CN116671157A - 用于节省网络中的能量的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本公开总体上涉及节能技术，并且更具体地涉及用于在开放式无线电接入网(O‑RAN)中使用r‑App(112)和x‑App(114B)来节能的系统和方法。用户(128)可以经由第一计算设备(124)将初始节能策略输入到“节能”r‑App(112)，“节能”r‑App(112)创建策略以启动在新空口(NR)容量增强小区和候选小区中的测量。r‑App作用于各种输入，且可以决定使NR增强小区进入到节能模式。一旦所有移动设备移动到其他小区，NR增强小区就可以进入到节能模式。r‑App决定对节能模式进行失活。服务管理和编排(SMO)设备(108)使用O1接口对容量增强小区上的节能模式进行失活。

Description

用于节省网络中的能量的系统和方法
技术领域
本公开的实施例总体上涉及节能技术。更具体地，本公开涉及用于在开放式无线电接入网(Open Radio Access Network，O-RAN)中使用r-应用(r-App)和x-应用(x-App)来节能的系统和方法。
背景技术
以下对相关技术的描述旨在提供与本公开的领域有关的背景信息。这一部分可以包括可能与本公开的各个特征相关的技术的某些方面。然而，应当理解，该部分仅用于增强读者对本公开的理解，而不是作为对现有技术的承认。
通常，第三代合作伙伴计划(Third Generation Partnership Project，3GPP)可以处于为下一代节点B(gNB)定义节能特征的过程中。根据3GPP，小区、网络元件或网络功能关于节能可以处于诸如非节能(not-energy-saving)状态和节能(energy-saving)状态的这两个状态之一。当小区处于节能状态时，小区可能需要候选小区来承担负荷。然而，处于节能状态的小区不应造成覆盖盲区或对周围小区产生过度负荷。此外，在小区进入到节能状态之前，可以预期相应小区上的所有流量被排出到其他覆盖/伞状候选小区。节能的一个典型场景是当流量需求低时关闭容量增强小区，并基于需要重新激活它们。节能包括两个场景，其中，容量增强小区gNB完全或部分地被一个或多个候选小区覆盖。此外，可以以不同的方式(例如集中式节能解决方案和分布式节能解决方案)来发起节能激活(energysaving activation)过程和节能失活(energy saving deactivation)过程。
当前，节能方法提供了使小区、网络元件或网络功能进入到非节能状态或节能状态的基本工具。然而，当前的节能方法可能不具有学习网络的动态行为、并根据网络的动态行为进行适应的能力。能耗是网络运营商运营网络的运营开支(Operating Expenditure，OPEX)的主要贡献之一。此外，第五代(Fifth Generation，5G)的引入可以具有更多的用于覆盖和容量需求的gNB，这可能进一步增加未来网络部署的能量消耗。此外，网络运营商的目的可以是降低5G网络中的功耗，以利用节能管理解决方案来降低他们的运营费用。随着即将部署大量gNB(例如，位于高频带中的具有大规模多输入多输出(Multiple InputMultiple Output，MIMO)的小型基站)，可能需要加快节能的进展，而这又可能是有挑战性的。通过降低5G网络的能耗对5G网络进行管理可以有助于节能，同时保持覆盖、容量和服务质量。网络运营商可以确定所允许的对覆盖、容量和服务质量的影响的决定。此外，通过降低5G网络的功耗，可以使对环境的负面影响最小化。
因此，在本领域中需要提供能够克服现有技术中的上述缺点的系统和方法，而在5G网络运行期间没有任何覆盖损失或服务质量(Quality of Service，QoS)损失。
发明目的
本公开的至少一个实施例所满足的、本发明的一些目的如下文所列。
本公开的目的是提供一种用于节省网络中的能量的、高效且可靠的系统和方法。
本公开的目的是提供用于在开放式无线电接入网(O-RAN)中使用r-App和x-App来节能的系统和方法。
本公开的目的是使得无线电接入网(RAN)架构能够将节能特征作为服务包括到网络中，该服务以统一的方式使用r-App和x-App，该网络可以具有多供应商的O-RAN节点。
本公开的目的是使得r-App和x-App能够跨技术、跨供应商以及跨RAN节点类型(宏(Macro)、微(Micro)、皮(Pico)等)工作，以节省网络中的能量。
本公开的目的是使用基于RAN的方法引导小区、网络元件或网络功能，以使节能模式激活/失活。
本公开的目的是使用机器学习技术来学习动态行为或动态网络，并引导小区、网络元件或网络功能以使节能模式激活/失活，从而增强节能模式的激活/失活的整体效率。
本公开的目的是实现在移动网络部署、尤其是在基于O-RAN架构部署的网络架构中使用的、基于长期演进(Long Term Evolution，LTE)和新空口(New Radio，NR)的技术，以节省网络中的能量。
本公开的目的是通过在基于O-RAN的典型网络部署中的节能，来减少运营费用。
本公开的目的是利用节能策略来产生与传统节能策略相比更多的优化。
发明内容
提供这一部分是为了以简化的形式介绍本公开的某些目的和方面，这些目的和方面将在以下具体实施方式中进行进一步描述。本发明内容不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或范围。
在一个方面中，本公开提供了一种用于节省异构网络中的能量的系统。该系统可以包括网络设备，网络设备配备有非实时无线电智能控制器(Non-Real Time RadioIntelligent Controller，非RT RIC)，且通信耦合到近实时无线电智能控制器(Near-RealTime Radio Intelligent Controller，近RT RIC)。在一个实施例中，网络设备还可以可操作地耦合到异构网络中的多个小区，且该多个小区包括一个或多个增强小区和一个或多个候选小区。此外，该多个小区可以通信耦合到开放式无线电接入网单元(O-RAN)，且每个小区可以具有与该小区相关联的一个或多个移动设备。在又一实施例中，网络设备还可以包括处理器，该处理器可以执行可存储在存储器中的可执行指令集合，在执行该可执行指令集合时，该处理器可以使网络设备接收来自一个或多个第一计算设备的数据包集合，该数据包集合与初始节能要求集合有关，且还接收测量结果集合，该测量结果集合与在预定义时间内异构网络中的该多个小区所消耗的能量数量以及与异构网络相关联的流量数量有关。测量结果集合可以在近RT RIC执行第二指令集合时被接收，近RT RIC被配置为从每个E2节点提取所消耗的能量数量。E2接口是与开放式无线电接入网节点和近RT RIC相关联的双向接口。O-RAN DU可以与O-RAN单元相关联。然后，网络设备可以基于所接收的数据包集合和测量结果集合，通过要在非RT RIC上执行的第一指令集合来提取第一属性集合。第一属性集合可以跟与要在异构网络的每个小区中节省的最优能量数量相关联的参数、异构网络中的流量数量的增加超过预定义阈值有关。网络设备还可以基于所提取的第一属性集合和预定能量策略定义，通过与网络设备相关联的机器学习(machine learning，ML)引擎来确定要在异构网络中节省的能量数量，然后基于所确定的要节省的能量数量，网络设备然后可以将该一个或多个增强小区激活到节能模式。在本文中，第一指令集合意味着r-App，且第二指令集合意味着x-App。r-App和x-App的使用使得节能系统可靠、高效且可在运行时配置。
