WO2023100385A1 - 仮想化基盤および無線アクセスネットワークノードによる無線アクセスネットワーク制御 - Google Patents

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アウン ムハンマド
シバンシュ ラジャン
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Definitions

  • the present disclosure relates to radio access network control by virtualization infrastructure and radio access network nodes.
  • O-RAN provides a virtualization infrastructure called O-Cloud (hereinafter also called O-Cloud for convenience) that virtually manages a set of radio access network nodes (RAN nodes).
  • O-Cloud a virtualization infrastructure
  • Non-RT RIC Non-Real Time RAN Intelligent Controller
  • the present disclosure has been made in view of this situation, and its purpose is to provide a radio access network control device and the like that can efficiently control the radio access network.
  • a radio access network control device obtains operating statuses of a plurality of radio access network nodes from a virtualization infrastructure that virtually manages a set of a plurality of radio access network nodes. obtaining measured operation data from each radio access network node; and based on the operation status and the operation data, for at least one of the virtualization infrastructure and each radio access network node, issuing operational guidelines regarding the operation of each such radio access network node;
  • the processor takes into account the operating status of multiple RAN nodes obtained from the virtualization platform and also the operating data obtained from each RAN node, thereby virtualizing the operating guidelines for efficiently operating each RAN node. It can be issued to the infrastructure and/or each RAN node.
  • Another aspect of the present disclosure is a radio access network control method.
  • This method includes acquiring operation statuses of a plurality of radio access network nodes from a virtualization infrastructure that virtually manages a set of a plurality of radio access network nodes; acquiring data, and issuing an operational guideline regarding the operation of each radio access network node to at least one of the virtualization infrastructure and each radio access network node based on the operational status and the operational data; Prepare.
  • Yet another aspect of the present disclosure is a storage medium.
  • This storage medium acquires the operation status of the plurality of radio access network nodes from a virtualization infrastructure that virtually manages a set of the plurality of radio access network nodes, obtaining operation data; and issuing an operation guideline regarding operation of each radio access network node to at least one of the virtualization infrastructure and each radio access network node based on the operation status and the operation data; a radio access network control program that causes the computer to execute:
  • control of the radio access network can be made more efficient.
  • FIG. 1 schematically shows an overview of a radio access network controller; Various functions realized by SMO and/or Non-RT RIC and O-Cloud are shown schematically.
  • 2 is a functional block diagram schematically showing a radio access network controller;
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example of RAN control by a radio access network controller;
  • O-RAN is the standard and specifications established by the O-RAN Alliance.
  • well-known terms defined in "O-RAN” are used for convenience, but the technology according to the present disclosure is based on other existing radio access networks such as “Open RAN” and “vRAN” , it can also be applied to similar radio access networks that may be developed in the future.
  • FIG. 1 schematically shows an overview of the radio access network control device according to this embodiment.
  • This radio access network controller is a RAN controller that controls a radio access network conforming to O-RAN.
  • SMO Service Management and Orchestration
  • the SMO is equipped with a Non-RT RIC (Non-Real Time RAN Intelligent Controller) that functions as an overall control processor responsible for overall control.
  • Non-RT RIC Non-Real Time RAN Intelligent Controller
  • Non-RT RIC with a relatively long control cycle (for example, 1 second or longer) issues guidelines, policies, guidance, etc. regarding the operation of each RAN node (O-CU and/or O-DU described later).
  • Non-RT RIC executes application software called rApp and issues operating guidelines for each RAN node to Near-RT RIC (Near-Real Time RAN Intelligent Controller) through the A1 interface.
  • Near-RT RIC with a relatively short control cycle (for example, less than 1 second) executes application software called xApp and communicates with each RAN node (O-CU/O-DU) itself and each RAN node through the E2 interface. Controls general-purpose hardware, etc. in the radio unit (O-RU) connected to the
  • the illustrated RAN node has O-CU, which is an O-RAN-compliant central unit (CU), and/or O-DU, which is an O-RAN-compliant distributed unit (DU).
  • O-CU which is an O-RAN-compliant central unit (CU)
  • O-DU which is an O-RAN-compliant distributed unit (DU).
  • CU central unit
  • DU distributed unit
  • Both O-CU and O-DU are responsible for baseband processing in O-RAN, but O-CU is provided on the core network side (not shown), and O-DU is a radio unit (RU : Radio Unit) is provided on the O-RU side.
  • the O-CU may be divided into an O-CU-CP that configures the Control Plane (CP) and an O-CU-UP that configures the User Plane (UP).
  • CP Control Plane
  • UP User Plane
  • the O-CU and O-DU may be integrally configured as one baseband processing unit.
  • an O-eNB as a base station conforming to O-RAN and the fourth generation mobile communication system (4G) may be provided.
  • One or more O-RUs are connected to each RAN node (O-CU/O-DU) and controlled by the Near-RT RIC via each RAN node.
  • a communication device (UE: User Equipment) in a communication cell provided by each O-RU can be connected to each O-RU, and a core (not shown) is connected to each RAN node (O-CU/O-DU). Network and mobile communication can be performed.
  • Each RAN node (O-CU/O-DU) and Near-RT RIC receive so-called FCAPS (Fault, Configuration, Accounting, Performance, Security) to SMO. Based on the operation data obtained through the O1 interface, the SMO updates, as necessary, the operating guidelines for each RAN node issued by the Non-RT RIC to the Near-RT RIC through the A1 interface.
  • the O-RU may be connected for SMO and FCAPS via the O1 interface or other interfaces (Open Fronthaul (M-Plane), etc.).
  • O-Cloud as a virtualization platform that virtually manages a set of multiple RAN nodes (O-CU/O-DU) is connected to SMO via the O2 interface. Based on the operating status of multiple RAN nodes (O-CU/O-DU) obtained from O-Cloud through the O2 interface, SMO provides resource allocation guidelines and workload management for resource allocation of the multiple RAN nodes. ) and issue it to the O-Cloud through the O2 interface.
  • FIG. 2 schematically shows various functions realized by SMO and/or Non-RT RIC and O-Cloud.
  • SMO mainly implements three functions: FOCOM (Federated O-Cloud Orchestration and Management), NFO (Network Function Orchestrator), and OAM Function.
  • O-Cloud mainly implements two functions: IMS (Infrastructure Management Services) and DMS (Deployment Management Services).
  • FOCOM manages resources in O-Cloud while receiving services from O-Cloud's IMS through the O2 interface (O2ims).
  • NFO realizes cooperative operation of a set of network functions (NF) by multiple NF Deployments in O-Cloud while receiving services from DMS of O-Cloud through O2 interface (O2dms).
  • NFOs may use OAM Functions to access deployed NFs through the O1 interface.
  • the OAM Function is responsible for FCAPS management of O-RAN managed entities such as RAN nodes.
