計(jì)方法理解，圖1 給出了5G 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)化架構(gòu)及接口[19,20]，其中的核心網(wǎng)用5GC（5G Core）表示，Ng 接口是5G 基站gNB 與5GC 之間的接口，Xn 接口是gNB 與gNB 之間的接口，F(xiàn)1 接口是gNB 內(nèi)部分離成的gNB-CU（Central Unit，中心單元）與gNB-DU（Distributed Unit，分布單元）之間的接口。

圖1 5G 網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化架構(gòu)及接口

3.2 數(shù)據(jù)采集方法

3.2.1 采集數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)原則

根據(jù)5G 網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)生成規(guī)則及對(duì)象，我們把數(shù)據(jù)分為三大類，第一類是網(wǎng)絡(luò)KPI（Key Performance Indicator）數(shù)據(jù)，主要對(duì)象是小區(qū)級(jí)的非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，一般按照分鐘級(jí)統(tǒng)計(jì)（說(shuō)明：站點(diǎn)級(jí)別的數(shù)據(jù)主要是傳輸網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，本文暫不涉及），對(duì)應(yīng)話統(tǒng)指標(biāo)，主要用于網(wǎng)絡(luò)觀察與評(píng)估；第二類是用戶級(jí)或用戶承載級(jí)或小區(qū)級(jí)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，一般按照秒級(jí)統(tǒng)計(jì)，主要用于解決網(wǎng)絡(luò)故障與無(wú)線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化；第三類是用戶級(jí)或承載級(jí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，一般是毫秒級(jí)別，主要用于實(shí)時(shí)算法。三類數(shù)據(jù)的關(guān)系是第三類數(shù)據(jù)是TTI（傳輸時(shí)間間隔，Transmission Time Interval）級(jí)的采樣或檢測(cè)，但不進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，即數(shù)據(jù)用后即丟棄，所以不在本文的討論范圍；第一類數(shù)據(jù)可以由第二類數(shù)據(jù)匯總而成，可以認(rèn)為是第二類數(shù)據(jù)的大尺度匯總統(tǒng)計(jì)結(jié)果。因此，本文聚焦第二類數(shù)據(jù)源的采集方法研究。

根據(jù)5G 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)源產(chǎn)生的時(shí)間規(guī)則，我們把數(shù)據(jù)源分為兩種類型，即事件性數(shù)據(jù)源與周期性數(shù)據(jù)源。事件性數(shù)據(jù)源就是網(wǎng)絡(luò)中的某個(gè)事件觸發(fā)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比如網(wǎng)絡(luò)發(fā)生切換時(shí)，會(huì)首先有UE 測(cè)量上報(bào)事件，對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)定義的事件性A1/A2/A3/A4/A5/A6/B1/B2 測(cè)量報(bào)告，然后是切換事件，切換事件由于涉及到切出基站與切入基站，而兩個(gè)基站間不可能協(xié)同產(chǎn)生一份切換事件數(shù)據(jù)，因此，需要切出基站產(chǎn)生一個(gè)切出事件的數(shù)據(jù)，而切入基站產(chǎn)生一個(gè)切入事件的數(shù)據(jù)，上層應(yīng)用如果要針對(duì)切換過程進(jìn)行分析，就至少需要關(guān)聯(lián)這兩個(gè)切出與切入事件的數(shù)據(jù)。周期性數(shù)據(jù)源是周期性的檢測(cè)或統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，比如UE 周期性測(cè)量上報(bào)的無(wú)線信號(hào)質(zhì)量信息，對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)定義的周期性測(cè)量報(bào)告（MR，Measurement Report）。

眾所周知，數(shù)據(jù)源只是一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，而各種上層應(yīng)用可能需要其中一部分?jǐn)?shù)據(jù)，也可能需要較多數(shù)據(jù)，而5G 網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的方式跟數(shù)據(jù)來(lái)源強(qiáng)相關(guān)，比如用戶級(jí)數(shù)據(jù)是針對(duì)每個(gè)網(wǎng)絡(luò)用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)源信息，而用戶承載級(jí)數(shù)據(jù)是針對(duì)各用戶的承載來(lái)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)源，而小區(qū)級(jí)數(shù)據(jù)則是小區(qū)內(nèi)各用戶匯總的瞬時(shí)統(tǒng)計(jì)量/累積統(tǒng)計(jì)量。為了滿足上層應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)分析，需要有相關(guān)數(shù)據(jù)事件的關(guān)聯(lián)信息，比如屬于同一個(gè)用戶的兩個(gè)事件塊關(guān)聯(lián)分析，就要求兩個(gè)事件塊是同一個(gè)用戶的，而且時(shí)間點(diǎn)上要對(duì)齊，同時(shí)基站上的用戶標(biāo)識(shí)都是臨時(shí)有效的，即相同的標(biāo)識(shí)在不同時(shí)刻可能表示不同用戶。

3.2.2 事件塊名稱與事件塊頭設(shè)計(jì)