在一个实施例中，一旦在候选小区上达到最优能量消耗且当流量数量可能增长到预定义阈值时，网络设备可以使用第二预定义接口对该一个或多个容量增强小区上的节能模式进行失活。网络设备还可以通知一个或多个相邻小区节能模式已经被失活。因此，清楚的是，该系统可以使用基于RAN的方法来引导小区、网络元件或网络功能激活/失活节能模式，以及使用机器学习技术来学习动态行为或动态网络，并引导小区、网络元件或网络功能激活/失活节能模式，以增强节能模式的激活/失活的总体效率。
在一个实施例中，网络设备还可以通过开放式无线电接入网射频单元(O-RU)来可操作地耦合到该一个或多个移动设备。因此，可以具有多供应商O-RAN节点，且可以支持不同类型的RAN节点(例如宏、微、皮等)，以节省网络中的能量。
在一个实施例中，节能模式可以包括在预定义时间段内关闭与该多个小区相关联的一个或多个增强小区。
在一个实施例中，第一指令集合还可以被配置为：无论节能模式是开启还是关闭，在该一个或多个增强小区和该一个或多个候选小区中启动能量测量集合，其中，能量测量集合被存储在集中式服务器中。
在一个实施例中，第一指令集合还可以被配置为：在执行第二指令集合时，通过预定义接口向近RT RIC传输能量测量集合。
在一个实施例中，第二指令集合可以指示每个E2接口经由第二预定义接口启动对网络设备的预定义能量测量集合。
在一个实施例中，每个节点还可以向第二指令集合传输预定义的能量测量集合。第二指令集合还可以被配置为经由第二预定义接口向第一指令集合反馈传输预定义能量测量集合。
在一个实施例中，ML引擎可以将该一个或多个增强小区配置为处于节能模式，以将与该一个或多个增强小区相关联的该一个或多个第一计算设备和该一个或多个移动设备移动到其他小区，该一个或多个增强小区可以被配置为停止接收新的一个或多个第一计算设备(124)和新的一个或多个移动设备。
在一个实施例中，近RT RIC可以耦合到开放式无线电接入网分布式单元(O-DU)，O-DU还可以耦合到开放式无线电接入网中央单元控制平面(O-CU-CP)、开放式无线电接入网中央单元用户平面(O-CU-UP)以及用户平面功能(UPF)。
在一个实施例中，网络设备(108)可以是配备有具有多个微服务以支持可移植性的微服务架构(Micro-Services Architecture，MSA)的片上系统(System on Chip，SoC)系统。
在一个实施例中，网络设备可以是模块化的和灵活的，以适应任何种类的改变。
在一个实施例中，网络设备可以配备有基于ML的预测引擎，该预测引擎被配置为预测异构网络中的能量消耗。因此，该系统可以实现在移动网络部署和特定网络架构中使用的、基于长期演进(LTE)和新空口(NR)的技术，并通过在典型的基于O-RAN的网络部署中的节能来进一步降低运营费用，从而与传统节能策略相比产生更多优化。
在一个实施例中，可以远程监控网络设备。
在一个方面中，本公开提供了一种用于节省异构网络中的能量的网络设备。该网络设备可以包括非实时无线电智能控制器(非RT RIC)，非RT RIC还通信耦合到近实时无线电智能控制器(近RT RIC)和处理器，该处理器可以执行存储在存储器中的可执行指令集合，在执行该可执行指令集合时，该处理器可以使该网络设备接收来自一个或多个第一计算设备的数据包集合，该数据包集合与初始节能要求集合有关，且还接收测量结果集合，该测量结果集合与在预定义时间内异构网络中的多个小区所消耗的能量数量以及与异构网络相关联的流量数量有关。测量结果集合可以在近RT RIC执行第二指令集合时被接收，近RT RIC被配置为从每个E2节点提取所消耗的能量数量。E2接口是与开放式无线电接入网和近RT RIC相关联的双向接口。O-RAN DU可以与O-RAN单元相关联。然后，网络设备可以基于所接收的数据包集合和测量结果集合，通过要在非RT RIC上执行的第一指令集合来提取第一属性集合。第一属性集合可以跟与要在异构网络的每个小区中节省的最优能量数量相关联的参数以及异构网络中的流量数量的增加超过预定义阈值有关。网络设备还可以基于所提取的第一属性集合和预定能量策略定义，通过与网络设备相关联的机器学习(ML)引擎来确定要在异构网络中节省的能量数量，然后基于所确定的要节省的能量数量，网络设备然后可以将该一个或多个增强小区激活到节能模式。
在一个方面中，本公开提供了一种用于节省异构网络中的能量的方法。该方法可以包括由网络设备接收来自一个或多个第一计算设备的数据包集合的步骤，该数据包集合与初始节能要求集合有关。在一个实施例中，网络设备可以配备有非实时无线电智能控制器(非RT RIC)，且通信耦合到近实时无线电智能控制器(近RT RIC)，且还可以可操作地耦合到异构网络中的多个小区。该多个小区可以包括一个或多个增强小区和一个或多个候选小区。该多个小区还可以通信耦合到开放式无线电接入网单元(O-RAN)，且每个小区可以具有与其相关联的一个或多个移动设备。该方法还可以包括由网络设备接收测量结果集合的步骤，该测量结果集合与在预定义时间内异构网络中的该多个小区所消耗的能量数量以及与异构网络相关联的流量数量有关。在一个实施例中，该测量结果集合可以在近RT RIC执行第二指令集合时被接收，该近RT RIC被配置为从每个E2节点提取所消耗的能量数量，E2节点可以是与开放式无线电接入网和近RT RIC相关联的双向接口。O-RAN DU还可以与O-RAN单元相关联。此外，该方法可以包括基于所接收的数据包集合和测量结果集合、通过要在非RT RIC上执行的第一指令集合来提取第一属性集合的步骤。第一属性集合可以跟与要在异构网络的每个小区中节省的最优能量数量相关联的参数以及异构网络中的流量数量的增加超过预定义阈值有关。然后，该方法可以包括基于所提取的第一属性集合和预定能量策略定义、通过与网络设备相关联的机器学习(ML)引擎来确定要在异构网络中节省的能量数量的步骤，且基于所确定的要节省的能量数量，该方法还可以包括由网络设备将该一个或多个增强小区切换到节能模式的步骤。
附图说明
附图被结合在本文中并构成本发明的一部分，附图示出了所公开的方法和系统的示例性实施例，其中，在所有不同的附图中，相同的附图标记表示相同的部件。附图中的部件不一定是按比例的，重点在于清楚地示出本发明的原理。一些附图可以使用框图来指示部件，且可以不表示每个部件的内部电路。本领域技术人员将理解的是，这些附图中的发明包括通常用于实现这些部件的电气部件、电子部件或电路的发明。
图1A示出了根据本公开实施例的示例性网络架构，在该网络架构中或利用该网络架构可以实现本公开所提出的系统。
图1B示出了根据本公开实施例的网络设备和相关联的单元的详细架构，在该网络设备和相关联的单元中或利用该网络设备和相关联的单元，可以实现本公开所提出的系统。
图2示出了根据本公开实施例的、用于使用开放式无线电接入网(ServiceManagement and Orchestration，O-RAN)来节省网络中的能量的、所提出的服务管理和编排(SMO)系统/近实时无线电接入网(RAN)智能控制器(近RT RIC)的示例性呈现。
图3示出了根据本公开实施例的系统架构的示例性框图。
图4A示出了根据本公开实施例的描绘了用于通过关闭容量增强小区来节省使用O-RAN的网络中的能量的方法的示例性流程图。
图4B示出了根据本公开实施例的描绘了用于在处于节能模式的容量增强小区上对节能模式进行失活的方法的示例性流程图。
图5A示出了根据本公开实施例的用于被覆盖的NR容量增强小区的集中式节能失活的顺序图。
图5B示出了根据本公开实施例的、用于被覆盖的新空口(NR)容量增强小区的集中式节能激活的顺序图。
图6示出了根据本公开实施例的示例性计算机系统，在该计算机系统中或利用该计算机系统可以使用本发明的实施例。
从以下对本发明的更详细的描述中，前述内容将更加明白易懂。
具体实施方式
