[发明专利]一种意图驱动的无线接入组网方法和系统

权利要求书

1.一种意图驱动的无线接入组网方法，其特征在于，包括：

确定意图，根据所述意图所属的类型以及每个意图对网络性能的要求，进行切片设置；所述切片设置包括设置切片对应的场景以及切片对各项网络指标的阈值要求；

针对各个切片设置，确定各自实例化的优先级；

对意图作用网络范围内的每个已有切片性能进行评估，当任一已有切片满足任一切片设置的性能要求时，保留该已有切片；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、且与各切片设置的性能差均在设定的范围外时，删除该已有切片，并释放相关网络资源；当任一已有切片不满足每个切片设置的性能要求、但与任一切片设置的性能差X在设定的范围内时，保留并优化该已有切片；对于所有已有切片均不满足任一切片设置的性能要求、且与各切片设置的性能差均在设定范围外的切片，按照相应切片设置实例化的优先级新增相应切片；

当网络中存在新增切片时，为当前新增各个切片配置组网模式，并按照新增切片对应切片设置实例化的优先级为新增切片配置网络多模资源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在为当前各个新增切片进行网络资源的配置后，该方法还包括：对于当前网络中任一切片进行周期性的性能评估，将性能评估结果与该切片所对应切片设置的预期性能进行比较；当性能差大于预设的第一门限、且小于或等于预设的第二门限时，在切片内进行资源优化处理；当性能差大于所述第二门限时，在网络所有切片间进行资源优化处理；其中，所述第一门限小于所述第二门限。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对意图作用网络范围内的每个已有切片性能进行评估包括：从无线接入网中获取当前网络的无线传输数据和终端测量数据，利用当前卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)分别提取数据的空间和时间特征，并得到所述当前网络的无线传输数据和终端测量数据对应的网络性能状态；和/或，判断每个已有切片是否满足所述切片设置的性能要求包括：根据评估确定出的已有切片的网络性能，判断是否满足所述切片设置中对各项网络指标的阈值要求，若均满足，则确定满足所述切片设置的性能要求；否则，确定不满足所述切片设置的性能要求。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为当前各个新增切片配置网络多模资源包括：

无线网络控制器按照所述优先级为相应切片设置对应的新增切片划分网络资源，并通过控制信令将全局资源分配方案下发至对应切片的分布式资源管理器；位于切片内特定节点的分布式资源管理器根据无线资源管理器确定的当前切片可使用总资源，结合切片历史接入信息、业务种类和当前用户实际接入信息制定切片内具体到接入节点和终端的资源分配方案，并上报至无线网络控制器；无线网络控制器根据分布式资源管理器上报的各切片资源分配方案，对网络资源进行全局分配，完成切片内资源配置方案的激活；其中：

针对广域无缝覆盖切片，分布式资源管理器设置在高功率节点HPN外接负责资源管理的设备中，并对基站发射功率以及用户切换参数进行重点配置；和/或，

针对热点高容量切片，分布式资源管理器设置在具有强处理功能的BBU Pool中，并对用户传输模式、频带资源以及缓存放置进行重点配置；和/或，

针对低功耗大连接切片，分布式资源管理器设置在具有强雾计算功能的节点中，并对终端设备的分簇组网方式、各节点的发射功率以及簇头节点处理能力进行重点配置；和/或，

针对低时延高可靠切片，分布式资源管理器设置在具有强雾计算功能、且移动性低于设定移动阈值、覆盖范围大于设定范围阈值的节点中，并对本地缓存内容、基站发射功率参数进行重点配置，并选用误码率低于设定误码率阈值的编码方式以及效率高于设定效率阈值的重传机制。