CN114071566A - 下行QoS流向DRB映射的方法、映射装置和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种下行QoS流向DRB映射的方法、映射装置和存储介质。一种下行QoS流向DRB映射的方法包括：初始配置步骤，针对每个用户终端进行初始配置；短周期优化步骤，对于每个网络切片，以T1为周期，在时间窗W1内，将不同DRB内的符合所述合并策略的QoS流合并到同一个DRB内，将一个DRB内的符合所述拆分策略的QoS流拆分到不同的DRB内；长周期优化步骤，以T2为周期，在时间窗W2内，利用上述短周期优化步骤中的优化结果，调整所述初始配置步骤中的初始配置。通过本发明公开的下行QoS流向DRB映射的方法，使网络配置适应多种业务需求，满足端到端网络切片的实际资源分离及调度需求。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术，尤其涉及下行QoS(Quality of Service，服务质量)流向DRB(Data Radio Bearer，数据无线承载)映射的方法。
背景技术
3GPP 5G标准引入QoS架构，QoS流作为PDU(Protocol Data Unit，协议数据单元)会话中的最小的颗粒度，使用QFI(QoS flow ID，QoS流ID)来标识QoS流。RAN(Radio AccessNetwork，无线接入网)侧的一个PDU会话可以包含一个或多个DRB。每个DRB可以承载一个或多个QoS流。3GPP标准定义5QI(5G QoS Identifier，5G服务质量标识)，该5QI用于关联QoS特征(分组大小、时延、可靠性等)，可以是标准定义或预配置等，5QI作为QoS简述(Qualityof Service profile)的一部分在PDU会话管理的消息流程中，由5GC(five GenerationCore Network，5G核心网)发给gNB(gNodeB，5G基站)。gNB中的SDAP协议实体负责QoS流向DRB的映射。
对于网络切片，RAN侧主要体现在接纳控制、网络选择和资源分离三方面。一个网络切片中可能包含1个或者多个PDU会话，但是一个PDU会话不能跨越网络切片进行配置。对于RAN侧，不同网络切片之间的无线资源的统筹和隔离属于实现相关。网络切片实际部署要求在TA(Tracking Area，跟踪区)范围内支持相同的网络切片。
室内覆盖场景存在eMBB(enhanced Mobile Broad Band，增强移动宽带)、URLLC(Ultra Reliable and Low Latency Communication，高可靠和低时延通信)和mMTC(massive Machine Type Communication，大规模机器类通信)这样的多类业务共存的需要。例如，工厂可能同时存在URLLC和eMBB业务需求。
5G传统的QoS流向DRB的映射方案无法满足端到端(E2E)网络切片的实际资源分离及调度需求。因此，需要对基于E2E网络切片场景下RAN侧QoS向DRB映射方案进行设计，作为基于通用服务器的白盒化小基站的实现方案。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种适用于端到端网络切片场景的下行QoS流向DRB映射的方法。
根据本发明的一个方面，提供一种下行QoS流向数据无线承载DRB映射的方法，包括：
初始配置步骤，针对每个用户终端，设置用户终端最多可支持的DRB数目L，设置用户终端支持的网络切片数目M，设置每个网络切片最多可支持的DRB数目b(i)，其中，i＝1,2，……M，b(1)+b(2)+……+b(M)≤L，设置QoS流的5QI与DRB的初始映射关系，设置短周期优化的周期T1和时间窗W1、以及长周期优化的周期T2和时间窗W2，并预先定义短周期优化中的合并策略和拆分策略；
短周期优化步骤，对于每个网络切片，以T1为周期，在时间窗W1内，将不同DRB内的符合所述合并策略的QoS流合并到同一个DRB内，将一个DRB内的符合所述拆分策略的QoS流拆分到不同的DRB内；
长周期优化步骤，以T2为周期，在时间窗W2内，利用上述短周期优化步骤中的优化结果，调整所述初始配置步骤中的初始配置。
优选地，在所述短周期优化步骤中，
对于每个网络切片，以T1为周期，在时间窗W1内，获取各网络切片内的各DRB内的QoS流的5G服务质量标识5QI、网络切片类型以及在DRB内的承载类型，其中，承载类型包括DRB内存在一个或者多个具有相同的5QI的QoS流的第一类型和DRB内存在多个具有不同的5QI的QoS流的第二类型；
遍历各网络切片内的DRB，判断当前DRB内的QoS流是否满足预先定义的合并策略或拆分策略，将满足合并策略的QoS流记录到合并列表，将满足拆分策略的QoS流按照QoS流的5QI的优先级从高到低的顺序排序来记录到拆分列表；