基于前面的設(shè)計(jì)原則，我們首先區(qū)分不同事件塊的級(jí)別，分為站點(diǎn)級(jí)、小區(qū)級(jí)、用戶級(jí)、用戶承載級(jí)4 個(gè)級(jí)別，并且用事件名稱的開頭字母分別區(qū)分，比如站點(diǎn)級(jí)的為S_開頭命名，小區(qū)級(jí)的為C_開頭命名，用戶級(jí)的為U_開頭命名，用戶承載級(jí)的為B_開頭命名，且事件塊標(biāo)識(shí)（ID）也進(jìn)行相應(yīng)的區(qū)分，比如用戶級(jí)的為1 開頭的事件ID，用戶承載級(jí)的為3 開頭的事件ID。具體設(shè)計(jì)的事件塊命名示例如表2 所示。

為了方便多事件塊的關(guān)聯(lián)分析，每個(gè)事件塊都設(shè)計(jì)了相同的事件塊頭，即事件塊頭包含時(shí)間信息、運(yùn)營(yíng)商設(shè)備信息、小區(qū)信息、用戶臨時(shí)標(biāo)識(shí)、Ng 接口應(yīng)用標(biāo)識(shí)APID、F1 接口應(yīng)用標(biāo)識(shí)APID、事件塊本身標(biāo)識(shí)等信息，具體的事件塊頭設(shè)計(jì)示例如表3 所示。

3.2.3 典型事件塊設(shè)計(jì)示例

表2 事件塊命名示例（僅含典型的幾個(gè)事件塊）

表3 事件塊頭設(shè)計(jì)示例（僅含主要字段）

為了更好地描述事件塊設(shè)計(jì)的方法，下面以前面介紹過的切換出事件塊與同頻周期性事件塊作為示例介紹設(shè)計(jì)思路，其他事件塊的設(shè)計(jì)可以參考借鑒，再贅述。

切換出事件塊設(shè)計(jì)思路：需要包含切換原因，切換類型，比如Xn 口切換、Ng 口切換等不同切換類型，切換的Xn 接口的應(yīng)用標(biāo)識(shí)APID，目標(biāo)基站信息及其頻點(diǎn)，切換時(shí)長(zhǎng)以及可能的切換失敗原因等內(nèi)容，特別是可以巧妙設(shè)計(jì)的最后一條失敗信令可用于快速判定失敗點(diǎn)。具體的切換出事件塊設(shè)計(jì)示例如表4所示。

周期性同頻測(cè)量事件塊設(shè)計(jì)思路：需要包含頻點(diǎn)信息，服務(wù)小區(qū)與鄰小區(qū)的物理小區(qū)標(biāo)識(shí)及其無(wú)線信號(hào)測(cè)量結(jié)果，以及滿足條件的SSB（Synchronization Signal and Physical Broadcast CHannel block,同步信號(hào)和PBCH 塊）波束的無(wú)線信號(hào)測(cè)量結(jié)果，為了方便分析建議波束的排序按照RSRP（Reference Signal Receiving Power，參考信號(hào)接收功率）的信號(hào)強(qiáng)弱排序。具體的周期性同頻測(cè)量事件塊設(shè)計(jì)示例如表5 所示。

3.2.4 設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)源采集

前面只是設(shè)計(jì)了相關(guān)的事件塊，但真實(shí)的數(shù)據(jù)采集需要在基站設(shè)備中選擇希望采集的事件塊名稱以及配置相關(guān)參數(shù)才能觸發(fā)采集流程。所有事件塊都有小區(qū)、采集起止時(shí)間等參數(shù)，而周期性事件塊還需要輸入周期參數(shù)，比如采集周期是5 秒或者10 秒等數(shù)值。需要說(shuō)明的是，可以在網(wǎng)管操作界面或者其他方式來(lái)設(shè)置這些參數(shù)，只要有對(duì)應(yīng)的配置接口即可。另外，采集到的數(shù)據(jù)還需要考慮保存到何處，比如基站的OMU（操作維護(hù)單元）或者保存在網(wǎng)管平臺(tái)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文介紹的5G 數(shù)據(jù)采集的設(shè)計(jì)方法已經(jīng)在相關(guān)設(shè)備廠商的5G 基站設(shè)備中實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集，并已逐步用于5G SON 設(shè)計(jì)。隨著5G 引入AI，對(duì)基站設(shè)備的數(shù)據(jù)采集會(huì)提出更多的需求，當(dāng)然反過來(lái)也會(huì)助推AI 在5G 的快速落地與應(yīng)用。本文的數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì)方法除了可應(yīng)用于5G 基站，也可以適用于其他類似的無(wú)線站點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì)，包括未來(lái)的6G 基站等。

表4 切換出事件塊設(shè)計(jì)示例（僅含主要字段）

表5 周期性同頻測(cè)量事件塊設(shè)計(jì)示例（僅含主要字段）