CN117044288A - 用于学习通信链路的QoS性能相互依赖性的方法 - Google Patents
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Abstract
一种用于学习由中央节点管理的网络中的多个通信链路的QoS性能相互依赖性的方法，其中，多个无线链路与应用联合品质因数的公共应用对接，该方法包括：‑在多个通信链路当中选择至少两个链路(li,lj)；‑分别为各个所选链路(li,lj)生成训练请求；‑针对训练请求测量各个所选链路(li,lj)上的QoS性能；以及‑将所测量的所选链路的QoS性能组合，以获得所选链路(li,lj)之间的QoS性能相互依赖性
Description
技术领域
本发明涉及网络服务的服务质量(QoS)管理，尤其涉及一种用于学习与应用联合品质因数的公共应用对接的不同链路的QoS性能相互依赖性的方法以及一种用于利用QoS性能相互依赖性优化应用性能的方法。
背景技术
诸如5G的现代无线网络因其为涉及垂直市场的技术和商业创新创造生态系统的能力而被广泛使用。例如，当使用5G来赋能垂直应用时，专业应用在服务质量(QoS)方面具有特定要求。以基于5G的铁路通信网络为例，当经由5G公共宽带网络承载铁路应用时，必须保证与铁路专用通信网络中类似的安全级别、弹性和可靠性。
例如，在5G中，QoS的概念基于流。QoS流是PDU会话(UE和数据网络之间的逻辑连接)中QoS区分的最细粒度。各个QoS流由QoS流ID(QFI)以及以下参数唯一地标识：包括资源类型(保证比特率(GBR)、非GBR、延迟关键GBR)、优先级别、分组延迟预算(PDB)和分组错误率(PER)的5G QoS标识符(5QI)、分配保留优先级(ARP)以及可选地保证和最大流比特率。网络基于其5QI标签来处理分组。
用户(UE)可与不同的数据网络建立多个PDU会话；然而，给定PDU会话由名为UPF(User Plane Function)的用户平面功能与核心网络主干的gNB之间的单个IP隧道(N3GTP-U隧道)以及gNB与UE之间的一个或多个数据无线电承载(DRB)组成。已知在5G中，QoS流映射在下行链路方向上发生两次。由UPF进行的第一QoS流映射是将QoS流从对等实体映射到N3 GTP-U隧道并利用5QI标记流。N3上的各个QoS流被映射到单个GTP-U隧道。由gNB进行第二QoS映射以将QoS流映射到DRB。在5G中，在N3上的GTP-U隧道与空中接口上的DRB之间存在一对多关系。gNB可将各个QoS流映射到(R)AN((无线电)接入网络)中的一个或更多个DRB。因此，DRB可传输一个或更多个QoS流。核心网络独立地管理来自对等实体的QoS流，并且接入网络也以独立方式管理无线电承载。
在传统无线通信系统中，中央节点(例如，BS)从无线电角度管理不同UE的链路性能，而不考虑应用级别。因此，通信系统通常假设UE的应用是独立的。对于eMBB服务中的蜂窝用户和应用通常是这样。实际上，在传统情况下，通信系统不知道UE从应用角度可为依赖的。另外，应用通常对于理解来自不同UE的链路性能可能相互依赖毫无头绪，而实际上在无线电接入网络中，无线电资源是共享的，即，一个用户性能依赖于其它用户。如图1所示，用户UE1和UE2分别使用独立应用APP1和APP2，中心节点5G gNB独立地管理不同UE的链路，而不考虑应用之间的关系或依赖性。
然而，对于特定无线网络(例如，在支持5G的垂直应用中)，可经由5G公共MNO网络承载专业应用。通常部署专用于专业应用的公共应用层。不同无线链路的性能应被聚合以联合满足专业应用中定义的一些要求。在这种情况下，发明人已发现，不同链路之间的QoS管理是相互依赖的，并且知道不同链路之间的这种相互依赖性可以是有益的。这允许系统为专业应用提供更好的QoS管理，因为用户之间的竞争方面可被转化为协作方面，并且可执行专业应用的预定义品质因数的一些进一步优化。图2中示出这种情况，其中，UE1和UE2使用公共应用APP，并且中心节点5G gNB考虑基于相同应用的链路之间的关系或依赖性来管理不同UE的链路。