在以下描述中，出于解释的目的，阐述了各种具体细节以便提供对本公开的实施例的透彻理解。然而，将显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践本公开的实施例。下文所描述的数个特征可以各自彼此独立地使用或与其他特征的任意组合一起使用。单个特征可能无法解决上述所有问题，或者可能仅解决上述问题中的一些问题。上述问题中的一些问题可能不能通过本文所描述的任何特征来完全解决。
随后的描述仅提供示例性实施例，且不旨在限制本公开的范围、适用性或配置。相反，随后对示例性实施例的描述将为本领域技术人员提供用于实现示例性实施例的可能性描述。应理解的是，在不背离所阐述的本发明的精神和范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。
术语无线电接入网(RAN)智能控制器(RIC)是指提供开放式托管平台并负责控制和优化RAN功能的开放式RAN智能控制器(RIC)。RIC将人工智能(artificialintelligence，AI)/机器学习(ML)结合到其决策功能中，且以两种形式出现：近实时(nearreal time)和非实时(non-real time)，这两种形式可以适应于特定的延迟要求或控制回路要求。
因此，近实时RIC可以控制其他RAN元件(包括中央单元(central unit，CU)和分布式单元(distributed unit，DU))，并执行可在10毫秒到一秒之间发生的网络优化动作。非实时(RT)RIC(一种由O-RAN联盟开发的概念)将智能结合到系统设计中以执行网络管理任务，并适用于超过1秒的控制回路。本质上，非RT RIC向近RT RIC提供网络和用户数据、以及基于AI的建议，而后者提供实时优化。
本发明提供了一种用于节省使用开放式无线电接入网(O-RAN)的网络中的能量的、高效且可靠的系统和方法。本公开提供了用于使O-RAN架构能够将节能特征作为服务包括到网络中的系统和方法，该服务以统一的方式使用第一和第二指令集合，该网络可以具有多供应商O-RAN节点。第一和第二指令集合可以跨技术、跨供应商以及跨RAN节点类型(宏、微、皮等)工作。本公开提供了使用基于RAN的方法来引导小区、网络元件或网络功能使节能模式激活/失活的系统和方法。本公开提供了使用机器学习技术来学习动态行为或动态网络，并引导小区、网络元件或网络功能使节能模式激活/失活，以增强节能模式的激活/失活的总体效率的系统和方法。本公开提供了用于实现在移动网络部署中、特别是在基于O-RAN架构部署的网络架构中使用的、基于长期演进(LTE)和新空口(NR)的技术的系统和方法，以节省网络中的能量。本公开提供了通过在典型的基于O-RAN的网络部署中的节能来降低运营费用的系统和方法。节能方法可以使用机器学习技术来形成用于节能的动态策略。与传统的节能策略相比，这些策略将产生更多的优化。
图1A示出了根据本公开实施例的示例性网络架构，在该网络架构中可以实现本公开所提出的系统(100)。图1A示出了通过异构网络(105)以可操作地耦合到网络设备(108)的多个小区(115-1，115-2，……115-N)(也单独称为小区(115)或统称为多个小区(115))。例如，异构网络可以由被组织在分层集群中的两种或多种类型的节点组成。异构网络(或在本文中简称为网络(105))可以是无线的和有线的，且可以支持第二代(2G)、第三代(3G)、第四代(4G)、LTE、5G、第六代(6G)和其他下一代通信服务。每个小区(115)可以包括基站(117)。基站(117)可以包括增强功率单元以执行信号传输的增强，且每个这样的小区可以被称为增强小区(booster cell)。为了向非本领域技术人员更清楚地解释该多个小区(115)的工作，描绘了该多个小区(115)中的矩形横截面(115-4)，矩形横截面(115-4)显示了移动设备(也称为移动站点(mobile station)或MS)(111)、第一小区(107)和第二小区(109)。第一小区(107)具有第一小区区域(101)，第二小区(109)具有第二小区区域(103)，以便提供通信服务。位于第一小区区域(101)和第二小区区域(103)的重叠区域中的移动设备(111)可以通过相邻的小区(107)或(109)向网络(105)发送信号/从网络(105)接收信号。当移动设备(111)开机时，移动设备(111)可以启动小区选择过程。在该过程中，如果移动设备(111)接收到第一小区(107)的参数，则第一小区是候选小区。或者，如果移动设备(111)接收到第二小区(109)的参数，则第二小区成为候选小区。
在一个实施例中，每当网络(105)中的流量(例如，网络中的用户数量)增加到超过预定义的限制时，可以激活该多个小区中的一个或多个增强小区。并且，如果且当网络中的流量增加时，候选小区可以被升级至增强小区。
网络设备(108)还可以与开放式无线电接入射频单元(O-RU)(104)和一个或多个第一计算设备(124-1，124-2……124-N)(单独称为计算设备(124)或统称为多个计算设备(124))相关联，这将因此在图1B中进行解释。
参考图1B，图1B示出了根据本公开实施例可以实现的网络设备(108)(也称为服务管理和编排(SMO)设备(108)或简称为SMO设备(108))的示例性详细架构(150)以及与本公开的网络设备(108)相关联的一个或多个模块。如所示出的，网络设备(108)可以配备有非实时无线电智能控制器(非RT RIC)(110)，且还可操作地耦合到近实时无线电智能控制器(近RT RIC)(114A)，以便基于从与一个或多个第一计算设备(124)相关联的用户(128-1，128-2，128-3……128-N)(单独称为用户(128)或统称为多个用户(128))接收的预定能量策略定义来促进网络中的能量的节省。SMO设备(108)还可以经由开放式无线电接入网射频单元(O-RU)(104)可操作地耦合到一个或多个移动设备(111)。SMO(108)可以通信地耦合到一个或多个第一计算设备(单独称为第一计算设备(124)或统称为多个第一计算设备(124))。
此外，非RT RIC(110)可以包括第一指令集合(在下文中也称为r-App(112))，且近RT RIC(114A)可以包括第二指令集合(114B)(在下文中也称为x-App(114B))。SMO设备(108)和近RT RIC(114A)可以耦合到开放式无线电接入网分布式单元(O-DU)(106)。O-DU(106)可以分别通过各自的双向接口(130-2)、(130-1)(也称为E2接口130)耦合到开放式无线电接入网中央单元控制平面(O-CU-CP)(116)和近RT RIC(114A)。O-DU(106)还可以通过F1接口可操作地耦合到开放式无线电接入网中央单元用户平面(O-CU-UP)(118)。近RT RIC(114A)还可以通过另一个E2接口(130-3)耦合到O-CU-CP(116)和O-CU-UP(118)。O-CU-CP(116)可以耦合到O-CU-UP(118)。此外，O-CU-CP(116)可以耦合到第五代(5G)核心(5GC)(120)，且O-CU-UP(118)可以耦合到用户平面功能(UPF)(122)。
在一个实施例中，增强小区(可互换地称为容量增强小区或新空口(NR)容量增强小区)可以被关闭以节省能量。节能过程可以基于预定的能量策略定义，例如但不限于在3GPP TS 28.310V16.3.0(2020-12)第6.2.2节中提出的集中式节能解决方案。用户(128)可以经由第一计算设备(124)向非RT RIC(110)中的“节能”r-App(112)输入初始节能策略。“节能”r-App(112)可以创建策略，以在新空口(NR)容量增强小区和候选小区中启动能量测量集合。r-App(112)可以经由预定义接口(例如但不限于A1接口)向近RT RIC(114A)中的x-App(114B)传输策略。
