CN115426716A - 切片资源分析、选择方法、装置、网元及接纳控制设备 - Google Patents
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Abstract
本发明的实施例提供了一种切片资源分析、选择方法、装置、网元及接纳控制设备，涉及通信技术领域，应用于网络数据分析功能NWDAF网元，方法包括：根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数；向接纳控制设备发送切片资源分析结果，切片资源分析结果用于使得接纳控制设备基于多个切片资源对应的预测接纳控制参数从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，目标切片资源用于使得终端设备在预设未来时间基于目标切片资源接入接入网设备。采用本发明，可以提高通信质量，避免切片资源的浪费。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体而言，涉及一种切片资源分析、选择方法、装置、网元及接纳控制设备。
背景技术
网络切片就是根据不同业务应用对应的用户数、服务质量、带宽的要求，将一个物理网络切割成多个虚拟的端到端的网络，每一个都可获得逻辑独立的网络资源，且各切片之间可相互隔离。
如果不进行合理的切片资源配置，就会导致切片资源被大大浪费。例如，通过在切片剩余资源很少的切片上通信，会使得用户的通信频繁中断，而那些空闲的切片没有得到利用，使得大量的切片资源得到浪费。
发明内容
本发明实施例提供一种切片资源分析、选择方法、装置、网元及接纳控制设备，可以提高通信质量，避免切片资源的浪费。
第一方面，本发明实施例提供一种切片资源分析方法，应用于网络数据分析功能NWDAF网元，所述方法包括：
根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数；
向接纳控制设备发送切片资源分析结果，所述切片资源分析结果包括：所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，所述切片资源分析结果用于使得所述接纳控制设备基于所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，所述目标切片资源用于使得终端设备在所述预设未来时间基于所述目标切片资源接入所述接入网设备。
可选地，所述多个切片资源的预测模型包括：每个切片资源的多个预测模型，所述多个预测模型对应多种接纳控制类型；
所述根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，包括：
根据所述预设未来时间，分别采用所述多个预测模型进行预测，得到所述预设未来时间下所述每个切片资源对应的所述多种接纳控制类型的预测接纳控制参数；
所述切片资源分析结果用于使得所述接纳控制设备基于所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从所述多个切片资源中选择所述目标切片资源。
可选地，所述根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数之前，所述方法还包括：
获取所述终端设备的历史切片资源使用信息，所述历史切片资源使用信息包括：所述多个所述切片资源和历史接纳控制参数对应关系，所述多个切片资源和历史接纳控制参数对应关系包括：多个历史时间下的每个切片资源和对应的历史接纳控制参数；
根据所述多个切片资源的接纳控制参数对应关系，分别得到所述多个切片资源的预测模型。
可选地，所述根据所述多个切片资源的接纳控制参数对应关系，分别得到所述每个切片资源的预测模型，包括：
对所述多个切片资源的接纳控制参数对应关系进行线性回归，分别得到所述多个切片资源的预测模型。
可选地，所述获取所述终端设备的历史切片资源使用信息，包括：
从预设数据库中获取所述终端设备的历史切片资源使用信息。
第二方面，本发明实施例还提供一种切片资源选择方法，应用接纳控制设备，所述方法包括：
接收网络数据分析功能NWDAF网元发送的切片资源分析结果，所述切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，其中，所述预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数为所述NWDAF网元根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测所得到的参数；
根据所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，所述目标切片资源用于使得终端设备在所述预设未来时间，基于所述目标切片资源接入所述接入网设备。
可选地，所述多个切片资源的预测模型包括：所述每个切片资源的多个预测模型，所述多个预测模型对应多种接纳控制类型，相应的，所述每个切片资源对应的预测接纳控制参数包括：所述多种接纳控制类型的预测接纳控制参数；
所述根据所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，包括：
根据所述每个切片资源对应的多种预测接纳控制参数，计算所述每个切片资源的资源利用率；
根据所述多个切片资源的资源利用率，从所述多个切片资源中选择所述目标切片资源。
第三方面，本发明实施例还提供一种切片资源分析装置，应用于网络数据分析功能NWDAF网元，所述装置包括：
