[发明专利]O-RAN系统中基于联邦学习的人工智能模型处理方法和装置有效
申请号: | 202010147497.5 | 申请日: | 2020-03-05 |
公开(公告)号: | CN111242304B | 公开(公告)日: | 2021-01-29 |
发明(设计)人: | 韩丽华 | 申请(专利权)人: | 北京物资学院 |
主分类号: | G06N5/04 | 分类号: | G06N5/04;G06N20/20 |
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地址: | 101149 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | ran 系统 基于 联邦 学习 人工智能 模型 处理 方法 装置 | ||
本申请公开了一种O‑RAN系统中基于联邦学习的人工智能模型处理方法和装置,方法包括:基于人工智能模型的性能,非实时智能处理单元针对特定应用触发联邦学习模式,包括以下步骤:(1)非实时智能处理单元请求实时智能处理单元对特定应用在本地进行学习,然后反馈学习后的模型参数以及学习后的性能统计结果;(2)非实时智能处理单元进行性能比对,基于性能差值的最大比算法和模型的反馈时延对模型参数进行合并;(3)非实时智能处理单元将合并后的模型参数传输给实时智能处理单元,进行实时推理应用;(4)重复上述过程直到非实时智能处理单元判断人工智能模型的性能达到目标。
技术领域
本发明涉及数据处理技术,更具体的说,是涉及O-RAN系统中的基于联邦学习的人工智能模型处理方法和装置。
背景技术
O-RAN的全称是开放的无线接入网络,其意指在于设计和开发开放式的、智能化的无线接入设备。在O-RAN系统中,能体现智能化的功能主要有2个模块:非实时无线接入网智能控制器(Non Real Time Radio Intelligent Controller,Non-RT RIC;也可称为非实时RIC)和近实时无线接入网智能控制器(Near Real Time Radio Intelligent Controller,Near-RT RIC;也可称为近实时RIC)。其中:
非实时RIC和近实时RIC具有智能化的特点,可以利用人工智能技术进行预测、推理等服务;
联邦学习的原理是进行局部训练,将局部训练的模型参数在中心节点进行合并。这样可以最大可能地优化人工智能模型的性能;
目前,在O-RAN标准化组织中,关于非实时RIC和近实时RIC的讨论没有涉及联邦学习的课题,无相关公开的技术资料。
发明内容
有鉴于此,本发明提供如下技术方案:
1. 一种O-RAN系统中的基于联邦学习的人工智能模型处理方法,应用于O-RAN系统中的智能处理单元,其特征包括:
非实时智能处理单元请求实时智能处理单元对特定应用在本地进行学习,然后反馈学习后的人工智能模型参数以及学习后的性能统计结果;
非实时智能处理单元将自己评估的性能和实时智能处理单元反馈的性能进行比对,基于性能差值的最大比算法和反馈时延对模型参数进行合并;
非实时智能处理单元将合并后的模型参数传输给实时智能处理单元,进行实时推理应用。
2. 根据权利要求1所述的性能统计包括以下量纲之一或者任意组合:
时延,吞吐量,可靠性,连接密度,业务体验满意度。
3. 根据权利要求1所述的特定应用,包括:
波束优化、负载均衡、业务体验水平、无线资源管理。
4. 根据权利要求1所述的基于性能差值的最大比算法,包括:按照实时智能处理单元反馈的性能和非实时智能处理单元评估的性能的差值,确定合并的权重,差值越大,合并的权重越大。
5. 根据权利要求1所述的反馈时延,包括:如果模型反馈的时延大于特定门限,不合并此模型参数。
6. 根据权利要求1所述的在本地进行学习,包括:
利用本地采集的数据进行加强学习。
7. 根据权利要求1所述的智能处理单元为利用人工智能技术处理数据的单元,包括O-RAN定义的非实时RIC和近实时RIC。
8. 一种O-RAN系统中的基于联邦学习的人工智能模型处理装置,应用于O-RAN系统中的智能处理单元,其特征包括:
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