针对每个网络切片，按照合并列表将不同DRB的QoS流合并，按照拆分列表从QoS流的5QI的优先级高的QoS流起拆分并映射到到新建的DRB，直至该网络切片内的当前的DRB的总数达到该网络切片最多可支持的DRB数目，然后，将未拆分出的QoS流记录到舍弃列表，并删除拆分列表中的未拆分出的QoS流的记录，
在长周期优化步骤中，以T2为周期，根据在时间窗W2内通过上述短周期优化步骤得到的所有网络切片的合并列表、拆分列表以及舍弃列表，调整所述初始配置步骤中的初始配置。
优选地，在所述短周期优化步骤中，
关于承载类型为第一类型的QoS流判断是否满足所述合并策略，关于承载类型为第二类型的QoS流判断是否满足所述拆分策略。
优选地，在初始配置步骤中，根据网络切片的类型、QoS流的类型，定义不同的合并策略和拆分策略，其中，QoS流的类型包括GBR QoS流以及Non-GBR QoS流。
优选地，在初始配置步骤中，
关于所述合并策略，定义将映射到不同的DRB的相同或相似的QoS流合并到一个DRB，
关于所述拆分策略，定义将映射到一个DRB的不同的QoS流拆分到其他DRB。
优选地，将具有相同或相似的5QI的QoS流作为相同或相似的QoS流，
将具有不同的5QI的QoS流作为不同的QoS流。
优选地，在所述短周期优化步骤中，进一步获取各网络切片内的各DRB内的QoS流的相关特征信息，
将具有相同或相似的5QI的QoS流作为相同或相似的QoS流，
将具有不同的5QI且具有相同或相似的相关特征信息的QoS流作为相似的QoS流，
将具有不同的5QI且具有差距大的相关特征信息的QoS流作为不同的QoS流。
所述相关特征信息包括：业务类型、开始时间、持续时长、业务时延、可靠性、速率、中断率、业务优先级、调度次数中的一种或者多种。
优选地，在所述长周期优化步骤中，将在时间窗W2内得到的所有网络切片的合并列表、拆分列表以及舍弃列表按照时间戳进行记录，利用预先设定的长周期优化模型，调整所述初始配置步骤中的初始配置。
优选地，所述长周期优化模型为通过对短周期优化的历史数据的分析学习来对初始配置的参数进行调整的人工智能模型或机器学习模型。
优选地，在所述长周期优化步骤中，将舍弃列表较多的网络切片最多可支持的DRB数目调整为比初始设置时多，将拆分列表较多的网络切片最多可支持的DRB数目调整为比初始设置时多，将合并列表较多的网络切片最多可支持的DRB数目调整为比初始设置时少。
优选地，所述短周期优化步骤和所述长周期优化步骤均在5G基站中执行。
优选地，所述短周期优化步骤在5G基站中执行，所述长周期优化步骤在无线智能控制器中执行。
优选地，所述短周期优化步骤和所述长周期优化步骤均在无线智能控制器中执行。
根据本发明的一个方面，提供一种映射装置，用于将下行QoS流向DRB映射，所述映射装置包括：
一个或多个处理器；以及
存储器，其上存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序在由所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行上述下行QoS流向数据无线承载DRB映射的方法。
根据本发明的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述下行QoS流向数据无线承载DRB映射的方法的步骤。
本发明通过网络初始配置与短周期优化以及长周期优化相结合来调整网络初始配置，从而使网络配置适应多种业务需求，满足端到端网络切片的实际资源分离及调度需求。本实施方式通过短周期优化，对网络切片内的QoS流向DRB的映射进行合并与拆分操作。将具有相似业务特性的QoS流通过合并来减少DRB数目，降低后续基站处理复杂度，降低时延。将DRB承载中的QoS等KPI(关键业绩指标，Key Performance Indication)明显较差的QoS流通过拆分操作来独立映射到DRB，从而增加业务区分度，提高QoS保障。通过短周期优化，根据网络情况适应业务实时变化，提升网络切片内整体服务质量。
本发明通过长周期优化来保证网络切片间的DRB资源隔离，可基于O-RAN架构引入AI/ML，通过对短周期优化历史数据的分析学习，根据业务模型对初始配置进行分时段、分业务等的优化，提升高优先级网络切片的DRB数目，增加高优先网络切片的服务区分度，保障高优先网络切片的服务质量。
本发明的短周期优化和长周期优化相结合的方式有3种实现方式，可以适用于O-RAN架构或非O-RAN架构。对于O-RAN架构，gNB与RIC间通过E2接口通信，同时可以支持包含A1接口的Near-RT RIC和Non-RT RIC部署方式。
本发明提供的方法适用于基于通用服务器的白盒化小基站。
附图说明