第一处理模块，用于根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数；
发送模块，用于向接纳控制设备发送切片资源分析结果，所述切片资源分析结果包括：所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，所述切片资源分析结果用于使得所述接纳控制设备基于所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，所述目标切片资源用于使得终端设备在所述预设未来时间基于所述目标切片资源接入所述接入网设备。
第四方面，本发明实施例还提供一种切片资源选择装置，应用接纳控制设备，所述装置包括：
接收模块，用于接收网络数据分析功能NWDAF网元发送的切片资源分析结果，所述切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，其中，所述预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数为所述NWDAF网元根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测所得到的参数；
第二处理模块，用于根据所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，所述目标切片资源用于使得终端设备在所述预设未来时间，基于所述目标切片资源接入所述接入网设备。
第五方面，本发明实施例还提供一种网络数据分析功能NWDAF网元，包括：第一处理器、发送器，所述第一处理器与所述发送器通信连接；
其中，所述第一处理器用于根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数；
所述发送器用于向接纳控制设备发送切片资源分析结果，所述切片资源分析结果包括：所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，所述切片资源分析结果用于使得所述接纳控制设备基于所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，所述目标切片资源用于使得终端设备在所述预设未来时间基于所述目标切片资源接入所述接入网设备。
第六方面，本发明实施例还提供一种接纳控制设备，包括：第二处理器、接收器，所述第二处理器与所述接收器通信连接；
其中，所述接收器用于接收网络数据分析功能NWDAF网元发送的切片资源分析结果，所述切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，其中，所述预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数为所述NWDAF网元根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测所得到的参数；
所述第二处理器用根据所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，所述目标切片资源用于使得终端设备在所述预设未来时间，基于所述目标切片资源接入所述接入网设备。
本发明提供一种切片资源分析、选择方法、装置、网元及接纳控制设备，应用于网络数据分析功能NWDAF网元，方法包括：根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数；向接纳控制设备发送切片资源分析结果，切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，切片资源分析结果用于使得接纳控制设备基于多个切片资源对应的预测接纳控制参数从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，目标切片资源用于使得终端设备在预设未来时间基于目标切片资源接入接入网设备。通过使用这样的方法，可以根据当前的切片资源情况终端设备推荐合适的切片，提供了个性化的网络服务，使得切片资源可以合理分配，实现切片资源利用的最优化，提高了切片资源的利用率，提高通信质量，避免单个切片造成的拥塞、过载，实现了切片资源之间的负载均衡。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种切片资源分析方法的示意图；
图2为本申请实施例提供的另一种切片资源分析方法的示意图；
图3为本申请提供的一种用户终端获取切片资源分析结果的交互示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种切片资源选择方法的示意图；
图5为本申请实施例提供的另一种切片资源选择方法的示意图；
图6为本申请提供的一种切片资源分析装置的示意图；
图7为本申请提供的另一种切片资源选择装置的示意图；
图8为本申请实施例提供的一种NWDAF网元的示意图；
图9为本申请实施例提供的一种接纳控制设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相互结合。
在对本发明进行详细地解释之前，先对本发明的应用场景予以介绍。
网络切片通过网络虚拟化技术，将网络中的各类物理资源抽象成虚拟资源，并基于指定的网络功能和特定的接入网技术，按需构建端到端的逻辑网络，提供一种或多种网络服务。