在一个实施例中，x-App(114B)可以指示如图1所示的一个或多个E2接口(130)启动该组能量测量。E2接口可以通过第二预定义接口(例如但不限于O1接口)将该组能量测量传输给SMO系统(108)。此外，E2接口还可以向x-App(114B)传输报告。在一个实施例中，x-App(114B)可以收集来自E2接口的报告，且可以经由A1接口向r-App(112)反馈传输策略。
在一个实施例中，机器学习(ML)模块(216)(参照图2)可以对存储在SMO设备(108)中的测量数据进行处理，并可以推断测量数据。ML模块可以向r-App(112)传输反馈。r-App(112)可以作用于各种输入，且可以决定使NR增强小区进入到节能模式。此外，r-App(112)可以向SMO系统(108)传输命令。
在一个实施例中，SMO设备(108)可以配置NR容量增强小区，以进入节能模式。SMO设备(108)还可以配置其他小区，以指示增强小区正在进入节能模式。此外，增强小区可以将相应的移动设备(111)移动到其他小区，并停止接收新的移动设备。一旦所有移动设备移动到其他小区，增强小区可以进入到节能模式。此外，增强小区可以向SMO设备(108)指示该情况。
在一个实施例中，SMO设备(108)可以向r-App(112)指示NR容量增强小区已进入到节能模式。此外，r-App(112)可以继续收集测量结果。
在一个实施例中，SMO设备(108)、近RT RIC(114A)可以是片上系统(System onChip，SoC)，但并不限于此。在另一实施例中，现场数据的采集、存储、匹配、处理、决策和致动逻辑可以使用微服务架构(Micro-Services Architecture，MSA)来进行编码，但并不限于此。多个微服务可以被容器化、且可以是基于事件的，以便支持可移植性。
在一个实施例中，网络架构(100)可以是模块化的和灵活的，以适应SMO系统(108)中任何种类的改变，且可以获取作为近似处理的近RT RIC(114A)，以节省网络中的能量。可以即时修改SMO设备(108)和近RT RIC(114A)的配置细节。
在一个实施例中，可以远程监控SMO设备(108)，且可以充分保证SMO设备(108)的数据、应用和物理的安全性。在一个实施例中，该数据可以被精心收集并被存储在基于云的数据湖中，以被处理而提取可操作的见解。因此，可以实现预测性维护的方面。
在示例性实施例中，作为示例而非限制，通信网络(105)可以包括具有一个或多个节点的一个或多个网络的至少一部分，该节点对一个或多个消息、包(packet)、信号、波、电压或电流电平、或它们的某种组合等进行发送(transmit)、接收、转发(forward)、生成、缓冲、存储、路由、切换、处理、或它们的组合等。作为示例而非限制，网络可以包括以下中的一者或多者：无线网络、有线网络、因特网、内联网、公共网络、专用网络、分组交换网络、电路交换网络、自组网(ad hoc network)、基础结构网络(infrastructure network)、公共交换电话网络(Public-Switched Telephone Network，PSTN)、电缆网络、蜂窝网络、卫星网络、光纤网络、它们的某种组合。
在另一示例性实施例中，架构(100)可以包括服务器(未在图1B中示出)。作为示例而非限制，该服务器可以包含(include)或包括(comprise)以下中的一者或多者：独立服务器、刀片服务器(server blade)、机架式服务器(server rack)、服务器库(bank ofservers)、服务器群(server farm)、支持云服务或云系统的一部分的硬件、家庭服务器、运行虚拟化服务器的硬件、执行代码以用作服务器的一个或多个处理器、执行如本文所述的服务器侧功能的一个或多个机器、以上中的任一个的至少一部分、它们的某种组合。
在一个实施例中，该一个或多个第一计算设备(124)、该一个或多个移动设备(111)可以经由驻留在任何操作系统上的可执行指令集合与SMO设备(108)通信，该操作系统包括但不限于安卓(Android)TM、iOS TM、Kai OS TM等。在一个实施例中，该一个或多个第一计算设备(124)和该一个或多个移动设备(111)可以包括但不限于任何电气设备、电子设备、机电设备，或一个或多个上述设备的装备或组合，例如移动电话、智能手机、虚拟现实(Virtual Reality，VR)设备、增强现实(Augmented Reality，AR)设备、膝上型电脑、通用计算机、台式计算机、个人数字助理、平板电脑、大型计算机或任何其他计算设备，其中，该计算设备可以包括一个或多个内置的或外联的附件，该附件包括但不限于：诸如相机的视觉辅助设备、音频辅助、麦克风、键盘、用于接收来自用户的输入的输入设备(例如触摸板、启用触摸的屏幕、电子笔)、用于接收任何频率范围内的任何音频信号或视觉信号的接收设备、以及可以发送任何频率范围内的任何音频信号或视觉信号的发送设备。可以理解的是，该一个或多个第一计算设备(124)和该一个或多个移动设备可以不限于所提及的设备，且可以使用各种其他设备。智能计算设备可以是用于存储数据和其他私密/敏感信息的适当系统之一。
图2示出了根据本公开实施例的用于使用开放式RAN(O-RAN)来节省网络中的能量的、所提出的服务管理和编排(SMO)设备(108)的示例性呈现。在一个方面中，SMO设备(108)可以包括一个或多个处理器(202)。该一个或多个处理器(202)可以被实现为一个或多个微处理器、微型计算机、微控制器、边缘(edge)或雾(fog)微控制器、数字信号处理器、中央处理单元、逻辑电路和/或基于操作指令处理数据的任何设备。除了其他能力之外，该一个或多个处理器(202)可以被配置为获取并执行存储在SMO系统(108)的存储器(204)中的计算机可读指令。存储器(204)可以在非暂时性计算机可读存储介质中存储一个或多个计算机可读指令或例程(routine)，该指令或例程可以被提取并执行，以通过网络服务创建或共享数据包。存储器(204)可以包括任意非暂时性存储设备(例如，包括诸如随机存取存储器(RAM)的易失性存储器，或诸如可擦除可编程只读存储器(EPROM)、和闪存等的非易失性存储器)。
在一个实施例中，SMO设备可以包括一个或多个接口206。该一个或多个接口(206)可以包括各种接口，例如，用于数据输入设备和数据输出设备的接口，用于被称为输入/输出(I/O)设备的接口、和用于存储设备的接口等。该一个或多个接口(206)可以促进SMO系统(108)的通信。该一个或多个接口(206)还可以提供用于SMO系统(108)的一个或多个部件的通信路径。这些部件的示例可以包括但不限于一个或多个处理单元/处理引擎(208)、和数据库(210)。
该一个或多个处理单元/处理引擎(208)可以被实现为硬件和编程(例如，可编程指令)的组合，以实现该一个或多个处理引擎(208)的一个或多个功能。在本文所描述的示例中，硬件和编程的这种组合可以以多种不同的方式来实现。例如，用于该一个或多个处理引擎(208)的编程可以是存储在非暂时性机器可读存储介质上的处理器可执行指令，且用于该一个或多个处理引擎(208)的硬件可以包括处理资源(例如，一个或多个处理器)以执行这种指令。在本示例中，机器可读存储介质可以存储指令，当由处理资源执行该指令时，该指令实现该一个或多个处理引擎(208)。在这样的示例中，SMO设备(108)可以包括存储指令的机器可读存储介质和执行指令的处理资源，或者机器可读存储介质可以是独立、但可由SMO设备(108)和处理资源访问的。在其他示例中，该一个或多个处理引擎(208)可以由电子电路实现。此外，SMO设备(108)可以包括机器学习(ML)模块。
