智能切片系统的数据参考集生成方法、装置、设备及介质与流程

1.本技术涉及无线通信技术领域，特别是涉及一种接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法、装置、电子设备、可读存储介质及接入网系统。


背景技术：

2.网络切片技术为一种按需组网的方式，根据sla(服务等级协议)为特定的通信服务类型选定所需要的虚拟机和物理资源，实现对资源的重组。其可以让运营商在统一的基础设施上分离出多个虚拟的端到端网络，每个网络切片从无线接入网到承载网再到核心网上进行逻辑隔离，以适配各种各样类型的应用。
3.目前，相关技术通过人工智能技术以及机器学习方法可将网络切片技术下沉至接入网，从而为运行商和用户提供智能化的切片服务。众所周知，无论是人工智能技术还是机器学习方法的实现，均需要依赖知识库或者是说数据参考集。但是，相关技术并无法快速、完备地建立数据参考集。
4.鉴于此，如何快速、完备地生成接入网无线智能切片系统所需的切片数据参考集，是所属领域技术人员需要解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术提供了一种接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法、装置、电子设备、可读存储介质及接入网系统，可以快速、完备地建立接入网无线智能切片系统所需的切片数据参考集。
6.为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：
7.本发明实施例一方面提供了一种接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法，应用于基站，包括：
8.当接收到自行遍历指令，切换至切片遍历模式；
9.在所述切片遍历模式下，基于切片配置信息自动为各待配置切片设置多种不同的资源配置条件，并驱动基站分别运行于每个待配置切片的每一组资源配置条件下，同时获取所有待配置切片在不同资源配置条件下的基站状态信息及切片参数信息；
10.将所述基站状态信息及所述切片参数信息，发送至无线智能切片系统的智能学习数据库中。
11.可选的，所述基于切片配置信息自动为各待配置切片设置多种不同的资源配置条件，包括：
12.获取切片配置信息；所述切片配置信息包括遍历周期、待配置切片总数、资源块总数、每个待配置切片的资源块配置范围和初始配置值；
13.在每个遍历周期中，基于所述切片配置信息为各待配置切片确定所有的资源块分配方案。
14.可选的，所述基于切片配置信息自动为各待配置切片设置多种不同的资源配置条
件，包括：
15.a1：将各待配置切片划分为多个第一待配置切片、多个第二待配置切片和多个候选待配置切片；
16.a2：将各第一待配置切片的资源块配置值固定为相应的初始配置值，从各第二待配置切片中选择一个第二待配置切片作为当前第二待配置切片，将当前第二待配置切片的资源块配置值设置为在每个统计周期内递增第一目标个数资源块，基于切片配置信息循环确定每个统计周期内其余各第二待配置切片、各候选待配置切片的所有资源块分配方案；
17.a3：当所述当前第二待配置切片的资源块配置值达到对应最大配置值，从各第一待配置切片中选择一个第一待配置切片作为当前第一待配置切片，将所述当前第一待配置切片的资源块配置值设置为在每个统计周期内递增第二目标个数资源块，复原各候选待配置切片、各第二待配置切片和其余各第一待配置切片的资源块配置值为相应的初始配置值，重复执行a2和a3，直至所述当前第一待配置切片的资源块配置值达到对应最大配置值；
18.a4：当所述当前第一待配置切片的资源块配置值达到对应最大配置值，从各第一待配置切片中再次选择一个第一待配置切片作为当前第一待配置切片跳转执行a3，直至每个第一待配置切片的资源块配置值均达到对应最大配置值；
19.a5：从各第二待配置切片中再次选择一个第二待配置切片作为当前第二待配置切片跳转执行a2，直至每个第二待配置切片的资源块配置值均达到对应最大配置值。
20.可选的，所述基于切片配置信息自动为各待配置切片设置多种不同的资源配置条件，还包括：
21.判断是否存在切片遍历中断信息；所述切片遍历中断信息为所述基站中断上一次切片遍历模式时所存储的切片资源配置情况；
22.若存在所述切片遍历中断信息，基于所述切片遍历中断信息从中断位置继续为当前周期中未遍历的待配置切片设置相应的资源配置条件。
23.可选的，还包括：
24.当接收到所述无线智能切片系统发送的切片推演配置信息，将所述切片推演配置信息发送至所述智能学习数据库。