每个切片资源都有预定的资源分配量，如何实现切片资源的合理分配，不仅关乎切片资源的利用率，也关乎网络部署的成本和业务实现的效率。
基于此，本申请提供了一种切片资源分析、选择方法、装置、网元及接纳控制设备，应用于网络数据分析功能(network data analytics function，NWDAF)网元，通过预先训练的多个切片资源的模型对未来时间向进行预测，得到预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，并发送给接纳控制设备，以使得接纳控制设备基于多个切片资源对应的预测接纳控制参数从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，从而使得终端设备在未来时间选择资源最佳的切片资源，实现切片资源利用的最优化，提高了切片资源的利用率，提高通信质量。
需要说明的是，本申请的使用场景为移动通信网络：可以蜂窝移动通信网络或非蜂窝移动通信网络。其中，蜂窝移动通信网络可以是由第三代合作计划(3rd GenerationPartnership Project，3GPP)规范所定义的蜂窝移动通信网络，非蜂窝移动通信网络为除第三代移动通信技术(3rd Generation，3G)、第四代移动通信技术(4th Generation，4G)、第五代的蜂窝移动通信(5th Generation Wireless Systems，5G)以及第六代移动通信技术(6th Generation，6G)等由3GPP规范所定义的蜂窝移动通信网络之外的其他网络，如Wi-Fi网络或以太网等。
其中，网络数据分析功能网元是移动通信网络具有网络数据分析功能的实体，接纳控制设备为任意网络网元或者电子设备，本申请对此不作具体限制。
图1为本申请实施例提供的一种切片资源分析方法的示意图。如图1所示，应用于NWDAF网元，方法包括：
S110，根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数。
NWDAF网元可以从各个网络功能NF，应用功能(application function，AF)，以及运行管理和维护(operation administration andmaintenance，OAM)系统收集数据并进行分析和预测。
在本实施例中，为了实现在预设未来时间下，终端设备(user equipment，UE)可以选择最佳切片进行接入，需要对多个切片资源使用情况的预测。可以采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测。在本实施例中，终端设备可以为用户设备、终端、接入终端、用户单元、用户站、移动站、移动台、远方站、远程终端、移动设备、用户终端、无线通信设备、用户代理或用户装置等，本申请对此不做限制。
可选地，本实施例中使用的预测模型为对切片资源对应的接纳控制参数进行预测的模型。作为一种可能的实现方式中，NWDAF网元可以获取得到终端设备可使用的多个切片资源的信息，可选地，每个切片资源的信息可以包括这个切片的标识、业务量、负载信息等。
然后，NWDAF网元可以根据获取得到的多个切片资源的信息，利用预先训练的多个切片资源的预测模型，对每个切片资源进行训练计算，得到每个切片资源对应的预设接纳控制参数。其中，每个切片资源对应的预设接纳控制参数包括未来时间下每个切片在各时间戳下的对应的预设接纳控制参数。
作为一种可能的实现方式，可以采用预先训练的神经网络模型作为预测模型进行预测，当对模型输入预设未来时间后，便可以得到在未来时间下该切片资源对应的预测接纳控制参数。
S120，向接纳控制设备发送切片资源分析结果。
切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，切片资源分析结果用于使得接纳控制设备基于多个切片资源对应的预测接纳控制参数从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，目标切片资源用于使得终端设备在预设未来时间基于目标切片资源接入接入网设备。
在本申请中，当NWDAF网元得到预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数之后，可以向接纳控制设备发送。需要说明的是，这里的接纳控制设备可以为通信系统中的任意网元或者电子设备，本申请对此不做限制，该接纳控制设备主要的作用在于基于多个切片资源对应的预测接纳控制参数从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，也就是说，对于未来时间，从多个切片资源中选择资源最佳的切片。
在一种可能的实现方式中，可以由NWDAF网元直接基于多个切片资源对应的预测接纳控制参数从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，然后再发送至终端设备。
可选地，可以先由NWDAF网元将切片资源分析结果发送至NSSMF(network sliceSubnet management function，网络切片子网管理功能)网元，再由NSSMF网元将切片资源分析结果发送至AMF(Access and Mobility Management Function，接入和移动性管理功能)网元，然后由AMF网元将切片资源分析结果传输至基站，最终由基站将切片资源分析结果发送至终端设备。
可选地，对于选择目标切片资源的要求和标准，可以采用灵活的方式进行级别的设定，比如按照高、中、低档进行设定，也可以采用打分制的方式，本申请对此不作具体限制。