  • the OAM Function in this embodiment monitors the procedures or procedures of O2ims and/or O2dms, and provides callbacks to receive data on failures and operational status of multiple RAN nodes virtually managed by O-Cloud. It can be a provided functional block.
  • IMS is responsible for managing O-Cloud resources (hardware) and the software used to manage them, and mainly provides services to SMO's FOCOM.
  • DMS is in charge of managing multiple NF Deployments in O-Cloud, specifically starting, monitoring, terminating, etc., and mainly provides services to SMO's NFOs.
  • FIG. 3 is a functional block diagram schematically showing the radio access network control device 1 according to this embodiment.
  • the radio access network control device 1 includes an operation status acquisition unit 11 , an operation data acquisition unit 12 , an operation guideline issuing unit 13 and a machine learning model storage unit 14 .
  • These functional blocks are realized by cooperation of hardware resources such as processors such as the central processing unit of the computer, memory, input device, output device, peripheral devices connected to the computer, and software executed using them. Realized. Regardless of the type of computer or installation location, each of the above functional blocks may be implemented using the hardware resources of a single computer, or may be implemented by combining hardware resources distributed among multiple computers. .
  • part or all of the functional blocks of the radio access network control device 1 may be realized by a processor provided in the SMO and/or Non-RT RIC, or It may be implemented in a distributed or centralized manner using an external computer or processor.
  • the operation status acquisition unit 11 acquires the plurality of RAN nodes 21 through the O2 interface from O-Cloud as a virtualization platform 2 that virtually manages a set of a plurality of RAN nodes 21 to 2N (N is an integer equal to or greater than 2). Acquire up to 2N faults and operating status.
  • resource usage and communication load conditions in each of the RAN nodes 21 to 2N are exemplified as the operating status that the operating status acquisition unit 11 can acquire from the O-Cloud.
  • the operation status of these multiple RAN nodes 21 to 2N may be obtained from, for example, FOCOM realized by SMO and/or Non-RT RIC from IMS realized by O-Cloud through O2ims interface, or SMO and/or OAM Functions implemented in Non-RT RIC may be obtained from O-Cloud through the O2 interface.
  • the operation data acquisition unit 12 obtains the operation data individually measured for each of the RAN nodes 21 to 2N from each of the RAN nodes 21 to 2N, each O-RU, Near-RT RIC as the node control unit 3, and the like via the O1 interface. etc.
  • the operational data that the operational data acquisition unit 12 can individually acquire for each of the RAN nodes 21 to 2N are various data that can be detected by general mobile communication base stations. Communication speed, number and types of connected UEs (communication devices), strength and mode of communication radio waves from UEs, channel quality between UEs and O-RUs, coverage area of communication cells provided by O-RUs , available bandwidth, hardware performance and status of the RAN nodes 21 to 2N and O-RU, and the like.
  • the operating guideline issuing unit 13 acquires the faults and operating statuses of the plurality of RAN nodes 21 to 2N acquired from the virtualization platform 2 by the operating status acquisition unit 11 through the O2 interface, and the operation data acquisition unit 12 acquires through the O1 interface, etc. Based on individual operation data for each RAN node 21-2N, to at least one of the virtualization infrastructure 2 and each RAN node 21-2N, an operation guideline regarding operation of each RAN node 21-2N is issued. .
  • the operation guideline issuing unit 13 uses the traffic control guideline issuing unit 132 that issues a traffic control guideline for traffic control of each of the RAN nodes 21 to 2N as an example of the operating guideline to be issued to each of the RAN nodes 21 to 2N.
  • the operation guideline issuing unit 13 and/or the traffic control guideline issuing unit 132 at least part of which is configured by Non-RT RIC, to the node control unit 3 configured by Near-RT RIC through the A1 interface. to issue operational and/or traffic control guidelines.
  • the node control unit 3 controls each of the RAN nodes 21 to 2N through the E2 interface based on the operating policy and/or traffic control policy received through the A1 interface.
  • the node control unit 3 guides UEs connected to the RAN node to other available RAN nodes.
  • the RAN node itself and the O-RU connected to it provide traffic restriction processing such as limiting the communication speed and communication volume of UEs currently connected to the RAN node, and limiting the connection of new UEs to the RAN node. For UEs within a communication cell.
  • the operation guideline issuing unit 13 issues the operation guideline including the aforementioned resource allocation guideline, load management guideline, and traffic control guideline.
  • This machine learning model is based on the faults and operating statuses of the plurality of RAN nodes 21 to 2N acquired from the virtualization platform 2 by the operation status acquisition unit 11 through the O2 interface, and each model acquired by the operation data acquisition unit 12 through the O1 interface, etc.
  • a set of performance guidelines can be derived from the individual performance data sets for the RAN nodes 21-2N.
  • a machine learning model to which a set of operation status from the operation status acquisition unit 11 and operation data from the operation data acquisition unit 12 is input uses exhaustive training data or teacher data that associates input and output. Operation of resource allocation guidelines and load management guidelines issued to the virtualization platform 2 through the O2 interface, traffic control guidelines issued to each RAN node 21 to 2N, etc. Output a set of pointers.
  • the machine learning model of the present embodiment outputs a set of inputs (operation status) from the virtualization platform 2 and inputs (operation data) from each of the RAN nodes 21 to 2N to the virtualization platform 2 ( resource allocation guidelines, load management guidelines, etc.) and outputs (traffic control guidelines, etc.) to each of the RAN nodes 21 to 2N.
  • the input from the virtualization platform 2 is individually associated with the output to the virtualization platform 2
  • the input from each RAN node 21 to 2N is individually associated with the output to each RAN node 21 to 2N.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of RAN control by the radio access network control device 1 according to this embodiment.
  • "S" in the flow chart means step or process.
  • the RAN control in this figure is executed when a new operation guideline is issued for the virtualization infrastructure 2 and each of the RAN nodes 21 to 2N, or when an event occurs in which updating of the issued operation guideline should be considered.
  • the rApp executed by Non-RT RIC requests the SMO to collect the operating status from the virtualization platform 2.
  • the Non-RT RIC transmits a resource usage acquisition request from the virtualization platform 2 (O-Cloud) through the SMO OAM Function (Fig. 2).
  • the SMO OAM Function shares with Non-RT RIC the resource usage status acquired from the virtualization platform 2 through the O2 interface in response to the acquisition request in S2.
  • S4 when Non-RT RIC identifies a service useful for formulating operation guidelines in virtualization platform 2 (O-Cloud), a subscription request is made to O-Cloud's IMS through the O2-IMS (O2ims) interface. to send.
  • the IMS of the virtualization platform 2 discloses the operating status of the nodes on the O-Cloud to which the RAN nodes 21 to 2N are associated to the Non-RT RIC through the O2 interface.