本发明旨在利用这种发现并改进传统方式的QoS管理，其中在本领域中，还未考虑应用之间的依赖性。
发明内容
在这方面，根据本发明的一个方面，提供了一种用于学习由中央节点管理的网络中的多个通信链路的QoS性能相互依赖性的方法，其中，多个无线链路与应用联合品质因数的公共应用对接，该方法包括以下步骤：
-在多个通信链路当中选择至少两个链路；
-分别为各个所选链路生成训练请求；
-针对训练请求测量各个所选链路上的QoS性能；以及
-将所测量的所选链路的QoS性能组合，以获得所选链路之间的QoS性能相互依赖性。其中，术语“组合”尤其意指使所测量的所选链路的QoS性能关联或协调，以寻找它们之间的(数学)关系。
在本发明的上下文中，通信链路包括无线链路(例如，5G)和有线链路(例如，光纤、铜线等)二者。
另选地，所获得的QoS性能相互依赖性包含连续或离散QoS简档的集合。
通过这种方法，可学习并获得不同无线链路的QoS性能相互依赖性，其中这些链路与应用联合品质因数的公共应用对接。
在实施方式中，分别为各个所选链路生成训练请求的步骤包括：触发所选链路上的业务生成。另外，针对训练请求测量各个所选链路上的QoS性能的步骤包括：测量所选链路上的增强或劣化。
特别是，通过使用不同QoS参数(例如，优先级别、PDB、PER和/或吞吐量)的集合来生成业务。
另选地，业务是关于所述公共应用的真实业务或根据所述公共应用的业务特性生成的虚设业务。
在另一实施方式中，分别为各个所选链路生成训练请求的步骤包括：通过控制平面过程请求各个所选链路的QoS简档。另外，针对训练请求测量各个所选链路上的QoS性能的步骤包括：检测所选链路上的QoS简档变化。
特别是，控制平面过程是QoS协商。
在另一实施方式中，分别为各个所选链路生成训练请求的步骤包括：通过动态GBRQoS简档过程请求各个所选链路的替代QoS简档(AQP)。此外，针对训练请求测量各个所选链路上的QoS性能的步骤包括：检测所选链路上的QoS简档变化。
此外，根据本发明的方法还可包括定义不同的信道条件的步骤，并且针对各个信道条件执行如上所述的步骤。
特别是，信道条件包括低SNR场景、中SNR场景和高SNR场景，并且针对各个场景获得QoS性能相互依赖性。
另选地，根据本发明的方法还可包括测量信道变化的接受概率并将该概率与所获得的QoS性能相互依赖性组合的步骤。
此外，根据本发明的方法由外部事件触发。
根据本发明的第二方面，提供了一种数据处理设备，其包括用于执行上述方法的步骤的装置。
根据本发明的第三方面，提供了一种用于利用QoS性能相互依赖性优化应用性能的方法，该方法包括以下步骤：
-根据本发明的第一方面提及的方法来获得QoS性能相互依赖性；
-针对所获得的QoS性能相互依赖性的各个QoS简档集合预测应用的性能；
-选择为应用提供最佳性能的QoS简档集合。
利用这种方法，可通过所学习和获得的QoS相互依赖性信息增强公共应用的性能。
本发明的其它特征和优点将出现在以下参照附图的描述中。
附图说明
[图1]图1示出本领域中具有不同应用的UE的独立QoS管理。
[图2]图2示出根据本发明的具有相同应用的UE的依赖QoS管理。
[图3]图3是根据本发明的学习不同链路之间的QoS独立性的例示性方法的流程图。
[图4]图4示出通过根据本发明的学习不同链路之间的QoS独立性的方法获得的尽力型业务的链路li和lj之间的吞吐量相互依赖性。
[图5]图5示出通过根据本发明的学习不同链路之间的QoS独立性的方法获得的GBR业务的链路li和lj之间的QoS简档相互依赖性。
[图6]图6示出通过根据本发明的学习不同链路之间的QoS独立性的方法获得的具有AQP的GBR业务的链路li和lj之间的QoS简档相互依赖性。
[图7]图7示出利用QoS性能相互依赖性增强应用性能的第一示例性实施方式。