在本实施例中，可以根据当前的切片资源情况终端设备推荐合适的切片，提供了个性化的网络服务，使得切片资源可以合理分配，实现切片资源利用的最优化，提高了切片资源的利用率，提高通信质量，避免单个切片造成的拥塞、过载，实现了切片资源之间的负载均衡。
可选地，多个切片资源的预测模型包括：每个切片资源的多个预测模型，多个预测模型对应多种接纳控制类型。
上述S110，根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，包括：
根据预设未来时间，分别采用多个预测模型进行预测，得到预设未来时间下每个切片资源对应的多种接纳控制类型的预测接纳控制参数。
切片资源分析结果用于使得接纳控制设备基于多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从多个切片资源中选择目标切片资源。
为了判断每个切片在预设未来时间是否支持相应类型的接纳控制，在本实施例中采用多种接纳控制对应的预测模型。每一种预测模型对应一种接纳控制类型。可选地，可以采用基于用户数的接纳控制模型、基于DRB(data radio bearer，数据无线承载)数的接纳控制模型和基于PRB(Physical Resource Block，物理资源模块)数的接纳控制模型。用户通过选择这三个资源最佳的切片进行接入。
需要说明的是，当得到预设未来时间下所述每个切片资源对应的多种接纳控制类型的预测接纳控制参数之后，可以根据实际需求选择目标切片资源。可选地，可以选用在同一时间戳下，多种预测接纳控制参数都最优的切片作为该时间戳下的目标切片资源。在一种可能的实现方式中，可以选择在同一时间戳下，多种预测接纳控制参数与切片资源多种预设资源数量相比，切片的资源剩余最多的切片作为目标切片资源。
图2为本申请实施例提供的另一种切片资源分析方法的示意图。如图2所示。上述S110，根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，还包括：
S210，获取终端设备的历史切片资源使用信息。
历史切片资源使用信息包括：多个切片资源和历史接纳控制参数对应关系，多个切片资源和历史接纳控制参数对应关系包括：多个历史时间下的每个切片资源和对应的历史接纳控制参数。
S220，根据多个切片资源与历史接纳控制参数对应关系，分别得到多个切片资源的预测模型。
在本实施例中，可以通过获取终端设备的历史切片资源的使用信息，从而根据多个切片资源与历史接纳控制参数之间的对应关系，进行模型训练，分别得到多个切片资源的预测模型。
如果每个切片资源包含多个预测模型，则分别依据历史切片资源使用信息，对每个切片资源的多个预测模型进行训练。
例如，训练得到基于用户数的接纳控制模型，基于DRB数的接纳控制模型和基于PRB数的接纳控制模型。
可选地，上述S220中，根据多个切片资源的接纳控制参数对应关系，分别得到多个切片资源的预测模型。包括：
对多个切片资源的接纳控制参数对应关系进行线性回归，分别得到多个切片资源的预测模型。可选地，对于预测模型，可以使用代价函数进行修正。
作为一种可选的方式，可以采用线性回归的方式，分别得到多个切片资源的预测模型，在使用预测模型时，因变量是未来时间下的多个时间戳，目标值是接纳控制参数，例如用户数，DRB数以及PRB数等。
可选地，上述S210中，获取终端设备的历史切片资源使用信息之前，包括：从预设数据库中获取所述终端设备的历史切片资源使用信息。
在本实施例中，在NWDAF网元获取得到终端设备的历史切片资源使用信息之前，需要先向数据库发送数据请求。
下面介绍一个用户终端获取切片资源分析结果的交互过程。图3为本申请提供的一种用户终端获取切片资源分析结果的交互示意图。如图3所示，包括：
S1001，UE发送注册请求到基站；
S1002，基站转发转测请求到AMF(access and mobility management function，接入和移动性管理功能)网元；
S1003，AMF将相关的历史切片资源使用信息发送到NSSMF(network dataanalytics function，网络数据分析功能)网元；
S1004，NSSMF存储相关的历史切片资源到数据库；
S1005，NSSMF发送数据分析请求到NWDAF；
S1006，NWDAF向数据库发送数据请求；
S1007，数据库发送切片信息到NWDAF；
S1008，NWDAF进行分析，然后将切片资源分析结果发送给NSSMF；
S1009，NSSMF将切片资源分析结果发送给AMF；
S1010，AMF将切片资源分析结果发送给基站；
S1011，基站将切片资源分析结果发送给UE。
当UE接收到切片资源分析结果后，后续需要进行切片选择请求时，就可以根据切片资源分析结果进行切片资源的选择。
图4为本申请实施例提供的另一种切片资源选择方法的示意图。如图4所示，该切片资源选择方法应用于接纳控制设备，包括：
S310，接收网络数据分析功能NWDAF网元发送的切片资源分析结果。
切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，其中，预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数为NWDAF网元根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测所得到的参数。
S320，根据多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，目标切片资源用于使得终端设备在预设未来时间，基于目标切片资源接入接入网设备。
