The heterogeneity of use cases that next-generation wireless systems need to support calls for flexible and programmable networks that can autonomously adapt to the application requirements. Specifically, traffic flows that support critical applications (e.g., vehicular control or safety communications) often come with a requirement in terms of guaranteed performance. At the same time, others are more elastic and can adapt to the resources made available by the network (e.g., video streaming). To this end, the Open Radio Access Network (RAN) paradigm is seen as an enabler of dynamic control and adaptation of the protocol stack of 3rd Generation Partnership Project (3GPP) networks in the 5th Generation (5G) and beyond. Through its embodiment in the O-RAN alliance specifications, it introduces the Ran Intelligent Controllers (RICs), which enable closed-loop control, leveraging a rich set of RAN Key Performance Measurements (KPMs) to build a representation of the network and enforcing dynamic control through the configuration of 3GPP-defined stack parameters. In this paper, we leverage the Open RAN closed-loop control capabilities to design, implement, and evaluate multiple data-driven and dynamic Service Level Agreement (SLA) enforcement policies, capable of adapting the RAN semi-persistent scheduling patterns to match users requirements. To do so, we implement semi-persistent scheduling capabilities in the OpenAirInterface (OAI) 5G stack, as well as an easily extensible and customizable version of the Open RAN E2 interface that connects the OAI base stations to the near-real-time RIC. We deploy and test our framework on Colosseum, a large-scale hardware-in-the-loop channel emulator. Results confirm the effectiveness of the proposed Open RAN-based solution in managing SLA in near-real-time.


翻译:下一代无线系统需支持多样化用例,这要求网络具备灵活性与可编程性,能够自主适应应用需求。具体而言,支撑关键应用(如车辆控制或安全通信)的流量通常对性能保障有明确要求,而另一些弹性业务(如视频流)则可适应网络提供的资源。为此,开放无线接入网(RAN)范式被视为在第五代(5G)及未来网络中实现第三代合作伙伴计划(3GPP)协议栈动态控制与适配的关键技术。通过O-RAN联盟规范的具体实现,该范式引入了RAN智能控制器(RIC),其利用丰富的RAN关键性能测量指标(KPM)构建网络表征,并通过配置3GPP定义的协议栈参数实施闭环控制。本文利用开放RAN的闭环控制能力,设计、实现并评估了多种数据驱动的动态服务等级协议(SLA)执行策略,这些策略能够调整RAN半持续调度模式以匹配用户需求。为此,我们在OpenAirInterface(OAI)5G协议栈中实现了半持续调度功能,并开发了易于扩展与定制的开放RAN E2接口版本,该接口可连接OAI基站与近实时RIC。我们在大规模硬件在环信道仿真器Colosseum上部署并测试了该框架。结果证实,所提出的基于开放RAN的解决方案能够有效实现近实时的SLA管理。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月27日
VIP会员
最新内容
驱动军事决策变革的顶尖人工智能指挥系统
专知会员服务
6+阅读 · 8月11日
非对称防御中的自组织临界性:俄乌战争
专知会员服务
10+阅读 · 8月10日
《战争中的大语言模型监管》
专知会员服务
12+阅读 · 8月10日
《边缘计算关键技术分析及美军作战实践应用》
边缘计算的军事应用
专知会员服务
12+阅读 · 8月9日
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
13+阅读 · 8月8日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员