[图8]图8示出利用QoS性能相互依赖性增强应用性能的第二示例性实施方式。
具体实施方式
图2示出实现本发明的网络(例如，5G网络)的示例性设置，其中，用户UE1和UE2使用公共应用App(例如，用于列车的监控视频通信的专业应用或视频流应用)，中心节点(例如，5G gNB)管理经由5G核心网络干扰应用联合品质因数的公共应用App的不同UE的无线链路Uu。
特别是，在如图2所示的5G网络中，至少两个用户UE1和UE2共享公共资源，中央节点gNB与各个用户建立单独的(即，一对一)线路。从用户的角度，即使服务于公共应用或服务，用户UE1和UE2也可能不知道彼此。用户不知道他的行为和他的业务对其他用户的性能的影响。应该注意的是，所建立的链路是相互依赖的，并且它们可分别属于不同的用户或单个用户。
发明人已发现，部署多个用户公共的应用层使得可学习用户的流之间的相互依赖性。
为了学习这些无线链路的QoS性能相互依赖性，现在参照图3描述示例性方法。
图3是示出用于学习不同链路之间的QoS性能相互依赖性的示例性方法的步骤的流程图。
作为示例，在第一步骤S1中，选择要表征的两个链路li和lj，其中，根据本发明，链路的数量不限于两个。
一旦选择了链路，在下一步骤S2中，为各个所选链路li和lj生成训练请求。训练请求涉及用户性能，其依赖于例如所分配的资源、无线电条件和用户相对于中央节点的位置，也依赖于其它用户业务、无线电条件和所分配的资源。
例如，在步骤S2中，对于给定链路li和lj，可通过触发链路li和lj上的业务生成或控制平面QoS协商/自适应来生成训练请求(将稍后详细讨论)。
此后，在步骤S3中测量各个所选链路上的QoS性能，即，响应于训练请求测量性能变化，特别是，在各个链路li或lj上检测实际QoS简档切换。
另选地，当测量QoS性能时，可在步骤S30中对链路li和lj进行分类并提供相互依赖性快照，然后判断样本的数量是否足够(S31)。如果数量不足，则可在步骤S32中更新链路的信息并报告该信息，并且更新业务生成命令和设置(如果有的话)，以触发新的训练请求并测量性能变化，直至样本的数量足够。技术人员基于不同的训练请求不难理解并确定样本的数量是否足够，只要数量足以获得链路之间的相互依赖性即可。
一旦测量完成，在步骤S4中，例如通过相互连接将所测量的所选链路li和lj的QoS性能组合，以获得所选链路之间的QoS性能相互依赖性。
如所提及的，可按不同方式生成训练请求，这也意味着可按不同方式学习不同链路之间的性能相互依赖性。为了示例目的，现在讨论三种不同的情况。
在第一种情况下，可通过使用不同QoS参数(例如，优先级别、PDB、PER、吞吐量)的集合在到网络的链路li上生成虚设业务并测量li上的性能变化(增强或劣化)来实现学习链路相互依赖性，反之亦然。链路条件(无线电条件、位置、资源)与所生成的业务和所测量的性能一起报告，以使得后者可以是学习特征。图4中示出作为链路li和lj之间的吞吐量相互依赖性示出的尽力型业务的QoS相互依赖性的详细示例，其中，尽力型业务的链路li和lj的吞吐量是相互连接的，以获得它们的相互依赖性。
另选地，还可在链路li和lj上生成关于所述公共应用的真实业务并测量响应于真实业务的性能变化。
在这种情况下，真实或虚设数据流通过打开的数据流管传输，并且无线电接入网络(RAN)可测量流性能并向应用服务器反馈可为该数据流建立的QoS。
在第二种情况下，还可通过以QoS作为关键度量来实现学习链路相互依赖性。主要通过现有系统过程(例如，诸如QoS协商的控制平面过程)，在li上请求QoS简档Qi并且在lj上请求Qj。
通过在Qi和Qj的不同级别上同时迭代，公共应用层可建立在给定条件下两个链路之间的关系。经由中央节点(例如，gNB)在应用服务器侧获取各个QoS简档请求的接受和拒绝。不需要生成真实业务，因为QoS简档对于网络和公共应用层二者是熟知的。图5中示出作为链路li和lj之间的QoS简档相互依赖性示出的GBR业务的QoS相互依赖性的示例，其中，GBR业务的链路li和lj的QoS简档是相互连接的。