在本申请中，当NWDAF网元得到预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数之后，可以向接纳控制设备发送，然后，接纳控制设备就可以接收网络数据分析功能NWDAF网元发送的切片资源分析结果。
需要说明的是，这里的接纳控制设备可以为通信系统中的任意网元或者电子设备，本申请对此不做限制，该接纳控制设备主要的作用在于基于多个切片资源对应的预测接纳控制参数从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，也就是说，对于未来时间，从多个切片资源中选择资源最佳的切片。
可选地，对于选择目标切片资源的要求和标准，可以采用灵活的方式进行级别的设定，比如按照高、中、低档进行设定，也可以采用打分制的方式，本申请对此不作具体限制。
可选地，多个切片资源的预测模型包括：每个切片资源的多个预测模型，多个预测模型对应多种接纳控制类型，相应的，每个切片资源对应的预测接纳控制参数包括：多种接纳控制类型的预测接纳控制参数。
图5为本申请实施例提供的另一种切片资源选择方法的示意图。如图5所示，上述S320中，根据多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，包括：
S410，根据每个切片资源对应的多种预测接纳控制参数，计算每个切片资源的资源利用率。
S420，根据多个切片资源的资源利用率，从多个切片资源中选择目标切片资源。
在本实施例中，通过根据每个切片资源对应的多种预测接纳控制参数，如用户数、DRB数、PRB数，计算每个切片资源的资源利用率，并依据个切片资源的资源利用率，从多个切片资源中选择目标切片资源。
可选地，对当前切片进行接纳控制，就是判断当前切片资源的用户数/DRB数/PRB数是否达到该切片资源分配的用户数/DRB数/PRB门限值，如果没有达到，就允许用户使用该切片，如果达到了门限值，就不允许用户使用。也就是说，对于同一时间戳下的A切片资源、B切片资源而言，那么A切片在该时间戳下的预测用户数/用户数门限值就是A的用户数利用率，同理，就可以得到A切片资源的预测用户数利用率、预测DRB利用率、预测PRB利用率。可选地，三种利用率相加除以三就是A切片资源的资源利用率。那么，比对同一时间戳下的A切片资源和B切片资源的资源利用率，选择资源利用率低的切片选择加入。
在本实施例中，通过对切片资源的接纳控制参数进行预测，以使得便于对终端设备需要接入的切片资源进行选择。
图6为本申请提供的一种切片资源分析装置的示意图，该装置可以应用于网络数据分析功能NWDAF网元，该装置基本原理及产生的技术效果与前述对应的方法实施例相同，为简要描述，本实施例中未提及部分，可参考方法实施例中的相应内容。如图6所示，该切片资源分析装置100，可以包括：
第一处理模块1000，用于根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数；
发送模块2000，用于向接纳控制设备发送切片资源分析结果，切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，切片资源分析结果用于使得接纳控制设备基于多个切片资源对应的预测接纳控制参数从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，目标切片资源用于使得终端设备在预设未来时间基于目标切片资源接入接入网设备。
可选地，多个切片资源的预测模型包括：每个切片资源的多个预测模型，多个预测模型对应多种接纳控制类型；
可选地，第一处理模块1000，具体还用于根据预设未来时间，分别采用多个预测模型进行预测，得到预设未来时间下每个切片资源对应的多种接纳控制类型的预测接纳控制参数；切片资源分析结果用于使得接纳控制设备基于多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从多个切片资源中选择目标切片资源。
可选地，第一处理模块1000，具体还用于获取终端设备的历史切片资源使用信息，历史切片资源使用信息包括：多个切片资源和历史接纳控制参数对应关系，多个切片资源和历史接纳控制参数对应关系包括：多个历史时间下的每个切片资源和对应的历史接纳控制参数；根据多个切片资源与历史接纳控制参数对应关系，分别得到多个切片资源的预测模型。
可选地，第一处理模块1000，具体还用于对多个切片资源的接纳控制参数对应关系进行线性回归，分别得到多个切片资源的预测模型。
可选地，第一处理模块1000，具体还用于从预设数据库中获取终端设备的历史切片资源使用信息。
图7为本申请提供的另一种切片资源选择装置的示意图，该装置可以应用于接纳控制设备，该装置基本原理及产生的技术效果与前述对应的方法实施例相同，为简要描述，本实施例中未提及部分，可参考方法实施例中的相应内容。如图7所示，该切片资源选择装置200，可以包括：
接收模块3000，用于接收网络数据分析功能NWDAF网元发送的切片资源分析结果，切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，其中，预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数为NWDAF网元根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测所得到的参数；