  • the Non-RT RIC functioning as the operation status acquisition unit 11 stores the information on the operation status provided by the virtualization platform 2 (O-Cloud) in S3 and S5 in the machine learning model storage unit 14. Save it in a form that can be input to the machine learning model that exists.
  • the Non-RT RIC and/or SMO functioning as the operation data acquisition unit 12 obtains the operation data individually measured for each RAN node 21 to 2N through the O1 interface (more specific than the operation status saved in S6). information) is acquired and stored in a form that can be input to the machine learning model stored in the machine learning model storage unit 14 .
  • the non-RT RIC-executed rApp functioning as the operation guideline issuing unit 13 stores the set of the operation status saved in S6 and the operation data saved in S7 in the machine learning model storage unit 14.
  • the rApp executed by the Non-RT RIC functioning as the operation guideline issuing unit 13 sends the operation guideline derived by the machine learning model in S8 to the virtualization base 2 and/or each RAN node 21 to 2N. issue.
  • Three specific examples of operation guidelines are shown below.
  • the operation status saved in S6 detects that the operating rate of the O-Cloud resource is high, and the operation status saved in S6 and/or the operation data saved in S7 , it is detected that the UE using the resource (RAN nodes 21-2N and/or O-RU) is in a situation where other resources can be used.
  • the rApp and/or Non-RT RIC functioning as the traffic control guideline issuing unit 132 distributes UE traffic from the RAN nodes 21 to 2N with relatively high operating rates to the RAN nodes 21 to 2N with relatively low operating rates. Issues a guiding traffic control guideline to the Near-RT RIC (node control unit 3) through the A1 interface.
  • the operating status saved in S6 detects that the operating rate of the O-Cloud resource is high, and the operating status saved in S6 and/or the operating data saved in S7 , it is detected that the UE that is using the resource (RAN nodes 21-2N and/or O-RU) is in a situation where other resources cannot be used.
  • the rApp and/or Non-RT RIC functioning as the resource allocation guideline issuing unit 131 issue a resource allocation guideline for additionally inputting resources to the RAN nodes 21 to 2N with relatively high operating rates. Issue to O-Cloud (virtualization platform 2) through O2 (O2dms) interface.
  • the rApp and/or Non-RT RIC functioning as the traffic control guideline issuing unit 132 perform traffic control that guides UE traffic from the RAN nodes 21 to 2N with relatively low operating rates to other RAN nodes 21 to 2N.
  • a guideline may be issued to the Near-RT RIC (node controller 3) through the A1 interface.
  • the rApp and/or Non-RT RIC functioning as the resource allocation guideline issuing unit 131 reduce the resources of the RAN nodes 21-2N whose operation rate has become extremely low after the traffic has moved to other RAN nodes 21-2N.
  • Near RT RIC (node control unit 3) provides feedback on operation guidelines such as traffic control guidelines issued in S9 to rApp and/or Non-RT RIC through O1 interface, etc., and/ Alternatively, the NFO and OAM Function in SMO send feedback from O-Cloud (virtualization platform 2) to operation guidelines such as resource allocation guidelines issued in S9 to rApp and/or Non-RT RIC via O2 interface provided through
  • O-Cloud virtualization platform 2
  • R1 interface connecting rApp and Non-RT RIC infrastructure is O-Cloud through O2-related services (for example, service to monitor O-Cloud resource usage status provided by IMS through O2ims interface) to allow subscriptions to
  • the rApp in this case provides a mechanism of control or policy issuance for the O-Cloud nodes over the O2-DMS and/or O2-IMS interfaces through the SMO's NFO.
  • R1 GAP specification supports various O2-related services (e.g., subscription to O-Cloud resource usage monitoring service provided by IMS through O2ims interface, O2 reconfiguration request for non-real-time optimization, etc.) ).
  • O2-related services e.g., subscription to O-Cloud resource usage monitoring service provided by IMS through O2ims interface, O2 reconfiguration request for non-real-time optimization, etc.
  • SMO's NFO and/or FOCOM should be able to support guideline issuance from Non-RT RIC for NF generation in O-Cloud's DMS.
  • O2 termination is stipulated for policy management for DMS from rApp through SMO's NFO, mapping of O-Cloud nodes to E2 nodes (each RAN node 21-2N), etc.
  • each device described in the embodiments can be realized by hardware resources or software resources, or by cooperation between hardware resources and software resources.
  • Processors, ROMs, RAMs, and other LSIs can be used as hardware resources.
  • Programs such as operating systems and applications can be used as software resources.
  • Item 1 Acquiring the operating status of the plurality of radio access network nodes from a virtualization infrastructure that virtually manages a set of the plurality of radio access network nodes; obtaining measured performance data from each radio access network node; issuing an operation guideline regarding operation of each radio access network node to at least one of the virtualization infrastructure and each radio access network node based on the operation status and the operation data;
  • a radio access network controller comprising at least one processor for executing Item 2: The radio access network controller according to item 1, wherein issuing the operation guideline includes issuing a resource allocation guideline regarding resource allocation of the plurality of radio access network nodes to the virtualization infrastructure.
  • Item 3 Radio access network control according to item 1 or 2, wherein issuing the operating guideline includes issuing to each radio access network node a traffic control guideline for traffic control of each radio access network node.
  • the radio access network controller according to any one of items 1 to 4.
  • Item 6 Radio access network control according to any one of items 1 to 5, wherein obtaining the operational data includes the at least one processor obtaining the operational data from each radio access network node through an O1 interface.
  • Item 8 The radio access network controller according to item 7, wherein the Near-RT RIC controls each radio access network node based on the operation guideline through an E2 interface.
  • the at least one processor comprises a machine learning model capable of deriving the operating policy from the operating status and the operating data, Issuing the operating guidelines includes issuing the operating guidelines derived by the machine learning model, 9.
  • a radio access network controller according to any one of items 1 to 8.
  • Item 10 Acquiring the operation status of the plurality of radio access network nodes from a virtualization infrastructure that virtually manages a set of the plurality of radio access network nodes; obtaining measured performance data from each radio access network node; issuing an operation guideline regarding operation of each radio access network node to at least one of the virtualization infrastructure and each radio access network node based on the operation status and the operation data;
  • a radio access network control method comprising: Item 11: Acquiring the operation status of the plurality of radio access network nodes from a virtualization infrastructure that virtually manages a set of the plurality of radio access network nodes; obtaining measured performance data from each radio access network node; issuing an operation guideline regarding operation of each radio access network node to at least one of the virtualization infrastructure and each radio access network node based on the operation status and the operation data;
  • a storage medium storing a radio access network control program that causes a computer to execute
  • the present disclosure relates to radio access network control by virtualization infrastructure and radio access network nodes.
