Orientations de trafic intelligentes dans le cadre d'un RAN ouvert au-delà de 5G basé sur la prédiction de trafic LSTM

L'Alliance Open Radio Access Network (ORAN) propose une fonctionnalité RAN désagrégée construite à l'aide de spécifications d'interface ouvertes entre les blocs. Pour soutenir efficacement divers services concurrents, à savoir le large bande mobile amélioré (eMBB) et l'ultra-fiabilité et la faible latence (uRLLC), l'Alliance ORAN a introduit une approche standard vers des réseaux plus virtualisés, ouverts et intelligents. Pour réaliser les avantages de l'ORAN dans l'optimisation de l'utilisation des ressources, cet article étudie un schéma d'orientation de trafic (TS) intelligent au sein de l'architecture ORAN désagrégée proposée. À cet effet, nous proposons un cadre de prévision de trafic intelligent conjoint, de distribution du flot, d'association dynamique des utilisateurs et de gestion des ressources radio (JIFDR) en présence de demandes de trafic dynamiques inconnues. Pour s'adapter à des environnements dynamiques sur différentes échelles de temps, nous décomposons le problème d'optimisation formulé en deux sous-problèmes à long terme et à court terme, où l'optimalité de ce dernier dépend fortement de la demande de trafic dynamique optimale. Nous appliquons ensuite un modèle de mémoire à long et court terme (LSTM) pour résoudre efficacement le sous-problème à long terme, visant à prédire les demandes de trafic dynamique, le découpage RAN et les décisions de répartition de flot. Le sous-problème à court terme non convexe résultant est converti en une forme plus facilement calculable en exploitant des approximations convexes successives. Enfin, des résultats de simulation sont fournis pour démontrer l'efficacité des algorithmes proposés par rapport à plusieurs schémas de référence bien connus.