此外，应注意的是，在控制平面过程期间，应用层(用户节点处的应用层或应用服务器驻留在数据网络中，取决于上行链路或下行链路业务)将尝试打开具有QoS参数的数据流，无线电接入网络(RAN)将根据RAN级别信息(例如，所选链路(li,lj)的传播信道条件、系统的当前负载等)接受或拒绝数据流。控制平面过程是指应用层的控制平面中尝试打开数据流以及RAN将如何响应数据流的建立的过程。
在第三种情况下，学习链路相互依赖性也可通过替代QoS简档(AQP)来实现。
对于GBR QoS流，应用可要求用户终端请求目标(优选)QoS简档以及应用能够适应的链路li和lj上的回退QoS参数(例如，PDB、PER、GFBR)列表。这里，由网络(基站)根据业务、无线电条件、基站负载……确定对于各个流哪一QoS简档是可能的，并且警告应用(或终端)正在使用的当前QoS简档。可注入真实或虚设业务。知道注入的业务以及为多个用户报告的当前QoS简档，应用服务器可学习通信系统的联合行为。图6中示出作为链路li和lj之间的QoS简档相互依赖性示出的具有AQP的GBR业务的QoS相互依赖性的示例。
另外，对于GBR QoS流，不管它基于QoS简档还是AQP，控制平面过程是纯信令消息(无数据平面传输)：应用层将通过发送具有表征流的QoS参数的请求来尝试打开数据流，并且RAN将以确认来响应。
此外，通过QoS请求的GBR或时延约束服务的业务自适应的情况，RAN将仅确认“是”或“否”：QoS流被接受或拒绝。对于通过AQP的GBR或时延约束服务的业务自适应的情况，QoS请求包括目标(MAX)QoS简档和回退QoS模式列表，RAN确认将告知应用服务器他能够适应的QoS参数。
优选地，上述示例性学习方法也可考虑获得样本的不同条件和配置。因此，所获得的链路之间的QoS性能相互依赖性可以不同配置为条件，或者可作为多维数据库呈现。
例如，由于无线电链路条件可由于信道波动而变化。为了考虑这种波动，在QoS相互依赖性学习过程期间，可将信道条件归类为低/中/高SNR场景，并且获得各个场景的QoS相互依赖性。另一可能性是呈现所学习的QoS相互依赖性作为与概率度量组合的QoS相互依赖性度量(例如，(Qi,Qj,Pr))，例如考虑了信道变化的步骤S31。换言之，当在链路li上请求简档Qi时，在li上可实现Qj的概率为Pr。
因此，所学习的QoS相互依赖性关系可被呈现为图中呈现的成对信息或存储在数据库中的n元信息。取决于系统配置，该关系可为连续的或离散的。它还可以不同配置(例如，SNR机制)为条件，或者可与其它信息(例如，接受概率)组合以反映无线电条件的波动。
优选地，学习链路相互依赖性过程可由外部事件触发，例如过时相互依赖性(数据老化)或邻域变化，如图3中的步骤S0所示。
一旦通过上述实施方式学习了不同链路的QoS性能相互依赖性信息，以先前两链路为例，这种信息可按可实现QoS简档集合的形式呈现，其中，简档集合可以是离散化集合或曲线中呈现的连续关系(即，无穷对QoS简档集合)。它们可用于通过以下两步过程增强应用的性能：
1.对于各个可实现QoS简档集合配置基于上述QoS简档预测应用的性能。对于所有可实现QoS简档集合重复该过程。在链路上的连续QoS相互依赖性函数的情况下，作为QoS相互依赖性函数的函数推导应用性能，在与概率度量一起呈现的QoS简档的情况下，为了应用性能评估而执行预期优化。
2.选择为应用提供最佳性能的QoS简档集合。
应该注意的是，在步骤1中，对应用的性能预测基于应用的预定义品质因数，该预定义品质因数可以是例如吞吐量、延迟、可靠性等，其全部取决于应用。给定一对QoS简档，已知可关于预定义品质因数对应用的一些其它配置参数执行进一步优化。
下面给出利用QoS相互依赖性信息学习来优化应用性能的两个示例性示例。