25.本发明实施例另一方面提供了一种接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成装置，应用于基站，包括：
26.模式切换模块，用于当接收到自行遍历指令，切换至切片遍历模式；
27.切片自动配置模块，用于在所述切片遍历模式下，基于切片配置信息自动为各待配置切片设置多种不同的资源配置条件，并驱动基站分别运行于每个待配置切片的每一组资源配置条件下，同时获取所有待配置切片在不同资源配置条件下的基站状态信息及切片参数信息；
28.数据生成模块，用于将所述基站状态信息及所述切片参数信息，发送至无线智能切片系统的智能学习数据库中。
29.本发明实施例还提供了一种电子设备，应用于基站，包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如前任一项所述接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法的步骤。
30.本发明实施例还提供了一种可读存储介质，应用于基站，所述可读存储介质上存
储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前任一项所述接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法的步骤。
31.本发明实施例最后还提供了一种接入网系统，包括基站和无线智能切片系统；
32.所述基站与所述无线智能切片系统通过通信接口进行数据及指令的传输；
33.所述基站，用于实现如前任一项所述接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法的步骤；
34.所述无线智能切片系统，用于将所述基站发送的所有基站状态信息及所有切片参数信息作为切片数据参考集，基于人工智能算法训练切片配置模型。
35.可选的，所述无线智能切片系统包括智能学习数据库、切片训练模块、切片推演模块、数据处理模块和指令管理模块；
36.所述基站，还用于通过所述通信接口向所述数据处理模块发送实时切片统计数据和fapi接口数据；
37.所述数据处理模块，用于对所述实时切片统计数据和所述fapi接口数据进行数据处理，并将数据处理结果发送至所述切片推演模块；
38.所述切片训练模块，用于基于所述智能学习数据库，训练所述切片配置模型；
39.所述切片推演模块，用于调用所述切片配置模型对所述数据处理结果进行计算，得到切片推演配置信息，并将所述切片推演配置信息下发至所述指令管理模块；
40.所述指令管理模块，用于基于所述切片推演配置信息生成切片配置指令，并通过所述通信接口发送至所述基站。
41.本技术提供的技术方案的优点在于，通过基站自行周期性地为各切片设置不同的资源配置条件，并通过遍历各切片统计切片变化各个周期内的基站状态信息以及切片参数信息，一个周期的切片遍历可达到秒级，循环多个周期仅需要花费原先十分之一甚至百分之一的时间便可生成更多数量的切片数据，快速、完备地扩充人工智能算法的智能学习数据库。
42.此外，随着智能学习数据库的数据量的不断完善和增长，供给无线智能切片系统的切片训练模块的数据样本越多，切片配置模型输出的参数配置结果也越准确，切片推演模块也能根据自身算法配置的参数对基站行为的数据反馈而不断优化，自主学习，不断优化最优解，更加合理分配切片资源，有效提升基站的切片配置性能。
43.此外，本技术还针对接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法提供了相应的实现装置、电子设备、可读存储介质及接入网系统，进一步使得所述方法更具有实用性，所述装置、电子设备、可读存储介质及接入网系统具有相应的优点。
44.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本技术。
附图说明
45.为了更清楚的说明本发明实施例或相关技术的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
46.图1为本发明实施例提供的一种接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法的流程示意图；
47.图2为本发明实施例提供的接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成装置的一种具体实施方式结构图；
48.图3为本发明实施例提供的电子设备的一种具体实施方式结构图；
49.图4为本发明实施例提供的接入网系统的一种具体实施方式结构图；