  • Radio access network control device 2 virtualization infrastructure, 3 node control unit, 11 operation status acquisition unit, 12 operation data acquisition unit, 13 operation guideline issuing unit, 14 machine learning model storage unit, 21 to 2N RAN nodes, 131 resources Distribution guideline issuing unit, 132 traffic control guideline issuing unit.

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Abstract

無線アクセスネットワーク制御装置１は、複数のRANノード２１～２Ｎの集合を仮想的に管理する仮想化基盤２から、当該複数のRANノード２１～２Ｎの稼働状況を取得する稼働状況取得部１１と、各RANノード２１～２Ｎから、測定された稼働データを取得する稼働データ取得部１２と、稼働状況取得部１１が取得した稼働状況および稼働データ取得部１２が取得した稼働データに基づいて、仮想化基盤２および各RANノード２１～２Ｎの少なくともいずれかに対して、当該各RANノード２１～２Ｎの稼働に関する稼働指針を発行する稼働指針発行部１３と、を備える。稼働指針発行部１３は、仮想化基盤２に対して複数のRANノード２１～２Ｎのリソース配分に関するリソース配分指針を発行するリソース配分指針発行部１３１と、各RANノード２１～２Ｎに対してトラフィック制御に関するトラフィック制御指針を発行するトラフィック制御指針発行部１３２と、を備える（図３）。

Description

仮想化基盤および無線アクセスネットワークノードによる無線アクセスネットワーク制御
　本開示は、仮想化基盤および無線アクセスネットワークノードによる無線アクセスネットワーク制御に関する。
　移動通信システムまたはモバイル通信システムにおける無線アクセスネットワーク（RAN: Radio Access Network）のいわゆるオープン化を目的として、「Open RAN」、「O-RAN」、「vRAN」等の検討が進められている。本明細書では、このような様々な「オープンなRAN」を包括的に表す用語として「O-RAN」を用いる。従って、本明細書における「O-RAN」は、O-RAN Allianceが策定する同名の規格や仕様に限定的に解釈されるものではない。O-RANでは、複数の無線アクセスネットワークノード（RANノード）の集合を仮想的に管理するO-Cloudとも呼ばれる仮想化基盤（以下では便宜的にO-Cloudともいう）が提供される。
特開２０２１－８３０５８号公報
　O-RANの制御部を構成するNon-RT RIC（Non-Real Time RAN Intelligent Controller）等のプロセッサは、O-Cloudから取得した複数のRANノードの稼働状況に基づいて、当該複数のRANノードのリソース配分に関するリソース配分指針を発行する。本発明者は独自の検討を通じて、Non-RT RIC等のプロセッサによってO-RANの制御を更に効率化できることを見出した。
　本開示はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、無線アクセスネットワークの制御を効率化できる無線アクセスネットワーク制御装置等を提供することにある。
　上記課題を解決するために、本開示のある態様の無線アクセスネットワーク制御装置は、複数の無線アクセスネットワークノードの集合を仮想的に管理する仮想化基盤から、当該複数の無線アクセスネットワークノードの稼働状況を取得することと、各無線アクセスネットワークノードから、測定された稼働データを取得することと、稼働状況および稼働データに基づいて、仮想化基盤および各無線アクセスネットワークノードの少なくともいずれかに対して、当該各無線アクセスネットワークノードの稼働に関する稼働指針を発行することと、を実行する少なくとも一つのプロセッサを備える。
　この態様では、プロセッサが仮想化基盤から取得した複数のRANノードの稼働状況に加えて各RANノードから取得した稼働データも考慮することで、各RANノードを効率的に稼働できる稼働指針を仮想化基盤および各RANノードの少なくともいずれかに対して発行できる。
　本開示の別の態様は、無線アクセスネットワーク制御方法である。この方法は、複数の無線アクセスネットワークノードの集合を仮想的に管理する仮想化基盤から、当該複数の無線アクセスネットワークノードの稼働状況を取得することと、各無線アクセスネットワークノードから、測定された稼働データを取得することと、稼働状況および稼働データに基づいて、仮想化基盤および各無線アクセスネットワークノードの少なくともいずれかに対して、当該各無線アクセスネットワークノードの稼働に関する稼働指針を発行することと、を備える。
　本開示の更に別の態様は、記憶媒体である。この記憶媒体は、複数の無線アクセスネットワークノードの集合を仮想的に管理する仮想化基盤から、当該複数の無線アクセスネットワークノードの稼働状況を取得することと、各無線アクセスネットワークノードから、測定された稼働データを取得することと、稼働状況および稼働データに基づいて、仮想化基盤および各無線アクセスネットワークノードの少なくともいずれかに対して、当該各無線アクセスネットワークノードの稼働に関する稼働指針を発行することと、をコンピュータに実行させる無線アクセスネットワーク制御プログラムを記憶している。
　なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本開示の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。
　本開示によれば、無線アクセスネットワークの制御を効率化できる。
無線アクセスネットワーク制御装置の概要を模式的に示す。 SMOおよび／またはNon-RT RICとO-Cloudで実現される各種の機能を模式的に示す。 無線アクセスネットワーク制御装置を模式的に示す機能ブロック図である。 無線アクセスネットワーク制御装置によるRAN制御の例を示すフローチャートである。
　以下では、O-RAN Allianceが策定する規格や仕様である「O-RAN」に沿って本実施形態を説明する。このため、本実施形態では「O-RAN」で規定された公知の用語を便宜的に用いるが、本開示に係る技術は「Open RAN」や「vRAN」等の他の既存の無線アクセスネットワークや、将来に開発されうる同種の無線アクセスネットワークにも適用できる。
　図１は、本実施形態に係る無線アクセスネットワーク制御装置の概要を模式的に示す。この無線アクセスネットワーク制御装置は、O-RANに準拠した無線アクセスネットワークを制御するRAN制御装置である。SMO（Service Management and Orchestration）は、RAN制御装置全体またはO-RAN全体を制御して各部を協調動作させる。SMOは、全体制御を担う全体制御プロセッサとして機能するNon-RT RIC（Non-Real Time RAN Intelligent Controller）を備える。制御周期が比較的長い（例えば1秒以上の）Non-RT RICは、各RANノード（後述するO-CUおよび／またはO-DU）の稼働に関する指針、ポリシー、ガイダンス等を発行する。具体的には、Non-RT RICは、rAppと呼ばれるアプリケーションソフトウェアを実行して、A1インターフェースを通じてNear-RT RIC（Near-Real Time RAN Intelligent Controller）に対する各RANノードの稼働指針を発行する。制御周期が比較的短い（例えば1秒未満の）Near-RT RICは、xAppと呼ばれるアプリケーションソフトウェアを実行して、E2インターフェースを通じて各RANノード（O-CU/O-DU）自体や当該各RANノードに接続されている無線ユニット（O-RU）における汎用ハードウェア等を制御する。