第一实施方式是通过5G MNO作为铁路通信系统的回程进行业务自适应和QoS管理。特别是，第一实施方式涉及用于通过5G MNO作为回程的铁路通信系统的监控视频延迟最小化的联合QoS管理和路由优化。
如图7所示，用户是路边无线电单元，例如专用列车无线电网络中的WRU1、WRU2和WRU3，如图7中的虚线矩形所示。公共应用Train App是铁路运营商相关专业应用，其可以是例如列车的监控视频通信。5G gNB和WRU1之间以及5G gNB和WRU2之间的两个Uu链路是相互依赖的，它们的QoS相互依赖性可根据用于学习QoS性能相互依赖性的上述示例性方法之一来学习。
列车应用的一个可能品质因数可以是监控视频的延迟最小化。如图7所示，5GMNO用作专业列车应用的回程。从5G MNO的角度，WRU是通过Uu接口服务的传统用户。然而，在图7中的虚线矩形中的本地5G列车网络眼中，WRU充当列车的中继或接入点。因此，经过两个Uu链路的流可属于同一列车应用(即，Train App)，这使得它们彼此相互依赖。
在这种情况下，在QoS相互依赖性学习之后，对于每对可实现QoS简档，应该执行图7中的虚线矩形中的专用列车无线电网络的PC5路由拓扑的优化，以使监控视频应用的延迟最小化。
在各个可实现QoS简档上重复性能预测之后，可选择导致最小延迟性能的最优QoS简档对和关联的最佳PC5路由配置。
第二实施方式是用于视频工作室的通过MNO作为回程的QoE(体验质量)管理。特别是，它涉及用于通过5G MNO作为回程的用于视频工作室的QoE优化的联合QoS管理和编解码器(/路由)优化。
图8示出用于将视频流从第一相机UE1和第二相机UE2提供给使用或观看视频流的最终用户的网络。UE1和UE2经由5G gNB共享5G网络上的公共视频工作室应用。因此，MNO中央节点5G gNB和UE1之间以及MNO中央节点5G gNB和UE2之间的两个Uu链路是相互依赖的，它们的QoS相互依赖性可根据用于学习QoS性能相互依赖性的上述示例性方法之一来学习。
通常，不必一直为所有视频流请求最高质量：例如，“正在播出”的相机将需要高视频质量，但是对于来自其它相机的视频流，较低质量是可接受的。因此，不同视频流特性在应用级别链接。
在此实施方式中，视频工作室应用的一个可能品质因数可以是QoE增强，例如语音/图像质量等。在这种情况下，在QoS相互依赖性学习之后，对于每对可实现QoS简档，将执行用于不同用户的编解码器的优化，以使得可实现目标QoE度量。
另选地，如果涉及复杂的本地网络，则为了QoE优化，路径选择或本地网络路由拓扑优化也可被联合优化。这种优化是本领域中已知的。
通过上述方法，本发明提出了一种学习与公共应用对接以实现联合品质因数的多个通信链路的QoS相互依赖性，以获得链路之间的相互依赖性关系的方法。另外，本发明还提出一种基于应用的品质因数通过链路的QoS和一些其它配置度量(例如，路径选择)的联合优化进一步增强网络性能的方法。
此外，本领域技术人员已知的是，根据本发明，上述示例架构可按许多方式实现，例如由处理器执行的程序指令、软件模块、微代码、计算机可读介质上的计算机程序产品、逻辑电路、专用集成电路、固件等。本发明的实施方式可采取全硬件实施方式、全软件实施方式或包含硬件和软件元素二者的实施方式的形式。在优选实施方式中，本发明以软件实现，包括但不限于固件、常驻软件、微代码等。
此外，本发明的实施方式可采取可从计算机可用或计算机可读介质访问的计算机程序产品的形式，该介质提供程序代码以供计算机、处理装置或任何指令执行系统使用或与之结合。为了本说明书的目的，计算机可用或计算机可读介质可以是可包含、存储、通信或传输程序以供指令执行系统、设备或装置使用或与之结合的任何设备。该介质可以是电子、磁、光学或半导体系统(或设备或装置)。计算机可读介质的示例包括但不限于半导体或固态存储器、磁带、可移除计算机磁盘、RAM、只读存储器(ROM)、刚性磁盘、光盘等。光盘的当前示例包括紧凑盘-只读存储器(CD-ROM)、紧凑盘-读/写(CD-R/W)和DVD。