50.图5为本发明实施例提供的一个示例性应用场景的框架示意图。
具体实施方式
51.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
52.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定的顺序。此外术语“包括”和“具有”以及二者的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可包括没有列出的步骤或单元。下面详细的说明本技术的各种非限制性实施方式。
53.首先参见图1，图1为本发明实施例提供的一种接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法的流程示意图，无线智能切片系统根据基站上报的实时切片数据，利用基于人工智能算法所训练得到的切片配置模型对实时切片数据进行分析处理，得到相应的切片资源的配置信息，为了便于描述，不引起歧义，称无线智能切片系统发送给基站的切片资源的配置信息为切片推演配置信息，基站基于接收到的切片推演配置信息为各切片分配相应的资源块。可以理解的是，切片配置模型的训练需要依赖大量的样本数据，样本数据为智能学习数据库中的数据。在相关技术中，智能学习库中的数据包括切片推演配置信息，以及基站在切片推演配置信息下运行所产生的数据；由于智能学习库的数据均来源于基站在正常工作状态下所产生的数据，所以智能学习数据库的数据扩充和数据完备性均需要大量时间才能达到好的效果。为了快速地、完备地生成切片数据参考集，本技术的基站主动在资源块的资源范围内按切片类型进行遍历运行，记录上报响应的基站相关数据和切片指标参数，也即无线智能切片系统的智能学习数据库中的大多数数据来源于基站自行遍历运行过程中所采集的数据，可包括以下内容：
54.s101：当接收到自行遍历指令，切换至切片遍历模式。
55.可以理解的是，基站通常处于正常工作状态下，也即向无线智能切片系统上报切片实时数据，并基于无线智能切片系统反馈的切片的资源配置信息为各切片分配相应的资源。本实施例可通过自行遍历指令触发基站从正常工作状态切换至切片遍历模式下，切片遍历模式即为基站自行周期性遍历切片的配置，并记录到各个切片配置下的基站状态信息和切片参数信息，自行遍历指令可根据实际应用场景灵活选择，例如可为用户通过人机交互模块输入的指令，可以为在基站设置按键或按钮，通过按钮或按键下发的指令，或者是内置自动化触发指令，如在夜间的某个时间段每隔三天触发一次，这均不影响本技术的实现。
56.s102：在切片遍历模式下，基于切片配置信息自动为各待配置切片设置多种不同的资源配置条件，并驱动基站分别运行于每个待配置切片的每一组资源配置条件下，获取所有待配置切片在不同资源配置条件下的基站状态信息及切片参数信息。
57.基站被触发切换至切片遍历模式下，会获取切片配置信息，切片配置信息即为用于自行为各待配置切片进行资源配置的基本信息，例如包括但并不限制于遍历周期、待配置切片总数、资源块总数、每个待配置切片的资源块配置范围和初始配置值。其中，遍历周期为基站在当前切片遍历模式下，为每个待配置切片设置资源配置条件的循环次数，资源块总数基于实际网络情况进行确定，如5g nr 30m子载波100m带宽时，资源块总个数为273个。资源块配置范围是指每个待配置切片所分配的资源块的范围，包括每个待配置切片的最大配置值和最小配置值，初始配置值为每个待配置切片位于初始状态下所配置的资源块个数。从切片配置信息中读取遍历周期，在每个遍历周期中，基于切片配置信息为各待配置切片确定所有的资源块分配方案，依次遍历完该周期所有的待配置切片之后，则进入下个遍历周期。资源块分配方案也即每个待配置切片在资源块总数范围内可能分配到的资源块的情况。在确定各资源分配方案之后，自行驱动基站按各种可能的资源配置条件也即资源分配方案进行运行，获取并记录每一种资源分配方案下的基站状态信息和切片参数信息，这样可以完备地遍历所有满足约束条件的切片配置情况，从而有利于生成一个完备的切片数据参考集。所谓的约束条件是指切片配置条件需受制于切片配置信息，如为所有待配置切片所分配的资源块不得超过资源块总数，每个待配置切片所分配的资源块的个数不能低于最小配置值，不能超过最大配置值。其中，基站状态信息包括nfafi(next generation femtocell application programming interface，下一代家庭基站应用程序编程接口)消息，nfafi为fafi的新版本，fafi定义了小基站mac(media access control，介质访问控制层)和phy(physical，物理层)之间的消息通道，主要用来实现mac对phy的配置管理，mac和phy之间的同步、基于时隙的调度功能，对应一套/一组消息交互标准流程。nfafi定义了一组控制消息和数据交换消息，相应的，基站状态信息可包括mac层和物理层传递的各类调度信息，切片参数信息包括时间戳、切片个数、切片id、各切片id对应的上、下行sinr、各个切片的上、下行实际平均传输速率(单位为kbps/s)、空口时延、速率满足率、空口时延的满足率、上一次配置的各切片资源块信息。所谓切片资源块信息包括但并不限制于每个切片所配置的资源块的个数。
