O-RAN WG2 AI/ML工作流程与标准要求(v01.03.02)
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更新于2024-07-08
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本文档是O-RAN Working Group 2(WG2)关于人工智能/机器学习(AI/ML)在O-RAN(开放Radio接入网)系统中的工作流程描述和要求的技术报告。O-RAN是一个旨在推动开放无线网络架构标准化的联盟,其目标是通过共享硬件和软件组件来提高网络的灵活性和效率。该技术报告v01.03.02由O-RAN Alliance于2021年发布,所有使用、访问或下载此规范文档的行为均需遵循O-RAN Adopter License Agreement的条款,可在附件ZZZ中找到。
第一章"Introduction"(介绍)部分定义了报告的范围,概述了AI/ML在O-RAN中的应用背景,以及引用的相关标准和文献。同时,还提供了必要的定义和缩写列表,如AI/ML的具体含义及其在O-RAN中的术语使用。
第二章"Machine Learning"(机器学习)详细阐述了通用术语和定义,包括AI的不同类型,强调了如何在无线通信领域应用这些技术。这一章节介绍了AI的三个主要类别:监督学习、无监督学习和强化学习,这些都是O-RAN架构中可能采用的基础算法。
第三章"Types of Machine Learning algorithms"(机器学习算法类型)深入探讨了每种类型的机器学习方法在O-RAN中的具体应用,如如何利用监督学习进行数据预测和分类,无监督学习进行模式识别和聚类,以及强化学习如何通过试错学习优化网络决策。
第四章"Procedure/Integration"(流程/整合)可能涵盖了AI/ML如何与O-RAN的控制循环(control loops)相结合,包括AI功能在无线网络中的部署策略、数据处理流程以及如何确保性能监控和可解释性。这部分内容可能会涉及AI在无线资源管理、网络优化、故障检测和自我修复等方面的具体实施步骤。
这份文档深入探讨了AI/ML在O-RAN NR无线通信标准协议中的角色和应用,提供了技术框架和实施指南,对O-RAN的运营商、制造商和研究者来说,是一份理解如何利用AI驱动无线网络现代化的重要参考资料。通过阅读和理解这份报告,参与者可以更好地设计、集成和优化基于AI的解决方案,以提升O-RAN系统的整体性能和效率。
2020-07-22 上传
2022-09-21 上传
2021-05-11 上传
2021-09-20 上传
2024-02-10 上传
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AJ_chenrui
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