图1是示出本发明实施方式的下行QoS流向DRB映射的方法的流程图。
图2示出QoS流在DRB内的承载类型。
图3(a)和图3(b)示出短周期优化中执行合并操作的例子。
图4(a)和图4(b)示出短周期优化中执行拆分操作的例子。
图5示出了实现根据本发明实施方式的计算设备的示例性配置。
具体实施方式
下面参照附图对本发明进行更全面的描述，其中说明本发明的示例性实施例。
本发明实施方式提出一种适用于端到端网络切片场景下的下行QoS流向DRB映射的方法。
本发明实施方式所提供的下行QoS流向DRB映射时，通过网络初始配置与短周期优化以及长周期优化相结合来调整网络初始配置以调整下行QoS流向DRB的映射方法，从而使网络配置适应多种业务需求，满足端到端网络切片的实际资源分离及调度需求。
图1是示出本发明实施方式的下行QoS流向DRB映射的方法的流程图，下行QoS流向DRB映射的方法包括：初始配置步骤S1，针对每个用户终端进行初始配置；短周期优化步骤S2，对每个网络切片分别进行短周期优化；以及长周期优化步骤S3，利用上述短周期优化步骤中的优化结果，调整上述初始配置步骤中的初始配置。
下面分别说明初始配置、短周期优化以及长周期优化。
(一)初始配置步骤
通过接入网能力开放管理平台或网管平台等，为基站或者RIC进行初始配置。优选地，可以针对不同时间段、不同场景等，配置不同的初始配置参数。另外，优选地，可以针对具有不同业务、能力及类别的用户终端配置不同的初始配置参数。
初始配置的参数可以包括如下：
(1)将用户终端最多可支持的DRB数目设为L，L为大于或等于1的自然数。
(2)将用户终端能够支持的网络切片数设为M，也就是说，设置该用户终端能够支持M个类型的网络切片，其中，M为大于或等于1的自然数。
(3)将每个网络切片最多可支持的DRB个数设为b(i)，其中，i＝1,2，……M，b(1)+b(2)+……+b(M)≤L。优选地，每个网络切片至少支持1个默认的DRB(default DRB)。
(4)设置QoS流与DRB的初始映射关系。
例如，可以设置QoS流的5QI与DRB的初始映射关系，可以定义某一5QI的QoS流是否独自映射到一个DRB，或者该某一5QI的QoS流与其他5QI的QoS流是否共同映射到同一个DRB等。在对QoS流与DRB的映射关系进行优化之前，QoS流是按照该初始映射关系被映射到相应的DRB。
(5)设置短周期优化参数，例如设置短周期优化周期为T1，时间窗为W1。
(6)设置长周期优化参数，例如设置长周期优化周期为T2，时间窗为W2。其中，可以设置为长周期优化周期T2比短周期优化周期T1长，时间窗W2比时间窗W1宽。
(7)预先定义短周期优化中的合并策略和拆分策略。较佳地，可以按照网络切片的类型、QoS流的类型预先定义合并策略和拆分策略。其中，QoS流的类型包括：GBR(Guaranteed Bit Rate，保证比特率)和Non-GBR(非保证比特率)。在本实施方式中，可以针对网络切片的不同类型，预先定义不同的合并策略和拆分策略，也可以针对QoS流的不同类型，预先定义不同的合并策略和拆分策略，例如针对GBR类型的QoS流和Non-GBR类型的QoS流分别定义不同的合并策略和拆分策略。
在此，用POLICY_MEGER[i][j]表示不同的合并策略，POLICY_SPLIT[i][j]表示不同的拆分策略，其中i表示网络切片类型，j表示QoS流是GBR QoS流还是Non-GBR QoS流。
关于合并策略，定义将映射到不同的DRB的相同或相似的QoS流合并到一个DRB，以减少DRB数目。在此，QoS流相同或相似可以仅参照QoS流的5QI来判断，例如可以将具有相同或相似的5QI的QoS流视为是相同或相似的QoS流。另外，当QoS流具有不同的5QI时，还可以进一步参照QoS流的相关特征信息，将具有不同的5QI但具有相同或相似的相关特征信息的QoS流视为相似的QoS流。其中，QoS流的相关特征信息包括业务类型、开始时间、持续时长、业务时延、可靠性、速率、中断率、业务优先级、调度次数中的一种或者多种。具体而言，例如，可以定义将映射到不同的DRB的具有相同或相似的5QI的QoS流合并到一个DRB，也可以定义将映射到不同的DRB的性能指标差距小于预定差距的QoS流合并到一个DRB，也可以定义将映射到不同的DRB的传输可靠性要求相同或相似的QoS流合并到一个DRB。
在本实施方式中，可以按照网络切片的类型、QoS流的类型定义不同的合并策略。例如，对于网络切片优先级较低的eMBB(enhanced Mobile Broad Band)切片，可以定义当不同DRB内的QoS流均为Non-GBR类型时，如果软硬件资源紧张时CPU和内存的占用率大于90％，则将承载Non-GBR类型的QoS流的两个或两个以上的DRB进行合并，也就是说将两个或两个以上的DRB中承载的Non-GBR类型的QoS流合并到同一个DRB中。