58.s103：将基站状态信息及切片参数信息，发送至无线智能切片系统的智能学习数据库中。
59.在上个步骤获取所有待配置切片在不同资源配置条件下的基站状态信息及切片参数信息之后，将这些数据发送至无线智能切片系统的智能学习数据库中，以作为人工智能算法的切片数据参考集，也即用于训练切片配置模型的训练样本集。进一步的，为了更加完备智能学习数据库，基站在正常工作状态下，当接收到无线智能切片系统发送的切片推演配置信息之后，还可将切片推演配置信息发送至智能学习数据库中。
60.在本发明实施例提供的技术方案中，通过基站自行周期性地为各切片设置不同的资源配置条件，并通过遍历各切片统计切片变化各个周期内的基站状态信息以及切片参数信息，一个周期的切片遍历可达到秒级，循环多个周期仅需要花费原先十分之一甚至百分之一的时间便可生成更多数量的切片数据，快速、完备地扩充人工智能算法的智能学习数
据库。此外，随着智能学习数据库的数据量的不断完善和增长，供给无线智能切片系统的切片训练模块的数据样本越多，切片配置模型输出的参数配置结果也越准确，切片推演模块也能根据自身算法配置的参数对基站行为的数据反馈而不断优化，自主学习，不断优化最优解，更加合理分配切片资源，有效提升基站的切片配置性能。
61.需要说明的是，本技术中各步骤之间没有严格的先后执行顺序，只要符合逻辑上的顺序，则这些步骤可以同时执行，也可按照某种预设顺序执行，图1只是一种示意方式，并不代表只能是这样的执行顺序。
62.在上述实施例中，对于如何执行步骤s102并不做限定，本实施例中给出如何基于切片配置信息自动为各待配置切片设置多种不同的资源配置条件的一种可选的实施方式，为了便于实现，可基于切片类型将各待配置切片划分为多个第一待配置切片、多个第二待配置切片和多个候选待配置切片，在一个遍历周期中可包括如下步骤：
63.a1：将各待配置切片划分为多个第一待配置切片、多个第二待配置切片和多个候选待配置切片；
64.a2：将各第一待配置切片的资源块配置值固定为相应的初始配置值，从各第二待配置切片中选择一个第二待配置切片作为当前第二待配置切片，将当前第二待配置切片的资源块配置值设置为在每个统计周期内递增第一目标个数资源块，基于切片配置信息循环确定每个统计周期内其余各第二待配置切片、各候选待配置切片的所有资源块分配方案；
65.a3：在当前第二待配置切片的资源块配置值达到对应最大配置值，从各第一待配置切片中选择一个第一待配置切片作为当前第一待配置切片，将当前第一待配置切片的资源块配置值设置为在每个统计周期内递增第二目标个数资源块，复原各候选待配置切片、各第二待配置切片和其余各第一待配置切片的资源块配置值为相应的初始配置值，重复执行a2和a3，直至当前第一待配置切片的资源块配置值达到对应最大配置值；
66.a4：在当前第一待配置切片的资源块配置值达到对应最大配置值，从各第一待配置切片中再次选择一个第一待配置切片作为当前第一待配置切片跳转执行a3，直至每个第一待配置切片的资源块配置值均达到对应最大配置值；
67.a5：从各第二待配置切片中再次选择一个第二待配置切片作为当前第二待配置切片跳转执行a2，直至每个第二待配置切片的资源块配置值均达到对应最大配置值。
68.在本实施例中，一个遍历周期包括a1到a5这5个步骤，每个遍历周期完成之后，可将所有待配置切片重置为初始状态，调整待配置切片的数量和/或每个待配置切片的初始配置值和/或每个待配置切片的最小配置值、最大配置值，重复执行a1-a5进行下一次遍历。本实施例的统计周期是指一种固定配置条件下为各待配置切片确定所有资源分配方案，也即执行一次a2步骤或者是执行一次a3步骤，举例来说，一个统计周期为：当各第一待配置切片的资源块配置值固定为相应的初始配置值，当前第二待配置切片的资源块配置值在初始配置值时，基于切片配置信息确定其余各第二待配置切片、各候选待配置切片的所有资源块分配方案。下一个统计周期为：当各第一待配置切片的资源块配置值固定为相应的初始配置值，当前第二待配置切片的资源块配置值为初始配置值+第一目标个数资源块时，基于切片配置信息确定其余各第二待配置切片、各候选待配置切片的所有资源块分配方案。对各待配置切片进行增加调整时，可按照固定值进行增加，如每次增加一个资源块，也可按照等差数列增加，或者是随机增加，第一目标个数资源块和第二目标个数资源块可设置相同
