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摘 要：5G網(wǎng)絡(luò)以其高速率、廣泛連接和低時(shí)延為新技術(shù)領(lǐng)域提供支持，但面臨著嚴(yán)峻的能耗問題。研究了AI技術(shù)在提升基站能效方面的應(yīng)用，提出了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量預(yù)測方法，考慮了流量數(shù)據(jù)的空間關(guān)聯(lián)和時(shí)間依賴性。該方法結(jié)合圖卷積網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序卷積模塊，優(yōu)化了基站流量分布，顯著提升了流量預(yù)測準(zhǔn)確性。準(zhǔn)確的流量預(yù)測能夠?yàn)榛娟P(guān)停策略提供科學(xué)依據(jù)，從而有效降低能耗，提升能源效率，減少成本，促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：5G基站；節(jié)能；流量預(yù)測；人工智能；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.09.007

概述

由于5G毫米波基站在更高頻段運(yùn)行，其覆蓋范圍比 3.5 GHz 頻段基站更小，同時(shí)毫米波基站的功放效率可能低于傳統(tǒng)基站，這意味著它們的功耗也更大。另一方面，5G基站與4G相比具有更大的帶寬，每個(gè)基站的發(fā)射功率可能是4G的多倍，導(dǎo)致單站整體功耗大幅增加。此外，AI 內(nèi)生也將是 5G 網(wǎng)絡(luò)的一項(xiàng)重要特征，5G基站未來還將承載更多的 AI計(jì)算任務(wù)，通過基站側(cè)的邊緣計(jì)算能力對各類AI應(yīng)用進(jìn)行推理運(yùn)算，將進(jìn)一步增加5G基站的能耗。

因此，對無線基站的能耗管控至關(guān)重要，有效的能耗管控不僅能夠降低運(yùn)營成本，減少對環(huán)境的負(fù)面影響，而且將成為未來無線網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的關(guān)鍵策略。目前，行業(yè)內(nèi)主要采用人工智能算法來對基站流量進(jìn)行預(yù)測，對于流量較少的基站進(jìn)行動態(tài)關(guān)停、調(diào)整，由此來節(jié)約基站的能耗。然而對 5G 無線基站的關(guān)停時(shí)段必須要進(jìn)行精準(zhǔn)合理的預(yù)測和規(guī)劃，以避免部分基站關(guān)停后造成通信服務(wù)的中斷和用戶體驗(yàn)的下降。

5G 網(wǎng)絡(luò)建設(shè)初期可能會存在基站異構(gòu)組網(wǎng)的情況，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)趨于復(fù)雜化，業(yè)務(wù)場景趨于差異化，客戶需求也趨于多樣化。而目前針對無線網(wǎng)絡(luò)基站的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)流量預(yù)測方法主要側(cè)重于單個(gè)基站的預(yù)測，忽視了基站與基站之間的連接關(guān)系，這將導(dǎo)致對5G無線基站的能耗關(guān)停模型預(yù)測的準(zhǔn)確性不高，從而嚴(yán)重限制了基站節(jié)能策略的有效實(shí)施。

而圖智能 AI 技術(shù)在無線基站資源編排調(diào)度中將體現(xiàn)出重要價(jià)值：一是圖結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以呈現(xiàn)出對象之間復(fù)雜關(guān)系的重要性，精確描述5G異構(gòu)無線基站之間的關(guān)系；二是圖智能人工智能算法在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下展現(xiàn)出比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)更為卓越的決策能力，智能推斷挖掘復(fù)雜無線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械碾[藏信息和關(guān)聯(lián)關(guān)系；三是電信行業(yè)擁有通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜腿藱C(jī)物交互拓?fù)溥@ 2種天然的圖結(jié)構(gòu)，應(yīng)用圖智能 AI技術(shù)可以建立無線基站的網(wǎng)絡(luò)資源拓?fù)淠Ｐ?，進(jìn)而優(yōu)化無線基站的資源配置和調(diào)度，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源、用戶感知和能耗的最優(yōu)編排，為基站動態(tài)關(guān)停節(jié)能提供高效、智能的決策支持。本文采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)賦能無線通信網(wǎng)絡(luò)基站資源動態(tài)調(diào)度，可以進(jìn)一步提高5G異構(gòu)混合無線基站流量預(yù)測的準(zhǔn)確性，更精確地分析和優(yōu)化基站的時(shí)空流量分布，成為5G+AI的全新演進(jìn)方向。

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網(wǎng)址: 圖智能AI技術(shù)在基站流量預(yù)測中的探索與實(shí)驗(yàn) http://m.u1s5d6.cn/newsview1750593.html