关于拆分策略，定义将不同的QoS流拆分到不同的DRB。在此，QoS流不同可以仅参照5QI来判断，可以将具有不同的5QI的QoS流视为是不同的QoS流。或者，除了参照5QI之外，还可以进一步参照QoS流的相关特征信息，将具有不同的5QI且相关特征信息的差距大的QoS流视为是不同的QoS流。具体而言，例如，可以定义将映射到一个DRB的具有不同的5QI的QoS流拆分到其他DRB，也可以定义将映射到一个DRB的性能指标差距大于预定差距的QoS流拆分到其他DRB，也可以定义将映射到一个DRB的传输可靠性要求最高的QoS流拆分到其他DRB。
在本实施方式中，可以按照网络切片的类型、QoS流的类型定义不同的拆分策略。例如，对切片优先级较高的URLLC(Ultra Reliable and Low Latency Communication)切片，定义当DRB内的具有最高的传输可靠性指标的QoS流和具有最低的传输可靠性指标的QoS流的传输可靠性指标比值大于10、可靠性要求最高的QoS流的传输可靠性与可靠性需求的比值大于1.05，则将传输可靠性要求最高的QoS流拆分出来，映射到另一个DRB。在此，QoS流的传输可靠性指标、可靠性需求等参数可以从网络获取。
(8)较佳地，还可以配置长周期优化模型，设置时间戳颗粒度。作为长周期优化模型，例如可以配置用于长周期优化的AI(人工智能)/ML(机器学习)模型。AI/ML模型是通过对短周期优化的历史数据的分析学习来对初始配置进行调整的模型。例如，可以配置使高优先级网络切片的DRB数目提高、使高优先级网络切片的服务区分度增加的AI/ML模型。这通过在AI/ML模型中配置常规算法或进行优化的相关算法来实现。关于AI/ML模型的具体实现方法可以采用现有技术中的任何方式，在此不进行详细描述。另外，时间戳颗粒度可以设置为1周或1个月等，不限于此。
(二)短周期优化步骤
以T1为周期，在时间窗W1内，对每个网络切片分别进行短周期优化，将不同DRB内的符合所述合并策略的QoS流合并到同一个DRB内，将一个DRB内的符合所述拆分策略的QoS流拆分到不同的DRB内。短周期优化的具体步骤可以包括：
(1)QoS流信息统计步骤：对于每个网络切片，以T1为周期，在时间窗W1内，获取当前网络切片内的QoS流的5QI、当前网络切片的类型以及QoS流在DRB内的承载类型，并根据需要获取QoS流的相关特征信息，QoS流的相关特征信息例如可以包括业务类型、开始时间、持续时长、业务时延、可靠性、速率、中断率、业务优先级、调度次数中的一种或多种。在本实施方式中，将这些QoS流的相关特征信息例如按照QoS流的5QI、网络切片的类型以及QoS流在DRB内的承载类型进行分类。
其中，QoS流在DRB内的承载类型包括：第一类型，一个DRB内存在一个或者多个具有相同的5QI的QoS流；第二类型，一个DRB内存在多个具有不同的5QI的QoS流。
图2示出QoS流在DRB内的承载类型，如图2所示，DRB1和DRB2属于第一类型，DRB3属于第二类型。DRB1内存在5QI为1且QoS流标识为1的一个QoS流，在DRB2内存在5QI为6且QoS流标识为6的一个QoS流。另外，在DRB1内还存在5QI为1且QoS流标识为不同的其他QoS流的情况也属于第一类型，在DRB2内还存在5QI为6且QoS流标识为不同的其他QoS流的情况也属于第一类型。DRB3内存在5QI为1且QoS流标识为1的一个QoS流和5QI为8且QoS流标识为8的一个QoS流。
(2)DRB遍历步骤：针对每个网络切片，遍历各网络切片内的DRB，判断当前DRB内的QoS流是否满足预先定义的合并策略或拆分策略，将满足合并策略的QoS流记录到合并列表MERGE_TODO_LIST，将满足拆分策略的QoS流按照QoS流的5QI的优先级从高到低的顺序排序来记录到拆分列表SPLIT_TODO_LIST。由于针对每个网络切片分别生成合并列表和拆分列表，所以可以用MERGE_TODO_LIST(i)表示第i个网络切片的合并列表，用SPLIT_TODO_LIST(i)表示第i个网络切片的拆分列表，其中i＝1,2，……M。
在本实施方式中，根据QoS流在DRB内的承载类型来判断是否满足合并策略或拆分策略。具体而言，关于承载类型为第一类型的QoS流判断是否满足预先定义的合并策略，将满足合并策略的QoS流记录到合并列表。关于承载类型为第二类型的QoS流判断是否满足预先定义的拆分策略，将满足拆分策略的QoS流按照网络切片的优先级、QoS流的5QI的优先级从高到低的顺序排序来记录到拆分列表。在本实施方式中，也可以将满足拆分策略的QoS流分类为GBR类型的QoS流和Non-GBR类型的QoS流之后，关于GBR类型的QoS流和Non-GBR类型的QoS流分别按照QoS流的5QI的优先级从高到低的顺序排序。在本实施方式中，在拆分列表中按照QoS流的5QI的优先级进行排序是为了优先地拆分出优先级高的QoS流，只要能够先将优先级高的QoS流拆分出来，则不限制QoS流在拆分列表中的排序方式。