可选地，多个切片资源的预测模型包括：每个切片资源的多个预测模型，多个预测模型对应多种接纳控制类型，相应的，每个切片资源对应的预测接纳控制参数包括：多种接纳控制类型的预测接纳控制参数；
第二处理模块4000，用于根据多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，目标切片资源用于使得终端设备在预设未来时间，基于目标切片资源接入接入网设备。
可选地，第二处理模块4000，具体还用于根据所述每个切片资源对应的所述多种预测接纳控制参数，计算所述每个切片资源的资源利用率；根据所述多个切片资源的资源利用率，从所述多个切片资源中选择所述目标切片资源。
以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
图8为本申请实施例提供的一种网络数据分析功能NWDAF网元的示意图，如图8所示，该NWDAF网元可以包括：第一处理器21、发送器22；第一处理器21与发送器22通信连接。
其中，第一处理器21用于根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数；
发送器22用于向接纳控制设备发送切片资源分析结果，切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，切片资源分析结果用于使得接纳控制设备基于多个切片资源对应的预测接纳控制参数从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，目标切片资源用于使得终端设备在预设未来时间基于目标切片资源接入接入网设备。
可选地，多个切片资源的预测模型包括：每个切片资源的多个预测模型，多个预测模型对应多种接纳控制类型；
可选地，第一处理器21还用于根据预设未来时间，分别采用多个预测模型进行预测，得到预设未来时间下每个切片资源对应的多种接纳控制类型的预测接纳控制参数；切片资源分析结果用于使得接纳控制设备基于多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从多个切片资源中选择目标切片资源。
可选地，第一处理器21还用于获取终端设备的历史切片资源使用信息，历史切片资源使用信息包括：多个切片资源和历史接纳控制参数对应关系，每个切片资源和历史接纳控制参数对应关系包括：多个历史时间下的每个切片资源和对应的历史接纳控制参数；根据多个切片资源的接纳控制参数对应关系，分别得到多个切片资源的预测模型。
可选地，第一处理器21还用于对多个切片资源的接纳控制参数对应关系进行线性回归，分别得到多个切片资源的预测模型。
可选地，第一处理器21还用于从预设数据库中获取终端设备的历史切片资源使用信息。
图9为本申请实施例提供的一种接纳控制设备的示意图，如图9所示，该接纳控制设备可以包括：接收器31、第二处理器32；接收器31和第二处理器32通信连接。
其中，接收器31用于接收网络数据分析功能NWDAF网元发送的切片资源分析结果，切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，其中，预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数为NWDAF网元根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测所得到的参数；
第二处理器32用根据多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从多个切片资源中选择预设未来时间的目标切片资源，目标切片资源用于使得终端设备在预设未来时间，基于目标切片资源接入接入网设备。
可选地，多个切片资源的预测模型包括：每个切片资源的多个预测模型，多个预测模型对应多种接纳控制类型，相应的，每个切片资源对应的预测接纳控制参数包括：多种接纳控制类型的预测接纳控制参数；
可选地，第二处理器32具体还用于根据每个切片资源对应的多种预测接纳控制参数，计算每个切片资源的资源利用率；根据多个切片资源的资源利用率，从多个切片资源中选择目标切片资源。
可选地，本申请还提供一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例的步骤。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (11)
1.一种切片资源分析方法，其特征在于，应用于网络数据分析功能NWDAF网元，所述方法包括：
根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数；
向接纳控制设备发送切片资源分析结果，所述切片资源分析结果包括：所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，所述切片资源分析结果用于使得所述接纳控制设备基于所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，所述目标切片资源用于使得终端设备在所述预设未来时间基于所述目标切片资源接入所述接入网设备。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个切片资源的预测模型包括：每个切片资源的多个预测模型，所述多个预测模型对应多种接纳控制类型；
所述根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，包括：