该处理引擎(208)可以包括一个或多个引擎，该一个或多个引擎选自以下中的任一者：数据获取引擎(212)、信号获取引擎(214)、机器学习引擎(216)、预测引擎(218)和其他引擎(220)。处理引擎(208)还可以进行基于边缘的微服务事件处理，但并不限于此。
在一个实施例中，数据获取引擎(212)和信号获取引擎(214)可以接收来自该一个或多个第一计算设备(124)的数据包集合并接收测量结果集合，该数据包集合与初始节能要求集合有关，该测量结果集合与在预定义时间内该多个小区(115)所消耗的能量以及与异构网络(105)相关联的流量数量有关。在一个实施例中，该测量结果集合在近RT RIC(114A)执行第二指令集合(114B)时被接收，该近RT RIC(114A)被配置为从每个E2接口提取所消耗的能量数量，其中，每个所述E2接口(130)是与开放式无线电接入网和近RT RIC)(114A)相关联的双向接口。
在另一实施例中，ML引擎基于所接收的数据包集合和测量结果集合来提取第一属性集合。第一属性集合可以跟与要在异构网络(105)的每个小区中节省的最优能量数量相关联的参数以及异构网络中的流量数量的增加超过预定义阈值有关。ML引擎(216)还可以基于所提取的第一属性集合和预定能量策略定义来确定要在异构网络(105)中节省的能量数量，然后，基于所确定的要节省的能量数量，ML引擎(216)可以将一个或多个增强小区激活到节能模式。无论节能模式是开启还是关闭，ML引擎还可以在一个或多个增强小区和一个或多个候选小区中启动能量测量集合，然后，在执行第二指令集合(114A)时，通过预定义接口将能量测量集合传输给近RT RIC(114A)。
在一个实施例中，ML引擎可以执行第二指令集合(114B)，该第二指令集合(114B)可以指示每个E2接口(130)启动预定义的能量测量集合，并且因此，每个E2接口经由第二预定义接口向网络设备(108)传输预定义的能量测量集合。E2接口(130)还向第二指令集合(114A)传输预定义的能量测量集合。ML引擎(216)还可以配置第二指令集合(114B)，第二指令集合(114B)还被配置为经由第二预定义接口向第一指令集合(112)反馈传输预定义的能量测量集合。
在一个实施例中，ML引擎(216)还可以将一个或多个增强小区配置为处于节能模式，以将与该一个或多个增强小区相关联的一个或多个第一计算设备(124)和一个或多个移动设备移动到其他小区。ML引擎(216)还可以将该一个或多个增强小区配置为停止接收新的一个或多个第一计算设备(124)和新的一个或多个移动设备。
在一个实施例中，预测引擎(218)可以被配置为预测异构网络(105)中的能量消耗，且还在一旦与异构网络相关联的流量数量增加到高于预定义阈值时，使用第二预定义接口使一个或多个容量增强小区上的节能模式失活。预测引擎(218)还可以被配置为通知一个或多个相邻小区节能模式已经失活。
图3示出了根据本公开实施例的系统架构(300)的示例性框图。
系统架构(300)是O-RAN架构。r-App(112)可以具有接口，该接口可以将外部信息馈送到运营商网络。如图3所示，近RT RIC(114A)可以是逻辑功能，该逻辑功能使得能够通过E2接口(130)经由精细粒度的数据收集和动作，来对RAN元件和RAN资源进行近实时控制和优化。近RT RIC(114A)可以包括人工智能(AI)/机器学习(ML)工作流，该工作流包括由x-App(114B)处理的模型训练、推理和更新。
此外，如图3所示，非RT RIC(110)可以包括服务管理和编排系统(SMO)(108)内的逻辑功能，该逻辑功能可以驱动经由A1接口所携带的内容。非RT RIC(110)可以包括非RTRIC框架和非RT RIC应用，例如r-App(112)。此外，非RT RIC框架可以在SMO(108)内部运行，非RT RIC框架逻辑上终止到近RT RIC(114A)的A1接口，且可以经由R1接口向r-App(112)公开r-App的运行时处理所需的内部SMO服务集合。非RT RIC框架可以在非RT RIC(110)内部运行，且可以提供AI/ML工作流，该AI/ML工作流包括r-App(112)所需的模型训练、推理和更新。
此外，来自O-RAN部件的O1接口可以在SMO(108)处终止。O-CU-CP(116)可以是托管无线资源控制(RRC)和分组数据汇聚协议(PDCP协议)的控制平面部分的逻辑节点。此外，O-CU-UP(118)可以是托管PDCP协议和服务数据适配(SDAP)协议的用户平面部分的逻辑节点。O-DU(106)可以是基于较低层功能划分而托管无线电链路控制(Radio Link Control，RLC)/介质访问控制(Medium Access Control，MAC)/高物理(High-Physical，PHY)层的逻辑节点。E2接口是终止E2接口的逻辑节点。此外，O-RAN节点可以在F1接口处终止，对于NR接入，O-RAN节点是O-CU-CP(116)、O-CU-UP(118)、O-DU(106)或任意组合，并且，对于演进通用陆地无线(E-UTRA)接入，O-RAN节点例如为O-eNB(318)。非RT RIC应用(例如r-App(112))可以是模块化应用，该模块化应用利用经由非RT RIC框架的R1接口所公开的功能，来提供与RAN操作相关的增值服务。与RAN操作相关的增值服务包括但不限于：驱动A1接口、推荐随后可能应用于O1/O2接口的值和动作、以及生成供其他r-App(112)使用的“丰富信息”等。r-App(112)可以在非RT RIC(304)内部运行，非RT RIC使得能够对RAN元件和RAN资源进行非实时控制和优化，以及对近RT RIC(114A)中的应用/特征进行基于策略的引导。此外，近RTRIC应用(例如x-App(114B))可以在近RT RIC(114A)上运行。这种应用可以由一个或多个微服务组成，且在载入时可以识别它消耗哪些数据以及它提供哪些数据。该应用独立于近RTRIC(114A)，且可以由任意第三方提供。E2使得x-App(114B)和RAN功能之间能够直接关联。
此外，O-云(O-Cloud)(316)可以是云计算平台，该云计算平台包括物理基础设施节点的集合，这些节点满足O-RAN要求以托管：近RT RIC(114A)、O-CU-CP(116)、O-CU-UP(118)和O-DU(106)的相关O-RAN功能，支持型软件部件(例如操作系统、虚拟机监视器、容器运行时(Container Runtime)等)，以及适当的管理和编排功能。另外，O1接口可以在SMO框架与O-RAN所管理的元件之间用于操作和管理，通过其可以实现：故障、配置、计费、性能、安全、(FCAPS)管理，物理网络功能(Physical Network Function，PNF)软件管理，文件管理。此外，O2接口可以在SMO框架与O-云(316)之间用于支持O-RAN虚拟网络功能。另外，A1接口位于非RT RIC(110)与近RT RIC(114A)之间。A1接口的目的可以是使非RT RIC功能能够向近RT RIC功能提供基于策略的引导、ML模型管理和丰富信息，以使得RAN可以在某些条件下优化(例如)无线电资源管理(Radio Resource Management，RRM)。此后，E2接口可以连接近RT RIC(114A)与一个或多个O-CU-CP(116)、一个或多个O-CU-UP(118)以及一个或多个O-DU(106)。R1接口可以位于r-App(112)与非RT RIC框架之间。可以使用用户(128)经由第一计算设备(124)的输入、机器学习算法以及来自x-App(114B)的反馈，在r-App(112)中形成、修改和删除节能策略。节能x-App(114B)可以收集来自E2接口的测量数据、执行由r-App(112)形成的策略、并将反馈发送回r-App(112)。r-App(112)可以使用来自SMO设备(108)的O1接口，来向E2接口推送与节能相关的配置。