其中，在将QoS流记录到合并列表或者拆分列表时，可以将QoS流的5QI以及QoS流标识(QoS flow ID)记录到合并列表或者拆分列表，只要能够唯一地识别QoS流，则不限制QoS流的记录方式。
如上那样针对每个网络切片生成了合并列表和拆分列表之后，执行下述优化步骤。
(3)优化步骤：针对每个网络切片，按照合并列表MERGE_TODO_LIST，将不同DRB的QoS流进行合并，按照拆分列表SPLIT_TODO_LIST，从QoS流的5QI的优先级高的QoS流起拆分并映射到新建的DRB，直至该网络切片的当前的DRB的总数达到该网络切片最多可支持的DRB数目，然后，将未拆分出的QoS流记录到舍弃列表IGNORE_LIST，并删除拆分列表SPLIT_TODO_LIST中的未拆分出的QoS流的记录。舍弃列表也是针对每个网络切片分别生成，可以用IGNORE_LIST(i)表示第i个网络切片的舍弃列表，其中i＝1,2，……M。
在优化步骤中，先将符合合并策略的DRB中的QoS流合并到另一个DRB，从而减少网络切片内的DRB数目，然后将符合拆分策略的一个DRB中的QoS流拆分到不同的DRB中，直至拆分后的DRB的总数达到该网络切片最多可支持的DRB数目。如果将在DRB遍历步骤中生成的拆分列表中的所有QoS流都拆分到不同的DRB之后的DRB总数仍少于该网络切片最多可支持的DRB数目，则不会产生舍弃列表，如果将在DRB遍历步骤中生成的拆分列表中的QoS流按照优先级从高到低的顺序拆分到不同的DRB的过程中，当前网络切片内的DRB总数已达到该网络切片最多可支持的DRB数目，则将还未拆分出的QoS流的记录从拆分列表中删除，并将该未拆分出的QoS流记录到舍弃列表。通过该优化步骤生成的拆分列表和舍弃列表以及通过上述DRB遍历步骤生成的合并列表用于下述的长周期优化。
图3(a)和图3(b)示出上述短周期优化中执行合并操作的例子。在图3(a)中，判断为5QI为1且QoS流标识为1的QoS流和5QI为6且QoS流标识为6的QoS流符合合并策略，因此将5QI为6且QoS流标识为6的QoS流合并到DRB1中，以此释放DRB2。在图3(b)中，判断为5QI为1且QoS流标识为1的QoS流符合合并策略，因此将5QI为1且QoS流标识为1的QoS流合并到DRB2中，以此释放DRB1。
图4(a)和图4(b)示出上述短周期优化中执行拆分操作的例子。在图4(a)中，判断为5QI为1且QoS流标识为1的QoS流和5QI为8且QoS流标识为8的QoS流符合拆分策略，因此将5QI为8且QoS流标识为8的QoS流从DRB1拆分出来，映射到DRB2。在图4(b)中，判断为5QI为7且QoS流标识为7的QoS流和5QI为8且QoS流标识为8的QoS流符合拆分策略，因此将5QI为7且QoS流标识为7的QoS流和5QI为8且QoS流标识为8的QoS流从DRB1拆分出来，映射到DRB2。
(三)长周期优化步骤
以T2为周期，在时间窗W2内，利用上述短周期优化步骤中的优化结果，调整上述初始配置步骤中的初始配置。
在本实施方式中，以T2为周期，根据在时间窗W2内通过上述短周期优化步骤得到的所有网络切片的合并列表、拆分列表以及舍弃列表，调整上述初始配置步骤中的初始配置。具体而言，将在以T2为周期的时间窗W2内得到的所有网络切片的合并列表、拆分列表以及舍弃列表按照时间戳进行记录，利用预先设置的长周期优化模型，例如AI/ML模型，调整上述初始配置步骤中的初始配置。
作为调整初始配置的方法，例如，将舍弃列表较多的网络切片最多可支持的DRB数目调整为比初始设置时多，将拆分列表较多的网络切片最多可支持的DRB数目调整为比初始设置时多，将合并列表较多的网络切片最多可支持的DRB数目调整为比初始设置时少。例如，当高优先级切片的舍弃列表较多时，将高优先级网络切片的DRB数目调整为比初始设置时多，从而使高优先级网络切片的服务区分度增加。例如，当低优先级切片的合并列表较多时，表明软硬件资源紧张或者业务QoS所需的区分度不大，因此将低优先级网络切片的DRB数目调整为比初始设置时少。
作为调整初始配置的方法，例如，可以调整QoS流的5QI与DRB的映射关系以减少短周期优化中的合并和拆分，例如，可以将短周期优化后的QoS流与DRB映射关系作为初始配置。作为调整初始配置的方法，例如，还可以调整合并策略和拆分策略以有效利用网络资源。