根据所述预设未来时间，分别采用所述多个预测模型进行预测，得到所述预设未来时间下所述每个切片资源对应的所述多种接纳控制类型的预测接纳控制参数；
所述切片资源分析结果用于使得所述接纳控制设备基于所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从所述多个切片资源中选择所述目标切片资源。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数之前，所述方法还包括：
获取所述终端设备的历史切片资源使用信息，所述历史切片资源使用信息包括：所述多个所述切片资源和历史接纳控制参数对应关系，所述多个切片资源和历史接纳控制参数对应关系包括：多个历史时间下的每个切片资源和对应的历史接纳控制参数；
根据所述多个切片资源与所述历史接纳控制参数对应关系，分别得到所述多个切片资源的预测模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个切片资源的接纳控制参数对应关系，分别得到所述每个切片资源的预测模型，包括：
对所述多个切片资源的接纳控制参数对应关系进行线性回归，分别得到所述多个切片资源的预测模型。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述终端设备的历史切片资源使用信息之前，包括：
从预设数据库中获取所述终端设备的历史切片资源使用信息。
6.一种切片资源选择方法，其特征在于，应用接纳控制设备，所述方法包括：
接收网络数据分析功能NWDAF网元发送的切片资源分析结果，所述切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，其中，所述预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数为所述NWDAF网元根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测所得到的参数；
根据所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，所述目标切片资源用于使得终端设备在所述预设未来时间，基于所述目标切片资源接入所述接入网设备。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述多个切片资源的预测模型包括：每个切片资源的多个预测模型，所述多个预测模型对应多种接纳控制类型，相应的，所述每个切片资源对应的预测接纳控制参数包括：所述多种接纳控制类型的预测接纳控制参数；
所述根据所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，包括：
根据所述每个切片资源对应的多种预测接纳控制参数，计算所述每个切片资源的资源利用率；
根据所述多个切片资源的资源利用率，从所述多个切片资源中选择所述目标切片资源。
8.一种切片资源分析装置，其特征在于，应用于网络数据分析功能NWDAF网元，所述装置包括：
第一处理模块，用于根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数；
发送模块，用于向接纳控制设备发送切片资源分析结果，所述切片资源分析结果包括：所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，所述切片资源分析结果用于使得所述接纳控制设备基于所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，所述目标切片资源用于使得终端设备在所述预设未来时间基于所述目标切片资源接入所述接入网设备。
9.一种切片资源选择装置，其特征在于，应用接纳控制设备，所述装置包括：
接收模块，用于接收网络数据分析功能NWDAF网元发送的切片资源分析结果，所述切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，其中，所述预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数为所述NWDAF网元根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测所得到的参数；
第二处理模块，用于根据所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，所述目标切片资源用于使得终端设备在所述预设未来时间，基于所述目标切片资源接入所述接入网设备。
10.一种网络数据分析功能NWDAF网元，其特征在于，包括：第一处理器、发送器，所述第一处理器与所述发送器通信连接；
其中，所述第一处理器用于根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测，得到所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数；
所述发送器用于向接纳控制设备发送切片资源分析结果，所述切片资源分析结果包括：所述预设未来时间下所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，所述切片资源分析结果用于使得所述接纳控制设备基于所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，所述目标切片资源用于使得终端设备在所述预设未来时间基于所述目标切片资源接入所述接入网设备。