图4A示出了根据本公开实施例的描绘了用于通过关闭容量增强小区来节省使用O-RAN的网络中的能量的方法的示例性流程图。
在块(402)处，方法(400a)可以包括：由处理器(202)经由r-App(112)接收节能策略。在块(404)处，方法(400a)可以包括：由处理器(202)经由r-App(112)指示x-App(114B)启动测量。在块(406)处，方法(400a)可以包括：由处理器(202)经由x-App(114B)订阅E2接口以启动测量。在块(408)处，方法(400a)可以包括：由处理器(202)经由E2接口根据x-App(114B)的订阅生成E2报告和O1事件。在块(410)处，方法(400a)可以包括：由处理器(202)经由x-App(114B)收集来自E2接口的报告，并将反馈发送给r-App(112)。在块(412)处，方法(400a)可以包括：由处理器(202)经由r-App(112)收集反馈和/或事件。在块(414)处，方法(400a)可以包括：由处理器(202)经由r-App(112)基于输入，启用针对容量增强小区而开启的节能。在块(416)处，方法(400a)可以包括：由处理器(202)经由r-App(112)指示SMO设备(108)执行启用节能模式的决定。在块(418)处，方法(400a)可以包括：由处理器(202)使用O1接口经由SMO设备(108)使容量增强小区进入到节能模式，并向其他小区指示这一情况。在块(420)处，方法(400a)可以包括：由处理器(202)继续测量以评估该决定。
图4B示出了根据本公开实施例的描绘了用于在处于节能模式的容量增强小区上对节能模式进行失活的方法的示例性流程图。
在块(422)处，方法(400b)可以包括：由处理器(202)经由r-App(112)收集测量数据、A1反馈和机器学习(ML)模块数据。在块(424)处，方法(400b)可以包括：由处理器(202)经由r-App(112)决定对节能模式进行失活。在块(426)处，方法(400b)可以包括：由处理器(202)经由r-App(112)获取SMO设备(108)执行该决定。在块(428)处，方法(400b)可以包括：由处理器(202)经由SMO设备(108)使用O1接口在容量增强小区上对节能模式进行失活。在块(430)处，方法(400b)可以包括：由处理器(202)经由SMO设备(108)通知其他相邻小区。
图5A示出了根据本公开实施例的用于被覆盖的NR容量增强小区的集中式节能激活的顺序图(500A)。
在步骤(502)处，用户(128)可以向非RT RIC(110)中的“节能”r-App(112)输入初始节能策略。非RT RIC(110)的节能r-App(112)可以创建策略，以启动NR容量增强小区和候选小区中的测量。在步骤(504)处，非RT RIC(110)的r-App(112)可以向近RT RIC(114A)中的x-App(124B)发送策略。在步骤(506)、(508)、(510)处，x-App(114B)可以指示E2接口启动适当的测量。在步骤(512)、(514)、(516)处，E2接口也可以将报告传输给x-App(114B)。在步骤(518)、(520)处，E2接口可以经由O1接口向SMO设备(108)传输测量。x-App(114B)可以收集来自E2接口的报告，并经由A1接口向非RT RIC(110)的r-App(112)传输策略。
ML模块可以对SMO设备(108)中存储的测量数据进行处理，并可以推断测量数据。在步骤(522)处，x-App(114B)的ML模块可以向非RT RIC(110)的r-App(112)发送反馈。r-App(112)可以作用于各种输入，且决定使新空口(NR)增强小区进入到节能模式。在步骤(524)处，r-App(112)可以向SMO设备(108)传输命令。
在步骤(526)处，SMO设备(108)可以配置NR容量增强小区以进入节能模式。在步骤(528)处，SMO设备(108)还可以配置其他小区以指示NR容量增强小区正在进入节能模式。在步骤(530)处，NR容量增强小区可以将相关联的移动设备移动到其他小区，并停止进行移动设备的新的注册。一旦所有移动设备移动到其他小区，NR容量增强小区就可以进入到节能模式。NR容量增强小区可以向SMO设备(108)指示节能模式。在步骤(532)处，SMO设备(108)可以向r-App(112)指示NR容量增强小区进入到了节能模式。近RT RIC(114A)的x-App(114B)可以收集所需信息，并经由A1接口向非RT RIC(110)发送反馈。r-App(112)可以继续收集测量结果。
图5B示出了根据本公开实施例的用于被覆盖的新空口(NR)容量增强小区的集中式节能失活的顺序图。
在步骤(542)、(544)处，“节能”r-App(112)可以连续地监控来自机器学习(ML)模块的测量报告和输入，当候选小区上的负荷更大时，“节能”r-App(112)可以决定打开NR容量增强小区。
在步骤(546)处，r-App(112)可以向SMO设备(108)传输信息，以禁用NR容量增强小区上的节能。在步骤(548)处，SMO设备(108)可以向NR容量增强小区传输配置信息，以禁用节能模式。在步骤(550)处，SMO设备(108)还可以配置其他小区，以指示NR容量增强小区准备好接收流量。在步骤(552)处，NR容量增强小区可以禁用节能模式，并将节能模式的指示向SMO设备(108)回传。在步骤(554)处，SMO设备(108)可以向r-App(112)传输关于NR容量增强小区上的节能模式被禁用的信息。r-App(112)可以监控NR小区。
图6示出了根据本公开实施例的示例性计算机系统，在该计算机系统中或利用该计算机系统可以使用本发明的实施例。如图6所示，计算机系统(600)可以包括外部存储设备(610)、总线(620)、主存储器(630)、只读存储器640、大容量存储设备(650)、通信端口(660)和处理器(670)。本领域技术人员将理解的是，计算机系统可以包括一个以上的处理器和多个通信端口。处理器(670)的示例包括但不限于：一个或多个英特尔的安腾或Itanium 2处理器，或一个或多个超威半导体公司/>的皓龙或速龙MP(Athlon/>)处理器，摩托罗拉/>系列的处理器，FortiBCTM片上系统处理器或其他未来的处理器。处理器(670)可以包括与本发明实施例相关联的各种模块。通信端口(660)可以是以下中的任意一者：用于基于调制解调器的拨号连接的RS-232端口、10/100以太网端口、使用铜或光纤的千兆比特或10千兆比特的端口、串行端口、并行端口或其他现有或未来端口。可以根据网络(例如局域网(Local Area Network，LAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)或计算机系统所连接的任何网络)来选择通信端口(660)。存储器(630)可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，或者本领域公知的任意其他动态存储设备。只读存储器(640)可以是一个或多个任意静态存储设备，例如但不限于用于存储静态信息(例如，用于处理器670的启动或基本输入输出系统(BIOS)指令)的可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，PROM)芯片。大容量存储器(650)可以是任意当前或未来的、可用于存储信息和/或指令的大容量存储器解决方案。示例性大容量存储器解决方案包括但不限于：并行高级技术附件(Parallel AdvancedTechnology Attachment，PATA)或串行高级技术附件(Serial Advanced TechnologyAttachment，SATA)硬盘驱动器或固态驱动器(内部的或外部的，例如具有通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)和/或火线(Firewire)接口)，例如可从希捷(Seagate)(例如，Seagate Barracuda 782家族)或日立(Hitachi)(例如，Hitachi Desk Star13K800)获得的那些驱动器、一个或多个光盘、独立磁盘冗余阵列(Redundant Array of IndependentDisk，RAID)存储器，例如可从各种供应商(包括德汉系统公司(Dot Hill Systems Corp.)、雷孜(LaCie)、内尔山技术公司(Nelsan Technologies,Inc.)和颖翰技术公司(EnhanceTechnology,Inc))获取的磁盘阵列(例如SATA阵列)。