下面举例说明。假设在初始配置中，设置用户终端最多可支持的DRB数目为30，该用户终端最多可支持的网络切片数目为3，而每个网络切片最多可支持的DRB数目均为10个。假设在短周期优化过程中，该用户终端的网络切片1中拆分列表和舍弃列表的产生次数较多，该用户终端的网络切片3中合并列表的产生次数较多。在短周期优化时，拆分列表和舍弃列表的产生次数较多的网络切片1表明该网络切片1承载的业务种类多，业务优先级高，需要的区分度大，合并列表的产生次数多的网络切片3则表明软硬件资源紧张或者业务QoS所需的区分度不大。因此，在经过这样的短周期优化后进行长周期优化时，可以将初始配置中的网络切片1最多可支持的DRB数目调整为20，将网络切片3最多可支持的DRB数目调整为2，将网络切片2最多可支持的DRB数目调整为8。经过这一轮初始配置、短周期优化以及长周期优化之后，基于该调整后的初始配置，再次按照短周期优化周期进行短周期优化，按照长周期优化周期进行长周期优化，然后根据需要再次调整初始配置，以此类推。
如上所述，在本实施方式中，通过初始配置与短周期优化以及长周期优化相结合来调整初始配置。其中，短周期优化以及长周期优化可以通过如下3种方式实现。
方式1：短周期优化和长周期优化均在gNB内实现
方式2：短周期优化在gNB内实现，长周期优化通过接入网能力开放在基于O-RAN架构的无线智能控制器RIC内实现
方式3：短周期优化和长周期优化均在RIC实现
其中，RIC通过E2标准开放接口与gNB进行信息交互。
长周期优化方法可以适用于O-RAN架构Non-RealTime RIC，短周期优化方法适用于Near-RealTime RIC，Non-RealTime RIC和Near-RealTime RIC可以通过A1接口通信。
图5示出了可以实现根据本发明实施方式的计算设备的示例性配置。计算设备是可以应用本发明实施方式的上述方面的硬件设备的实例。计算设备可以是被配置为执行处理和/或计算的任何机器。
如图5所示，计算设备可以包括可以经由一个或多个接口与总线502连接或通信的一个或多个元件。计算设备可以包括例如一个或多个处理器500。一个或多个处理器500可以是任何种类的处理器，并且可以包括但不限于一个或多个通用处理器或专用处理器(诸如专用处理芯片)。处理器500例如可以执行图2中的步骤，被配置为实现图2中的步骤的功能。计算设备根据需要还可以包括输入设备和输出设备。
计算设备还可以包括或被连接至非暂态存储设备514，该非暂态存储设备514可以是任何非暂态的并且可以实现数据存储的存储设备，并且可以包括但不限于盘驱动器、光存储设备、固态存储器、软盘、柔性盘、硬盘、磁带或任何其他磁性介质、压缩盘或任何其他光学介质、缓存存储器和/或任何其他存储芯片或模块、和/或计算机可以从其中读取数据、指令和/或代码的其他任何介质。计算设备还可以包括随机存取存储器(RAM)510和只读存储器(ROM)512。ROM 512可以以非易失性方式存储待执行的程序、实用程序或进程。RAM 510可提供易失性数据存储，并存储与计算设备的操作相关的指令。计算设备还可包括耦接至数据链路518的网络/总线接口516。网络/总线接口516可以是能够启用与外部装置和/或网络通信的任何种类的设备或系统。
在另一些实施例中，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现上述实施方式中的方法的步骤。本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (16)
1.一种下行QoS流向数据无线承载DRB映射的方法，包括：
初始配置步骤，针对每个用户终端，设置用户终端最多可支持的DRB数目L，设置用户终端支持的网络切片数目M，设置每个网络切片最多可支持的DRB数目b(i)，其中，i＝1,2，……M，b(1)+b(2)+……+b(M)≤L，设置QoS流与DRB的初始映射关系，设置短周期优化的周期T1和时间窗W1、以及长周期优化的周期T2和时间窗W2，其中T1小于T2，W1小于W2，并预先定义短周期优化中的合并策略和拆分策略；
短周期优化步骤，对于每个网络切片，以T1为周期，在时间窗W1内，将不同DRB内的符合所述合并策略的QoS流合并到同一个DRB内，将一个DRB内的符合所述拆分策略的QoS流拆分到不同的DRB内；
长周期优化步骤，以T2为周期，在时间窗W2内，利用上述短周期优化步骤中的优化结果，调整所述初始配置步骤中的初始配置。
2.根据权利要求1所述的下行QoS流向DRB映射的方法，其中，
在所述短周期优化步骤中，
对于每个网络切片，以T1为周期，在时间窗W1内，获取各网络切片内的各DRB内的QoS流的5G服务质量标识5QI、网络切片类型以及在DRB内的承载类型，其中，承载类型包括DRB内存在一个或者多个具有相同的5QI的QoS流的第一类型和DRB内存在多个具有不同的5QI的QoS流的第二类型；
遍历各网络切片内的DRB，判断当前DRB内的QoS流是否满足预先定义的合并策略或拆分策略，将满足合并策略的QoS流记录到合并列表，将满足拆分策略的QoS流按照QoS流的5QI的优先级从高到低的顺序排序来记录到拆分列表；