11.一种接纳控制设备，其特征在于，包括：第二处理器、接收器，所述第二处理器与所述接收器通信连接；
其中，所述接收器用于接收网络数据分析功能NWDAF网元发送的切片资源分析结果，所述切片资源分析结果包括：预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数，其中，所述预设未来时间下多个切片资源对应的预测接纳控制参数为所述NWDAF网元根据预设未来时间，分别采用预先训练的接入网设备中多个切片资源的预测模型进行预测所得到的参数；
所述第二处理器用于根据所述多个切片资源对应的预测接纳控制参数，从所述多个切片资源中选择所述预设未来时间的目标切片资源，所述目标切片资源用于使得终端设备在所述预设未来时间，基于所述目标切片资源接入所述接入网设备。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116017742A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-04-25 | 广州爱浦路网络技术有限公司 | 基于多级nwdaf的数据处理方法、系统和存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112929187A (zh) * | 2019-12-05 | 2021-06-08 | 中国电信股份有限公司 | 网络切片管理方法、装置和系统 |
| CN113542002A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-10-22 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 5g无线接入网的切片调度方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114124709A (zh) * | 2020-08-10 | 2022-03-01 | 大唐移动通信设备有限公司 | 网络切片配置的优化方法、装置及可读存储介质 |
| US20220150723A1 (en) * | 2020-11-11 | 2022-05-12 | Industrial Technology Research Institute | Resource management method, resource management system and workload scheduling apparatus for network slicing |
| CN114828261A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-07-29 | 广州爱浦路网络技术有限公司 | 通信网络切片分配方法、计算机装置及存储介质 |
-
2022
- 2022-08-18 CN CN202210994234.7A patent/CN115426716B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112929187A (zh) * | 2019-12-05 | 2021-06-08 | 中国电信股份有限公司 | 网络切片管理方法、装置和系统 |
| CN114124709A (zh) * | 2020-08-10 | 2022-03-01 | 大唐移动通信设备有限公司 | 网络切片配置的优化方法、装置及可读存储介质 |
| US20220150723A1 (en) * | 2020-11-11 | 2022-05-12 | Industrial Technology Research Institute | Resource management method, resource management system and workload scheduling apparatus for network slicing |
| CN113542002A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-10-22 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 5g无线接入网的切片调度方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114828261A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-07-29 | 广州爱浦路网络技术有限公司 | 通信网络切片分配方法、计算机装置及存储介质 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116017742A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-04-25 | 广州爱浦路网络技术有限公司 | 基于多级nwdaf的数据处理方法、系统和存储介质 |
| CN116017742B (zh) * | 2023-02-14 | 2024-01-30 | 广州爱浦路网络技术有限公司 | 基于多级nwdaf的数据处理方法、系统和存储介质 |
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