无线网络如何更智能？华为提出IntelligentRAN架构 MWC2022
2月21日，华为华为提出无线网络新一代架构IntelligentRAN, 将智能融入无线网络业务、体验和运维等方面，实现业务智营、网络智优、运维智简的自智网络，使能无线从万物互联走向万物智联。
华为公司在2018年发布了ADN (自动驾驶网络），IntelligentRAN作为ADN在无线网络的承载，开启了无线网络从运维自动化向网络智能化的演进之路，在MAE（MBB自动化引擎）的基础上，引入MIE（移动智能引擎），通过基站侧的实时移动智能引擎（MIE-RT）和网络侧的非实时智能引擎（MIE-NRT），结合两者在数据、建模和决策方面的协同，共同实现无线网络全流程智能化。
此次华为公布的IntelligentRAN架构共有五项技术优势
技术一：智优体验，空口智能使能多频段多站异构组网体验与容量最优
基站智能更多体现在空口智能。在无线网络多频多站多场景条件下，IntelligentRAN通过智能栅格技术，基于历史栅格数据和实时信息，预测覆盖、谱效、业务体验，从而为用户选择最佳载波；通过调度字典基于历史覆盖和邻区干扰情况，进行信号强度和干扰预测，为用户进行空口资源的精准调度；通过信道图谱对用户历史业务的分析以及空口信道状态的预测，为用户进行更精准的波束匹配。三项技术结合，达到体验与容量最优。
技术二：智能绿色，通过智能化实现全天候深度节能，体验不变、节能倍增
IntelligentRAN在节能的大背景下，针对不同的业务类型，从覆盖、负载、业务类型和KPI进行分析和预测，通过智能载波选择、智能通道关断、智能符号休眠等，从网络侧进行非实时的频段选择、通道选择等策略制定，从站点侧进行实时的符号调度和发射功率配置，从而实现全网秒级的策略配置，在保障网络KPI稳定的基础上达到全网最大幅度节能。
技术三：敏捷业务，实现业务精准快速开通和可靠性保障
IntelligentRAN使运营商的无线网络以更加智能、弹性的方式参与到业务规划、新业务变更、以及动态业务体验保障的过程中。
首先，在新业务开通阶段，基于电子地图和业务需求，依托深度学习进行精准的智能SLA站点规划，提升投资效率。
在业务需求出现变化时，仅通过参数动态配置可以满足新的SLA要求，而无需改变站点布线，这也契合了未来工厂中柔性制造的方向中。
在业务运行过程中，基于AI的自学习实时监控/预测对象体验的变化，动态调整参数模型，保障SLA在动态下的一致性。
技术四：智能运维，使网络迈向零故障、业务零中断
在网络的日常运维中，IntelligentRAN通过故障特征自学习、知识图谱等智能化能力的引入，实现故障的精准识别和智能根因分析，使故障处理从人工走向自动化的预测预防，变被动响应为主动维护，增强网络鲁棒性，向“零故障”的无线网络迈进。
技术五：智能MDT，使能网络精准建模，最佳立体组网规划和优化
智能MDT（最小化路测）通过终端上报的体验、位置等信息为网络性能制作更精准的栅格地图，然后通过M-MIMO波束用户垂直测向等技术进行3D定位，实现从平面到立体的高精度地图的绘制，更精准的指导无线网络规划、优化、VIP用户保障等。
同时，IntelligentRAN通过智能协同功率控制，能够实现多频性能最优的条件下，大幅降低电磁辐射强度，满足部分国家的功率限制。
人工智能技术的发展，可以帮助无线网络实现大数据的关联分析，智能预测和智能决策。而IntelligentRAN的出现，可以使业务零等待、体验零波动，网络零故障，体验和能效双优为目标，逐步实现业务智营、网络智优、运维智简等无线网络智能化，支撑运营商在5G时代的新空间、新业态的持续拓展。
小结
随着5G通讯技术的发展，其已经开始赋能各类场景，智能工厂、智慧办公以及智能影音等方面都开启了智能化转型。但是，在5G网络的建设与维护方面也出现了很多技术性难题。
例如，5G虽然能实现个人、行业和家庭应用呈现爆发性增长。但是面对庞大的业务种类、快速实时的业务体验要求，运营商就必须打破之前依靠人工经验耗费数月才能开通业务的传统。
另一方面，5G的各种业务在上下行速率、时延、定位、可靠性等网络能力方面的需求，存在10~100倍的差异。因此，在多业务需求和多频段选择之间，无线网络需要通过智能化的方式，达到多频利用最高效、多维业务体验最优。
传统的无线网络以小区为中心，随着无线网络走向多制式多站点，单用户体验在移动过程中会因为小区间的覆盖不同、站间干扰等受到影响。
在出现的种种难题面前，如果寻求一组专业的网络运维人员，将投入更大的成本，并且各种问题的叠加，也会考验其技术的储备与解决能力。
此时，如果可以利用人工智能技术，就能帮助无线网络实现大数据的关联分析，智能预测和智能决策。不但节省了成本，同时也可以在第一时间解决网络问题，不会因为网络情况，对使用环境造成连锁反应，从而提高生产、生活效率。
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