上文描述的实施方式是本发明的例示。在不脱离源于所附权利要求的本发明的范围的情况下，可对其进行各种修改。
Claims (15)
1.一种用于学习由中央节点管理的网络中的多个通信链路的QoS性能相互依赖性的方法，其中，所述多个通信链路与应用联合品质因数的公共应用对接，该方法包括以下步骤：
-在所述多个通信链路当中选择至少两个链路(li,lj)；
-分别为各个所选链路(li,lj)生成训练请求；
-针对所述训练请求测量各个所选链路(li,lj)上的QoS性能；以及
-将所测量的所选链路的QoS性能组合，以获得所选链路(li,lj)之间的所述QoS性能相互依赖性
2.根据权利要求1所述的方法，其中，分别为各个所选链路(li,lj)生成训练请求的步骤包括触发所选链路上的业务生成；
其中，针对所述训练请求测量各个所选链路(li,lj)上的QoS性能的步骤包括测量所选链路(li,lj)上的增强或劣化。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，通过使用不同QoS参数的集合生成所述业务。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述不同QoS参数的集合包括优先级别、PDB、PER和/或吞吐量。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述业务是关于所述公共应用的真实业务或者根据所述公共应用的业务特性生成的虚设业务。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，分别为各个所选链路((li,lj)生成训练请求的步骤包括通过控制平面过程请求各个所选链路的QoS简档；
其中，针对所述训练请求测量各个所选链路(li,lj)上的QoS性能的步骤包括检测所选链路(li,lj)上的QoS简档变化。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通信链路是无线链路。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，分别为各个所选链路(li,lj)生成训练请求的步骤包括通过动态GBR QoS简档过程请求针对各个所选链路的替代QoS简档(AQP)；
其中，针对所述训练请求测量各个所选链路(li,lj)上的QoS性能的步骤包括检测所选链路(li,lj)上的QoS简档变化。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，该方法包括定义不同的信道条件，并且针对各个信道条件执行权利要求1中的步骤。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述信道条件包括低SNR场景、中SNR场景和高SNR场景，并且针对各个场景获得所述QoS性能相互依赖性。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，该方法包括测量针对信道变化的接受的概率(Pr)并且将所述概率与所获得的所述QoS性能相互依赖性组合。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法由外部事件触发。
13.根据权利要求1所述的方法，其中，所获得的QoS性能相互依赖性包含连续或离散QoS简档的集合。
14.一种数据处理设备，该数据处理设备包括用于执行根据权利要求1所述的方法的步骤的装置。
15.一种用于利用QoS性能相互依赖性优化应用性能的方法，该方法包括以下步骤：
-根据权利要求1获得QoS性能相互依赖性；
-针对所获得的QoS性能相互依赖性的各个QoS简档集合预测应用的性能；
-选择为所述应用提供最佳性能的QoS简档集合。
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