　図示のRANノードは、O-RANに準拠した集約ユニット（CU: Central Unit）であるO-CU、および／または、O-RANに準拠した分散ユニット（DU: Distributed Unit）であるO-DUを備える。O-CUおよびO-DUは、いずれもO-RANにおけるベースバンド処理を担うが、O-CUは不図示のコアネットワーク側に設けられ、O-DUはO-RANに準拠した無線ユニット（RU: Radio Unit）であるO-RU側に設けられる。O-CUは、制御プレーン（CP: Control Plane）を構成するO-CU-CPと、ユーザプレーン（UP: User Plane）を構成するO-CU-UPに分かれていてもよい。なお、O-CUおよびO-DUは、一つのベースバンド処理ユニットとして一体的に構成されてもよい。また、RANノードとして、O-RANおよび第４世代移動通信システム（4G）に準拠する基地局としてのO-eNBが設けられてもよい。各RANノード（O-CU/O-DU）には一または複数のO-RUが接続されており、当該各RANノードを介してNear-RT RICによって制御される。各O-RUが提供する通信セル内の通信機（UE: User Equipment）は当該各O-RUに接続可能であり、各RANノード（O-CU/O-DU）を介して不図示のコアネットワークとモバイル通信を行える。
　各RANノード（O-CU/O-DU）およびNear-RT RICは、O1インターフェースを通じて各RANノード、各O-RU、各UEの稼働データ等を、いわゆるFCAPS（Fault, Configuration, Accounting, Performance, Security）のためにSMOに提供する。SMOは、O1インターフェースを通じて取得した稼働データに基づいて、Non-RT RICがA1インターフェースを通じてNear-RT RICに対して発行する各RANノードの稼働指針を必要に応じて更新する。なお、O1インターフェースや他のインターフェース（Open Fronthaul (M-Plane)等）によって、O-RUがSMOとFCAPSのために接続されていてもよい。
　複数のRANノード（O-CU/O-DU）の集合を仮想的に管理する仮想化基盤としてのO-Cloudは、O2インターフェースによってSMOと接続されている。SMOは、O2インターフェースを通じてO-Cloudから取得した複数のRANノード（O-CU/O-DU）の稼働状況に基づいて、当該複数のRANノードのリソース配分に関するリソース配分指針や負荷管理（workload management）に関する負荷管理指針を生成し、O2インターフェースを通じてO-Cloudに対して発行する。
　図２は、SMOおよび／またはNon-RT RICとO-Cloudで実現される各種の機能を模式的に示す。SMOでは、FOCOM（Federated O-Cloud Orchestration and Management）、NFO（Network Function Orchestrator）、OAM Functionの主に三つの機能が実現される。O-Cloudでは、IMS（Infrastructure Management Services）、DMS（Deployment Management Services）の主に二つの機能が実現される。
　FOCOMは、O2インターフェース（O2ims）を通じてO-CloudのIMSからサービスの提供を受けながら、O-Cloudにおけるリソースを管理する。NFOは、O2インターフェース（O2dms）を通じてO-CloudのDMSからサービスの提供を受けながら、ネットワーク機能（NF: Network Function）の集合の協調動作をO-Cloudにおける複数のNF Deploymentによって実現する。NFOは、展開済のNFにO1インターフェースを通じてアクセスするためにOAM Functionを利用してもよい。OAM Functionは、RANノード等のO-RAN管理エンティティ（O-RAN managed entity）のFCAPS管理を担う。本実施形態におけるOAM Functionは、O2imsおよび／またはO2dmsの手続または手順をモニタすることで、O-Cloudが仮想的に管理する複数のRANノードの障害や稼働状況に関するデータを受け取るためのコールバックが提供される機能ブロックとなりうる。IMSは、O-Cloudのリソース（ハードウェア）や、それらを管理するために使用されるソフトウェアの管理を担い、主にSMOのFOCOMに対してサービスを提供する。DMSは、O-Cloudにおける複数のNF Deploymentの管理、具体的には開始、監視、終了等を担い、主にSMOのNFOに対してサービスを提供する。
　図３は、本実施形態に係る無線アクセスネットワーク制御装置１を模式的に示す機能ブロック図である。無線アクセスネットワーク制御装置１は、稼働状況取得部１１と、稼働データ取得部１２と、稼働指針発行部１３と、機械学習モデル格納部１４を備える。これらの機能ブロックは、コンピュータの中央演算処理装置等のプロセッサ、メモリ、入力装置、出力装置、コンピュータに接続される周辺機器等のハードウェア資源と、それらを用いて実行されるソフトウェアの協働により実現される。コンピュータの種類や設置場所は問わず、上記の各機能ブロックは、単一のコンピュータのハードウェア資源で実現してもよいし、複数のコンピュータに分散したハードウェア資源を組み合わせて実現してもよい。特に本実施形態では、無線アクセスネットワーク制御装置１の機能ブロックの一部または全部を、SMOおよび／またはNon-RT RICに設けられるプロセッサで実現してもよいし、SMOおよび／またはNon-RT RIC外に設けられるコンピュータやプロセッサで分散的または集中的に実現してもよい。
　稼働状況取得部１１は、複数のRANノード２１～２Ｎ（Ｎは２以上の整数）の集合を仮想的に管理する仮想化基盤２としてのO-Cloudから、O2インターフェースを通じて当該複数のRANノード２１～２Ｎの障害や稼働状況を取得する。ここで、稼働状況取得部１１がO-Cloudから取得できる稼働状況としては、各RANノード２１～２Ｎにおけるリソース使用や通信負荷の状況が例示される。これらの複数のRANノード２１～２Ｎの稼働状況は、例えば、SMOおよび／またはNon-RT RICで実現されるFOCOMがO2imsインターフェースを通じてO-Cloudで実現されるIMSから取得してもよいし、SMOおよび／またはNon-RT RICで実現されるOAM FunctionがO2インターフェースを通じてO-Cloudから取得してもよい。
　稼働データ取得部１２は、各RANノード２１～２Ｎについて個別に測定された稼働データを、当該各RANノード２１～２Ｎ、各O-RU、ノード制御部３としてのNear-RT RIC等からO1インターフェース等を通じて取得する。ここで、稼働データ取得部１２が各RANノード２１～２Ｎについて個別に取得できる稼働データは、一般的なモバイル通信の基地局で検知可能な各種のデータであり、例えば、時間当たりの通信量や通信速度、接続されているUE（通信機）の数や種別、UEからの通信電波の強度や態様、UEとO-RUの間のチャネルの品質、O-RUが提供する通信セルのカバー範囲や利用可能帯域、RANノード２１～２ＮやO-RUのハードウェアの性能や状態等が例示される。