针对每个网络切片，按照合并列表将不同DRB的QoS流合并，按照拆分列表从QoS流的5QI的优先级高的QoS流起拆分并映射到新建的DRB，直至该网络切片内的当前的DRB的总数达到该网络切片最多可支持的DRB数目，然后，将未拆分出的QoS流记录到舍弃列表，并删除拆分列表中的未拆分出的QoS流的记录，
在所述长周期优化步骤中，以T2为周期，根据在时间窗W2内通过上述短周期优化步骤得到的所有网络切片的合并列表、拆分列表以及舍弃列表，调整所述初始配置步骤中的初始配置。
3.根据权利要求2所述的下行QoS流向DRB映射的方法，
在所述短周期优化步骤中，
关于承载类型为第一类型的QoS流判断是否满足所述合并策略，关于承载类型为第二类型的QoS流判断是否满足所述拆分策略。
4.根据权利要求1所述的下行QoS流向DRB映射的方法，其中，
在所述初始配置步骤中，根据网络切片的类型、QoS流的类型，定义不同的合并策略和拆分策略，其中，QoS流的类型包括GBR QoS流以及Non-GBR QoS流。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的下行QoS流向DRB映射的方法，其中，
在所述初始配置步骤中，
关于所述合并策略，定义将映射到不同的DRB的相同或相似的QoS流合并到一个DRB，
关于所述拆分策略，定义将映射到一个DRB的不同的QoS流拆分到其他DRB。
6.根据权利要求5所述的下行QoS流向DRB映射的方法，其中，
将具有相同或相似的5QI的QoS流作为相同或相似的QoS流，
将具有不同的5QI的QoS流作为不同的QoS流。
7.根据权利要求5所述的下行QoS流向DRB映射的方法，其中，
在所述短周期优化步骤中，进一步获取各网络切片内的各DRB内的QoS流的相关特征信息，
将具有相同或相似的5QI的QoS流作为相同或相似的QoS流，
将具有不同的5QI且具有相同或相似的相关特征信息的QoS流作为相似的QoS流，
将具有不同的5QI且具有差距大的相关特征信息的QoS流作为不同的QoS流。
8.根据权利要求2所述的下行QoS流向DRB映射的方法，其中，
在所述长周期优化步骤中，将在时间窗W2内得到的所有网络切片的合并列表、拆分列表以及舍弃列表按照时间戳进行记录，利用预先设定的长周期优化模型，调整所述初始配置步骤中的初始配置。
9.根据权利要求8所述的下行QoS流向DRB映射的方法，其中，
所述长周期优化模型为通过对短周期优化的历史数据的分析学习来对初始配置的参数进行调整的人工智能模型或机器学习模型。
10.根据权利要求8所述的下行QoS流向DRB映射的方法，其中，
在所述长周期优化步骤中，将舍弃列表较多的网络切片最多可支持的DRB数目调整为比初始设置时多，将拆分列表较多的网络切片最多可支持的DRB数目调整为比初始设置时多，将合并列表较多的网络切片最多可支持的DRB数目调整为比初始设置时少。
11.根据权利要求1所述的下行QoS流向DRB映射的方法，
所述短周期优化步骤和所述长周期优化步骤均在5G基站中执行。
12.根据权利要求1所述的下行QoS流向DRB映射的方法，
所述短周期优化步骤在5G基站中执行，所述长周期优化步骤在无线智能控制器中执行。
13.根据权利要求1所述的下行QoS流向DRB映射的方法，
所述短周期优化步骤和所述长周期优化步骤均在无线智能控制器中执行。
14.根据权利要求7所述的下行QoS流向DRB映射的方法，其中，
所述相关特征信息包括：业务类型、开始时间、持续时长、业务时延、可靠性、速率、中断率、业务优先级、调度次数中的一种或者多种。
15.一种映射装置，用于将下行QoS流向DRB映射，所述映射装置包括：
一个或多个处理器；以及
存储器，其上存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序在由所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1～14中的任一项所述的方法。
16.一种计算机可读存储介质，存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述权利要求1～14中的任一项所述方法的步骤。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024011423A1 (zh) * | 2022-07-12 | 2024-01-18 | Oppo广东移动通信有限公司 | 数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品 |