总线(620)将处理器(670)与其他存储器(memory)、存储装置(storage)和通信块通信耦合。总线(620)例如可以是外设组件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)/PCI扩展(PCI Extended，PCI-X)总线、小型计算机系统接口(SmallComputer System Interface，SCSI)、或USB等，总线(620)用于连接扩展卡、驱动器和其他子系统以及其他总线，例如将处理器(670)连接到软件系统的前端总线(front side bus，FSB)。
可选地，操作员接口和管理员接口(例如，显示器、键盘和光标控制设备)也可以耦合到总线(620)，以支持操作员与计算机系统的直接交互。其他操作者接口和管理接口可以通过经由通信端口(660)连接的网络连接来提供。外部存储设备(610)可以是任意种类的外部硬盘驱动器、软盘驱动器、Zip驱动器、光盘只读存储器(Compact Disc-ReadOnly Memory，CD-ROM)、可重复录写光盘(Compact Disc-Re-Writable，CD-RW)、数字视频光盘只读存储器(Digital Video Disk-Read Only Memory，DVD-ROM)。上述部件仅用于举例说明各种可能性。上述示例性计算机系统绝不应限制本公开的范围。/>
虽然本文已经将相当多的重点放在优选实施例上，但是应理解的是，在不脱离本发明的原理的情况下，可以做出许多实施例，并且可以对优选实施例做出许多改变。从本文的公开内容，本发明的优选实施方案中的这些和其他变化对本领域技术人员来说是显而易见的，由此应清楚地理解，前述描述性内容仅作为本发明的说明而不是限制来实施。
本发明的优点
本公开提供了一种用于在使用开放式无线电接入网(O-RAN)的网络中节省能量的、高效且可靠的系统和方法。
本公开提供了用于使得RAN架构能够将节能特征作为服务包括到可以具有多供应商O-RAN节点的网络中的系统和方法，该服务以统一的方式使用r-App和x-App。这种r-App和x-App可以跨技术、跨供应商以及跨RAN节点类型(宏、微、皮等)工作。
本公开提供了使用基于RAN的方法来引导小区、网络元件或网络功能，以便节能模式激活/失活的系统和方法。
本公开提供了使用机器学习技术来学习动态行为或动态网络，并引导小区、网络元件或网络功能以使节能模式激活/失活，以增强节能模式的激活/失活的总体效率的系统和方法。
本公开提供了用于实现在移动网络部署中、特别是在基于O-RAN架构部署的网络架构中使用的、基于长期演进(LTE)和新空口(NR)的技术的系统和方法，以节省网络中的能量。
本公开提供了通过在典型的基于O-RAN的网络部署中的节能来降低运营费用的系统和方法。节能方法可以使用机器学习技术来形成用于节能的动态策略。与传统的节能策略相比，这些策略将产生更多的优化。
权利的保留
本专利文件的公开内容的一部分包括受知识产权保护的材料(例如但不限于版权、设计、商标、集成电路(IC)布图设计和/或商业外观保护)属于Jio平台有限公司(JPL)或其分支机构(以下称为所有者)。由于专利文献或专利公开内容出现在专利商标局的专利文件或专利记录中，所有者不反对任何人对该专利文献或专利公开内容进行传真复制，但在其他方面保留所有权利。所有者完全保留对这种知识产权的全部权利。本专利文件包括如3GPP技术规范(Technical Specification，TS)21.801中定义的系统和方法。

Claims (20)

1.一种用于节省异构网络(105)中的能量的系统(100)，所述系统包括：
网络设备(108)，所述网络设备(108)配备有非实时无线电智能控制器(非RT RIC)(110)，且通信耦合到近实时无线电智能控制器(近RT RIC)(114A)，
其中，所述网络设备(108)还可操作地耦合到所述异构网络(105)中的多个小区，所述多个小区(115)包括一个或多个增强小区和一个或多个候选小区，所述多个小区还通信耦合到开放式无线电接入网单元(O-RAN)(106)，每个所述小区(115)具有与所述小区相关联的一个或多个移动设备(111)；
其中，所述网络设备(108)还包括处理器(202)，所述处理器(202)执行存储在存储器(204)中的可执行指令集合，在执行所述可执行指令集合时，所述处理器(202)使所述网络设备(108)：
接收来自一个或多个第一计算设备(124)的数据包集合，所述数据包集合与初始节能要求集合有关；
接收测量结果集合，所述测量结果集合与在预定义时间内所述多个小区(115)所消耗的能量数量以及与所述异构网络(105)相关联的流量数量有关，其中，所述测量结果集合在所述近RT RIC(114A)执行第二指令集合(114B)时被接收，所述近RT RIC(114A)被配置为从每个仿真(E2)节点提取所消耗的能量数量，其中，每个所述E2接口(130)是与开放式无线电接入网和所述近RT RIC(114A)相关联的双向接口，其中，O-RAN DU(106)还与所述O-RAN单元(106)相关联；
基于所接收的所述数据包集合和所述测量结果集合，通过要在所述非RT RIC(110)上执行的第一指令集合(112)来提取第一属性集合，所述第一属性集合跟与要在所述异构网络(105)的每个小区中节省的最优能量数量相关联的参数以及所述异构网络中的所述流量数量的增加超过预定义阈值有关；
基于所提取的所述第一属性集合和预定能量策略定义，通过与所述网络设备(108)相关联的机器学习(ML)引擎来确定要在所述异构网络(105)中节省的能量数量；以及
基于所确定的要节省的能量数量，将所述一个或多个增强小区激活到节能模式。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述网络设备(108)还通过开放式无线电接入网射频单元(O-RU)(104)可操作地耦合到所述一个或多个移动设备(111)。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述节能模式包括在预定义时间段内关闭与所述多个小区相关联的一个或多个增强小区。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述第一指令集合(112)还被配置为：无论所述节能模式是开启还是关闭，在所述一个或多个增强小区和所述一个或多个候选小区中启动能量测量集合，其中，所述能量测量集合被存储在集中式服务器中。