　稼働指針発行部１３は、稼働状況取得部１１がO2インターフェースを通じて仮想化基盤２から取得した複数のRANノード２１～２Ｎの障害や稼働状況、および、稼働データ取得部１２がO1インターフェース等を通じて取得した各RANノード２１～２Ｎについての個別の稼働データに基づいて、仮想化基盤２および各RANノード２１～２Ｎの少なくともいずれかに対して、当該各RANノード２１～２Ｎの稼働に関する稼働指針を発行する。稼働指針発行部１３は、O2インターフェースを通じて仮想化基盤２に対して発行する稼働指針の例として、複数のRANノード２１～２Ｎのリソース配分および／または負荷管理に関するリソース配分指針および／または負荷管理指針を発行するリソース配分指針発行部１３１を備える。
　また、稼働指針発行部１３は、各RANノード２１～２Ｎに対して発行する稼働指針の例として、当該各RANノード２１～２Ｎのトラフィック制御に関するトラフィック制御指針を発行するトラフィック制御指針発行部１３２を備える。具体的には、Non-RT RICによって少なくとも一部が構成される稼働指針発行部１３および／またはトラフィック制御指針発行部１３２は、A1インターフェースを通じてNear-RT RICによって構成されるノード制御部３に対して稼働指針および／またはトラフィック制御指針を発行する。ノード制御部３は、A1インターフェースを通じて受け取った稼働指針および／またはトラフィック制御指針に基づいて、E2インターフェースを通じて各RANノード２１～２Ｎを制御する。例えば、前述のトラフィック制御指針が特定のRANノードにおけるトラフィックを減らすものである場合、ノード制御部３は、当該RANノードに接続中のUEを他の利用可能なRANノードに誘導する、当該RANノードに接続中のUEの通信速度や通信量を制限する、当該RANノードに対する新たなUEの接続を制限する等のトラフィック制限処理を、当該RANノード自体やそれに接続されているO-RUが提供する通信セル内のUEに対して行う。
　稼働指針発行部１３は、機械学習モデル格納部１４に格納された機械学習モデルに基づいて、前述のリソース配分指針、負荷管理指針、トラフィック制御指針を含む稼働指針を発行する。この機械学習モデルは、稼働状況取得部１１がO2インターフェースを通じて仮想化基盤２から取得した複数のRANノード２１～２Ｎの障害や稼働状況、および、稼働データ取得部１２がO1インターフェース等を通じて取得した各RANノード２１～２Ｎについての個別の稼働データの組から稼働指針の組を導出可能である。具体的には、稼働状況取得部１１からの稼働状況と稼働データ取得部１２からの稼働データの組が入力された機械学習モデルは、入力と出力を関連付ける網羅的な訓練データまたは教師データを用いて予め行われた機械学習に基づいて、O2インターフェースを通じて仮想化基盤２に対して発行されるリソース配分指針や負荷管理指針、各RANノード２１～２Ｎに対して発行されるトラフィック制御指針等の稼働指針の組を出力する。
　このように、本実施形態の機械学習モデルは、仮想化基盤２からの入力（稼働状況）と各RANノード２１～２Ｎからの入力（稼働データ）の組を、仮想化基盤２への出力（リソース配分指針、負荷管理指針等）と各RANノード２１～２Ｎへの出力（トラフィック制御指針等）の組に対応付けるものである。仮想化基盤２からの入力を仮想化基盤２への出力に個別に対応付け、各RANノード２１～２Ｎからの入力を各RANノード２１～２Ｎへの出力に個別に対応付ける単純な場合と比較して、本実施形態の機械学習モデルによれば仮想化基盤２および各RANノード２１～２Ｎの入出力の相関等を総合的または網羅的に考慮できるため、各RANノード２１～２Ｎを効率的に稼働するための稼働指針を仮想化基盤２および各RANノード２１～２Ｎの両面から効果的に運用できる。
　図４は、本実施形態に係る無線アクセスネットワーク制御装置１によるRAN制御の例を示すフローチャートである。フローチャートにおける「Ｓ」はステップまたは処理を意味する。本図のRAN制御は、仮想化基盤２や各RANノード２１～２Ｎに対する稼働指針の新規発行時や、発行済の稼働指針の更新を検討すべきイベントが発生した際に実行される。
　Ｓ１では、Non-RT RICで実行されるrAppが、SMOに対して仮想化基盤２からの稼働状況の収集を要求する。Ｓ２では、Non-RT RICが、SMOのOAM Function（図２）を通じた仮想化基盤２（O-Cloud）からのリソース使用状況の取得要求を送信する。Ｓ３では、SMOのOAM Functionが、Ｓ２の取得要求に応じてO2インターフェースを通じて仮想化基盤２から取得したリソース使用状況をNon-RT RICに共有する。Ｓ４では、Non-RT RICが稼働指針の策定に有用なサービスを仮想化基盤２（O-Cloud）において特定した場合、O2-IMS（O2ims）インターフェースを通じてO-CloudのIMSに対してサブスクリプション要求を送信する。Ｓ５では、仮想化基盤２（O-Cloud）のIMSが、各RANノード２１～２Ｎが関係付けられたO-Cloud上のノードの稼働状況を、O2インターフェースを通じてNon-RT RICに対して開示する。Ｓ６では、稼働状況取得部１１として機能するNon-RT RICが、Ｓ３やＳ５で仮想化基盤２（O-Cloud）から提供された稼働状況に関する情報を、機械学習モデル格納部１４に格納されている機械学習モデルに入力可能な態様で保存する。
　Ｓ７では、稼働データ取得部１２として機能するNon-RT RICおよび／またはSMOが、O1インターフェース等を通じて各RANノード２１～２Ｎについて個別に測定された稼働データ（Ｓ６で保存された稼働状況より具体的な情報）を取得し、機械学習モデル格納部１４に格納されている機械学習モデルに入力可能な態様で保存する。Ｓ８では、稼働指針発行部１３として機能するNon-RT RICで実行されるrAppが、Ｓ６で保存された稼働状況およびＳ７で保存された稼働データの組を、機械学習モデル格納部１４に格納されている機械学習モデルに入力する。Ｓ９では、稼働指針発行部１３として機能するNon-RT RICで実行されるrAppが、Ｓ８において機械学習モデルが導出した稼働指針を、仮想化基盤２および／または各RANノード２１～２Ｎに対して発行する。以下に稼働指針の具体例を三つ示す。
　第１の具体例では、Ｓ６で保存された稼働状況によってO-Cloudのリソースの稼働率が高いことが検知され、かつ、Ｓ６で保存された稼働状況および／またはＳ７で保存された稼働データによって、当該リソース（RANノード２１～２Ｎおよび／またはO-RU）を使用中のUEが他のリソースを使用できる状況にあることが検知されたものとする。この場合、トラフィック制御指針発行部１３２として機能するrAppおよび／またはNon-RT RICは、稼働率が比較的高いRANノード２１～２Ｎから稼働率が比較的低いRANノード２１～２ＮにUEのトラフィックを誘導するトラフィック制御指針を、A1インターフェースを通じてNear-RT RIC（ノード制御部３）に対して発行する。
　第２の具体例では、Ｓ６で保存された稼働状況によってO-Cloudのリソースの稼働率が高いことが検知され、かつ、Ｓ６で保存された稼働状況および／またはＳ７で保存された稼働データによって、当該リソース（RANノード２１～２Ｎおよび／またはO-RU）を使用中のUEが他のリソースを使用できない状況にあることが検知されたものとする。この場合、リソース配分指針発行部１３１として機能するrAppおよび／またはNon-RT RICは、稼働率が比較的高いRANノード２１～２Ｎに対してリソースを追加投入するリソース配分指針を、SMOのNFOおよびO2（O2dms）インターフェースを通じてO-Cloud（仮想化基盤２）に対して発行する。