| CN117459993A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-26 | 深圳国人无线通信有限公司 | 专用业务通道中业务优先级的确定方法及装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109952773A (zh) * | 2017-05-05 | 2019-06-28 | 联发科技股份有限公司 | 使用sdap报头处理as/nas反射qos并确保在5g通信系统中重映射期间顺序传送分组 |
| CN110351043A (zh) * | 2018-04-04 | 2019-10-18 | 华为技术有限公司 | 通信方法和装置 |
| WO2020060801A1 (en) * | 2018-09-20 | 2020-03-26 | Qualcomm Incorporated | Avoiding out of order uplink data reception upon data radio bearer release, handover to another data radio bearer, or quality of service flow addition |
| US20200236578A1 (en) * | 2019-01-23 | 2020-07-23 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Allocation of data radio bearers for quality of service flows |
-
2020
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109952773A (zh) * | 2017-05-05 | 2019-06-28 | 联发科技股份有限公司 | 使用sdap报头处理as/nas反射qos并确保在5g通信系统中重映射期间顺序传送分组 |
| CN110351043A (zh) * | 2018-04-04 | 2019-10-18 | 华为技术有限公司 | 通信方法和装置 |
| WO2020060801A1 (en) * | 2018-09-20 | 2020-03-26 | Qualcomm Incorporated | Avoiding out of order uplink data reception upon data radio bearer release, handover to another data radio bearer, or quality of service flow addition |
| US20200236578A1 (en) * | 2019-01-23 | 2020-07-23 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Allocation of data radio bearers for quality of service flows |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| NOKIA等: "R2-1815990 "Addition of RAN specific Access Category"", 3GPP TSG_RAN WG2 MEETING #103BIS, 12 October 2018 (2018-10-12) * |
| RAN1: "RP-171505 "Status Report of WI on New Radio Access Technology; rapporteur: NTT DOCOMO"", 3GPP TSG RAN MEETING #76, 9 June 2017 (2017-06-09) * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024011423A1 (zh) * | 2022-07-12 | 2024-01-18 | Oppo广东移动通信有限公司 | 数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品 |
| CN117459993A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-26 | 深圳国人无线通信有限公司 | 专用业务通道中业务优先级的确定方法及装置 |
| CN117459993B (zh) * | 2023-12-22 | 2024-03-15 | 深圳国人无线通信有限公司 | 专用业务通道中业务优先级的确定方法及装置 |
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