5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述第一指令集合(112)还被配置为：在执行所述第二指令集合(114A)时，通过预定义接口向所述近RT RIC(114A)传输所述能量测量集合。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，第二指令集合(114B)指示每个所述E2接口(130)启动预定义能量测量集合，其中，每个所述E2接口经由第二预定义接口向所述网络设备(108)传输所述预定义能量测量集合。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，每个所述E2接口(130)还向所述第二指令集合(114A)传输所述预定义能量测量集合，其中，所述第二指令集合(114B)还被配置为经由所述第二预定义接口向所述第一指令集合(112)反馈传输所述预定义能量测量集合。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述ML引擎(216)将所述一个或多个增强小区配置为处于节能模式，以将与所述一个或多个增强小区相关联的所述一个或多个第一计算设备(124)和所述一个或多个移动设备移动到其他小区，其中，所述一个或多个增强小区被配置为停止接收新的一个或多个第一计算设备(124)和新的一个或多个移动设备。
9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述近RT RIC(114A)耦合到开放式无线电接入网分布式单元(O-DU)(106)，其中，所述O-DU(106)还耦合到开放式无线电接入网中央单元控制平面(O-CU-CP)(116)、开放式无线电接入网中央单元用户平面(O-CU-UP)(118)以及用户平面功能(UPF)(122)。
10.根据权利要求1所述的系统，其中，所述网络设备(108)是配备有微服务架构(MSA)的片上系统(SoC)，所述微服务架构具有多个微服务以支持可移植性。
11.根据权利要求1所述的系统，其中，所述网络设备(108)是模块化的和灵活的，以适应任何种类的改变。
12.根据权利要求1所述的系统，其中，所述网络设备(108)配备有基于ML的预测引擎(218)，所述预测引擎(218)被配置为预测所述异构网络(105)中的能量消耗。
13.根据权利要求1所述的系统，其中，所述网络设备(108)被远程监控。
14.根据权利要求1所述的系统，其中，一旦与所述异构网络相关联的所述流量数量增加到高于所述预定义阈值时，所述网络设备使用第二预定义接口对所述一个或多个容量增强小区上的节能模式进行失活，其中，所述网络设备(108)还通知一个或多个相邻小区所述节能模式已经被失活。
15.一种用于节省异构网络(105)中的能量的网络设备(108)，所述网络设备(108)包括：
非实时无线电智能控制器(非RT RIC)(110)，所述非RT RIC(110)还通信耦合到近实时无线电智能控制器(近RT RIC)(114A)，
处理器(202)，所述处理器(202)执行存储在存储器(204)中的可执行指令集合，在执行所述可执行指令集合时，所述处理器(202)使所述网络设备(108)：
接收来自一个或多个第一计算设备(124)的数据包集合，所述数据包集合与初始节能要求集合有关，其中，所述一个或多个计算设备与所述异构网络(105)中的多个小区相关联，所述多个小区(115)还可操作地耦合到所述网络设备，所述多个小区(115)包括一个或多个增强小区和一个或多个候选小区，其中，所述多个小区还通信耦合到开放式无线电接入网单元(O-RAN)(106)，每个所述小区(115)具有与所述小区相关联的一个或多个移动设备(111)；
接收测量结果集合，所述测量结果集合与在预定义时间内所述异构网络(105)中的所述多个小区(115)所消耗的能量数量以及所述异构网络中的流量数量有关，其中，所述测量结果集合在所述近RT RIC(114A)执行第二指令集合(114B)时被接收，所述近RT RIC被配置为从每个仿真(E2)节点提取所消耗的能量数量，其中，每个所述E2接口(130)是与开放式无线电接入网和所述近RT RIC(114A)相关联的双向接口，其中，O-RAN DU(106)还与所述O-RAN单元(106)相关联；
基于所接收的所述数据包集合和所述测量结果集合，通过要在所述非RT RIC(110)上执行的第一指令集合(112)来提取第一属性集合，所述第一属性集合跟与要在所述异构网络(105)的每个小区中节省的最优能量数量相关联的参数以及所述异构网络中的所述流量数量的增加超过预定义阈值有关；
基于所提取的所述第一属性集合和预定能量策略定义，通过与所述网络设备(108)相关联的机器学习(ML)引擎来确定要在所述异构网络(104)中节省的能量数量；以及
基于所确定的要节省的能量数量，将所述一个或多个增强小区激活到节能模式。
16.根据权利要求15所述的网络设备，其中，所述ML引擎(216)将所述一个或多个增强小区配置为处于节能模式，以将与所述一个或多个增强小区相关联的所述一个或多个第一计算设备(124)和所述一个或多个移动设备移动到其他小区，其中，所述一个或多个增强小区被配置为停止接收新的一个或多个第一计算设备(124)和新的一个或多个移动设备。
17.一种用于节省异构网络(105)中的能量的方法，所述方法包括：
由网络设备(108)接收来自一个或多个第一计算设备的数据包集合，所述数据包集合与初始节能要求集合有关，
其中，所述网络设备(108)配备有非实时无线电智能控制器(非RT RIC)(110)，且通信耦合到近实时无线电智能控制器(近RT RIC)(114A)，
其中，所述网络设备(108)还可操作地耦合到所述异构网络(105)中的多个小区，所述多个小区(115)包括一个或多个增强小区和一个或多个候选小区，所述多个小区还通信耦合到开放式无线电接入网单元(O-RAN)(106)，每个所述小区(115)具有与所述小区相关联的一个或多个移动设备(111)；
由所述网络设备接收测量结果集合，所述测量结果集合与在预定义时间内所述异构网络中的所述多个小区所消耗的能量数量以及所述异构网络中的流量数量有关，其中，所述测量结果集合在近RT RIC)(114A)执行第二指令集合时被接收，所述近RT RIC被配置为从每个E2接口提取所消耗的能量数量，其中，每个所述E2接口(130)是与分布式的开放式无线电接入网和所述近RT RIC(114A)相关联的双向接口，其中，O-RAN DU(106)还与所述O-RAN单元(106)相关联；
基于所接收的所述数据包集合和所述测量结果集合，通过要在所述非RT RIC(110)上执行的第一指令集合来提取第一属性集合，所述第一属性集合跟与要在所述异构网络的每个小区中节省的最优能量数量相关联的参数以及所述异构网络中的所述流量数量的增加超过预定义阈值有关；
基于所提取的所述第一属性集合和预定能量策略定义，通过与所述网络设备相关联的机器学习(ML)引擎来确定要在所述异构网络中节省的能量数量；以及
基于所确定的要节省的能量数量，由所述网络设备将所述一个或多个增强小区切换到节能模式。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述方法还包括：
在所述节能模式期间，在预定义时间段内，关闭与所述多个小区相关联的一个或多个增强小区。
19.根据权利要求17所述的方法，其中，所述方法还包括：
配置所述第一指令集合，以使无论所述节能模式是开启还是关闭，在所述一个或多个容量增强小区和所述一个或多个候选小区中启动能量测量集合，其中，所述能量测量集合被存储在集中式服务器中。
20.根据权利要求17所述的方法，其中，所述方法还包括：
配置所述第一指令集合，以在执行所述第二指令集合时，通过预定义接口向所述近RTRIC(114A)传输所述能量测量结果集合。
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