　第３の具体例では、Ｓ６で保存された稼働状況によってO-Cloudのリソースの稼働率が低いことが検知され、かつ、Ｓ６で保存された稼働状況および／またはＳ７で保存された稼働データによって、当該リソース（RANノード２１～２Ｎおよび／またはO-RU）を使用中のUEが他のリソースを使用できる状況にあることが検知されたものとする。この場合、トラフィック制御指針発行部１３２として機能するrAppおよび／またはNon-RT RICは、稼働率が比較的低いRANノード２１～２Ｎから他のRANノード２１～２ＮにUEのトラフィックを誘導するトラフィック制御指針を、A1インターフェースを通じてNear-RT RIC（ノード制御部３）に対して発行してもよい。更に、リソース配分指針発行部１３１として機能するrAppおよび／またはNon-RT RICは、他のRANノード２１～２Ｎにトラフィックが移った後に稼働率が極めて低くなったRANノード２１～２Ｎのリソースを削減するリソース配分指針を、SMOのNFOおよびO2（O2dms）インターフェースを通じてO-Cloud（仮想化基盤２）に対して発行してもよい。
　Ｓ１０では、Near RT RIC（ノード制御部３）が、Ｓ９で発行されたトラフィック制御指針等の稼働指針に対するフィードバックを、rAppおよび／またはNon-RT RICに対してO1インターフェース等を通じて提供し、および／または、SMOにおけるNFOやOAM Functionが、Ｓ９で発行されたリソース配分指針等の稼働指針に対するO-Cloud（仮想化基盤２）からのフィードバックを、rAppおよび／またはNon-RT RICに対してO2インターフェースを通じて提供する。
　以上の本実施形態をO-RAN Allianceが策定する既存の「O-RAN」に適用する場合、以下のような変更をSMOおよび／またはNon-RT RICに加えるのが好ましい。
　（１）rAppとNon-RT RICの基盤（プラットフォーム）を接続するR1インターフェースが、O2関連サービス（例えば、IMSがO2imsインターフェースを通じて提供するO-Cloudのリソース使用状況を監視するサービス）を通じてO-Cloudへのサブスクリプションをできるようにすること。
　（２）Non-RT RICが、O-Cloudノード（すなわち、O-Cloudリソース）の構成パラメータの非リアルタイム最適化のための再構成を要求できるようにすること。この場合のrAppは、SMOのNFOを通じてO2-DMSおよび／またはO2-IMSインターフェース上で、O-Cloudノードのための制御または指針発行のメカニズムを提供する。
　（３）R1 GAP specificationが、各種のO2関連サービス（例えば、IMSがO2imsインターフェースを通じて提供するO-Cloudのリソース使用状況を監視するサービスのサブスクリプション、非リアルタイム最適化のためのO2再構成要求等）をサポートできるようにすること。
　（４）SMOのNFOおよび／またはFOCOMが、O-CloudのDMSにおけるNF生成のために、Non-RT RICからの指針発行をサポートできるようにすること。
　（５）SMOのNFOを通じたrAppからのDMSに対する指針管理や、O-CloudノードのE2ノード（各RANノード２１～２Ｎ）へのマッピング等のために、O2 terminationが規定されること。
　以上、本開示を実施形態に基づいて説明した。実施形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本開示の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
　なお、実施形態で説明した各装置の機能構成はハードウェア資源またはソフトウェア資源により、あるいはハードウェア資源とソフトウェア資源の協働により実現できる。ハードウェア資源としてプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、その他のＬＳＩを利用できる。ソフトウェア資源としてオペレーティングシステム、アプリケーション等のプログラムを利用できる。
　本開示は以下の項目のように表現してもよい。
　項目１：
　複数の無線アクセスネットワークノードの集合を仮想的に管理する仮想化基盤から、当該複数の無線アクセスネットワークノードの稼働状況を取得することと、
　前記各無線アクセスネットワークノードから、測定された稼働データを取得することと、
　前記稼働状況および前記稼働データに基づいて、前記仮想化基盤および前記各無線アクセスネットワークノードの少なくともいずれかに対して、当該各無線アクセスネットワークノードの稼働に関する稼働指針を発行することと、
　を実行する少なくとも一つのプロセッサを備える無線アクセスネットワーク制御装置。
　項目２：
　前記稼働指針を発行することは、前記仮想化基盤に対して、前記複数の無線アクセスネットワークノードのリソース配分に関するリソース配分指針を発行することを含む、項目１に記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
　項目３：
　前記稼働指針を発行することは、前記各無線アクセスネットワークノードに対して、当該各無線アクセスネットワークノードのトラフィック制御に関するトラフィック制御指針を発行することを含む、項目１または２に記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
　項目４：
　前記少なくとも一つのプロセッサは、Non-RT RIC（Non-Real Time RAN Intelligent Controller）によって構成される、項目１から３のいずれかに記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
　項目５：
　前記稼働状況を取得することは、前記少なくとも一つのプロセッサが、O2インターフェースを通じて前記仮想化基盤から前記稼働状況を取得することを含み、
　前記稼働指針を発行することは、前記少なくとも一つのプロセッサが、前記O2インターフェースを通じて前記仮想化基盤に対して前記稼働指針を発行することを含む、
　項目１から４のいずれかに記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
　項目６：
　前記稼働データを取得することは、前記少なくとも一つのプロセッサが、O1インターフェースを通じて前記各無線アクセスネットワークノードから前記稼働データを取得することを含む、項目１から５のいずれかに記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
　項目７：
　前記稼働指針を発行することは、前記少なくとも一つのプロセッサが、A1インターフェースを通じてNear-RT RIC（Near-Real Time RAN Intelligent Controller）に対して前記稼働指針を発行することを含む、項目１から６のいずれかに記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
　項目８：
　前記Near-RT RICは、E2インターフェースを通じて前記稼働指針に基づいて前記各無線アクセスネットワークノードを制御する、項目７に記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
　項目９：
　前記少なくとも一つのプロセッサは、前記稼働状況および前記稼働データから前記稼働指針を導出可能な機械学習モデルを備え、
　前記稼働指針を発行することは、前記機械学習モデルが導出した前記稼働指針を発行することを含む、
　項目１から８のいずれかに記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
　項目１０：
　複数の無線アクセスネットワークノードの集合を仮想的に管理する仮想化基盤から、当該複数の無線アクセスネットワークノードの稼働状況を取得することと、
　前記各無線アクセスネットワークノードから、測定された稼働データを取得することと、
　前記稼働状況および前記稼働データに基づいて、前記仮想化基盤および前記各無線アクセスネットワークノードの少なくともいずれかに対して、当該各無線アクセスネットワークノードの稼働に関する稼働指針を発行することと、
　を備える無線アクセスネットワーク制御方法。
　項目１１：
　複数の無線アクセスネットワークノードの集合を仮想的に管理する仮想化基盤から、当該複数の無線アクセスネットワークノードの稼働状況を取得することと、
　前記各無線アクセスネットワークノードから、測定された稼働データを取得することと、
　前記稼働状況および前記稼働データに基づいて、前記仮想化基盤および前記各無線アクセスネットワークノードの少なくともいずれかに対して、当該各無線アクセスネットワークノードの稼働に関する稼働指針を発行することと、
　をコンピュータに実行させる無線アクセスネットワーク制御プログラムを記憶している記憶媒体。
　本願は、2021年12月3日に出願されたインド特許出願202141056085を基礎として優先権を主張するものであり、当該インド出願の全内容を参照することによって援用する。
　本開示は、仮想化基盤および無線アクセスネットワークノードによる無線アクセスネットワーク制御に関する。
　１　無線アクセスネットワーク制御装置、２　仮想化基盤、３　ノード制御部、１１　稼働状況取得部、１２　稼働データ取得部、１３　稼働指針発行部、１４　機械学習モデル格納部、２１～２Ｎ　RANノード、１３１　リソース配分指針発行部、１３２　トラフィック制御指針発行部。

Claims (11)

  1. 　複数の無線アクセスネットワークノードの集合を仮想的に管理する仮想化基盤から、当該複数の無線アクセスネットワークノードの稼働状況を取得することと、
    　前記各無線アクセスネットワークノードから、測定された稼働データを取得することと、
    　前記稼働状況および前記稼働データに基づいて、前記仮想化基盤および前記各無線アクセスネットワークノードの少なくともいずれかに対して、当該各無線アクセスネットワークノードの稼働に関する稼働指針を発行することと、
    　を実行する少なくとも一つのプロセッサを備える無線アクセスネットワーク制御装置。
  2. 　前記稼働指針を発行することは、前記仮想化基盤に対して、前記複数の無線アクセスネットワークノードのリソース配分に関するリソース配分指針を発行することを含む、請求項１に記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
  3. 　前記稼働指針を発行することは、前記各無線アクセスネットワークノードに対して、当該各無線アクセスネットワークノードのトラフィック制御に関するトラフィック制御指針を発行することを含む、請求項１に記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
  4. 　前記少なくとも一つのプロセッサは、Non-RT RIC（Non-Real Time RAN Intelligent Controller）によって構成される、請求項１に記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
  5. 　前記稼働状況を取得することは、前記少なくとも一つのプロセッサが、O2インターフェースを通じて前記仮想化基盤から前記稼働状況を取得することを含み、
    　前記稼働指針を発行することは、前記少なくとも一つのプロセッサが、前記O2インターフェースを通じて前記仮想化基盤に対して前記稼働指針を発行することを含む、
    　請求項１に記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
  6. 　前記稼働データを取得することは、前記少なくとも一つのプロセッサが、O1インターフェースを通じて前記各無線アクセスネットワークノードから前記稼働データを取得することを含む、請求項１に記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
  7. 　前記稼働指針を発行することは、前記少なくとも一つのプロセッサが、A1インターフェースを通じてNear-RT RIC（Near-Real Time RAN Intelligent Controller）に対して前記稼働指針を発行することを含む、請求項１に記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
  8. 　前記Near-RT RICは、E2インターフェースを通じて前記稼働指針に基づいて前記各無線アクセスネットワークノードを制御する、請求項７に記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
  9. 　前記少なくとも一つのプロセッサは、前記稼働状況および前記稼働データから前記稼働指針を導出可能な機械学習モデルを備え、
    　前記稼働指針を発行することは、前記機械学習モデルが導出した前記稼働指針を発行することを含む、
    　請求項１に記載の無線アクセスネットワーク制御装置。
  10. 　複数の無線アクセスネットワークノードの集合を仮想的に管理する仮想化基盤から、当該複数の無線アクセスネットワークノードの稼働状況を取得することと、
    　前記各無線アクセスネットワークノードから、測定された稼働データを取得することと、
    　前記稼働状況および前記稼働データに基づいて、前記仮想化基盤および前記各無線アクセスネットワークノードの少なくともいずれかに対して、当該各無線アクセスネットワークノードの稼働に関する稼働指針を発行することと、
    　を備える無線アクセスネットワーク制御方法。
  11. 　複数の無線アクセスネットワークノードの集合を仮想的に管理する仮想化基盤から、当該複数の無線アクセスネットワークノードの稼働状況を取得することと、
    　前記各無線アクセスネットワークノードから、測定された稼働データを取得することと、
    　前記稼働状況および前記稼働データに基づいて、前記仮想化基盤および前記各無線アクセスネットワークノードの少なくともいずれかに対して、当該各無線アクセスネットワークノードの稼働に関する稼働指針を発行することと、
    　をコンピュータに実行させる無線アクセスネットワーク制御プログラムを記憶している記憶媒体。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021019631A1 (ja) * 2019-07-26 2021-02-04 株式会社Ｎｔｔドコモ 通信装置及び通信方法
JP2021083058A (ja) 2019-11-22 2021-05-27 株式会社Ｋｄｄｉ総合研究所 制御装置、制御方法、及びプログラム
US20210306874A1 (en) * 2018-08-20 2021-09-30 Nokia Solutions And Networks Oy Method, apparatus and computer program

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210306874A1 (en) * 2018-08-20 2021-09-30 Nokia Solutions And Networks Oy Method, apparatus and computer program
WO2021019631A1 (ja) * 2019-07-26 2021-02-04 株式会社Ｎｔｔドコモ 通信装置及び通信方法
JP2021083058A (ja) 2019-11-22 2021-05-27 株式会社Ｋｄｄｉ総合研究所 制御装置、制御方法、及びプログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
QUALCOMM INCORPORATED: "AI/ML framework", 3GPP TSG RAN WG3 #110-E R3-206170, 23 October 2020 (2020-10-23), XP051945743 *

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