值，也可设置不同值，这均不影响本技术的实现。
69.为了使所属领域技术人员更加明确本实施例的技术方案，本实施例还提供了一个示意性的例子，在本实施例中，待配置切片为n个，每个待配置切片称为n1、n2、
……
nn，为了方便描述，每个待配置切片配置的资源块个数相应的可使用编号替代，也即待配置切片n1当前配置的资源块数可直接使用n1表示，每个待配置切片的资源块个数的上下限分别为nnl和nnh，基站的资源块总数为nsum，对于应用场景为在5g nr 30m子载波100m带宽时(资源块总个数为273也即为nsum＝273)需要同时满足：
70.n1+n2+
…
+nn《＝nsum＝273
71.n1l《n1《n1h
72.n2l《n2《n2h
73.…
74.nnl《nn《nnh
75.n1h＝nsum-n2l-n3l
…‑
nnl
76.n2h＝nsum-n1l-n3l
…‑
nnl
77.…
78.nnh＝nsum-n1l-n2l
…‑
nn-1l
79.其中，nsum，n1l...nnl，n1h..nnh均为常数。本实施例以待配置切片个数n＝4为例阐述上述技术方案的实现过程，本实施例中，按照切片类型划分4个待配置切片为：第一待配置切片为n1和n2，第二待配置切片为n3，候选待配置切片为n4；为了便于描述，各个待配置切片的资源块的初始配置值设置为：n1＝n1l，n2＝n2l，n3＝n3l，n4＝nsum-n1-n2-n3。第一目标个数资源块和第二目标个数资源块均设置为1。基于切片配置信息自动为各待配置切片设置多种不同的资源配置条件的过程可包括：
80.阶段一：n1和n2的资源块资源配置不变，也即n1和n2的资源块配置值设置为初始状态下的值，n3在每个统计周期递增1个资源块，即n1＝n1l，n2＝n2l，n3＝n3+1，n4＝nsum-n1-n2-n3。此时遍历n1、n2固定(也即n1＝n1l，n2＝n2l)下的n3、n4的所有可能分配资源块的值。
81.阶段二：随着阶段一的n3资源块配置值不断加1，当n3当前资源块配置到最大配置值，相应的n4为最小配置值n4l，此时n3＝nsum-n1-n2-n4l时，调整n2的资源块配置值+1，同时复原n3，n4为初始配置值。回到阶段一，此时阶段一的初值相应的更新为n1＝n1l，n2＝n2+1，n3＝n3l，n4＝nsum-n1-n2-n3。重复阶段一和阶段二的过程，也即阶段一遍历n1＝n1l,n2＝n2l+1条件下的所有n3、n4切片的配置。也即可以实现遍历n1固定(也即n1＝n1l)下的n2、n3、n4的所有可能分配资源块的值。
82.阶段三：随着阶段二的n2资源块配置值不断加1，当n2当前资源块配置到最大配置值，也即达到当前可配资源达到最大值，此时n2＝nsum-n1-n3l-n4l，修改n1配置值+1，同时复原n2，n3，n4为初始配置值。回到阶段一，此时阶段一的初值相应的更新为n1＝n1+1，n2＝n2l，n3＝n3l，n4＝nsum-n1-n2-n3，按照阶段一的方式进行遍历，然后进入阶段二，然后在进入阶段三。也即重复阶段三、阶段二和阶段一，直到n1递增到最大值，遍历完所有n1、n2、n3、n4的可行的分配资源块的值。
83.阶段四：当n1值达到可配置的最大值，即n1＝n1h＝nsum-n2l-n3l-n4l时，四个切
片所有可能的资源块分配值均遍历完毕，重置切片配置到初始状态即可进行下一轮的重复遍历。
84.对每个待配置切片的每一组资源配置条件下的基站状态信息及切片参数信息进行记录，可得到完备的切片数据参数集。
85.在实际实现过程中，可将本实施例的实现过程生成相应的计算机程序，将该计算机程序嵌入至基站的处理器中，处理器通过调用该段计算机程序执行本实施例的相应内容，slice1_num变量定义为第一个切片所配置的资源块数目，slice2_num变量定义为第二个切片所配置的资源块数目，slice3_num变量定义为第三个切片所配置的资源块数目，slice4_num变量定义为第四个切片所配置的资源块数目，nsum变量表示基站的资源块总数，下面为快速完成4个待配置切片一个周期的遍历所对应的计算机程序：
86.[0087][0088]
其中，最下面的else分支对应阶段一，倒数第二个else分支对应阶段二，倒数第三个else分支对应阶段三，第一个if对应阶段四。
[0089]
本实施例对某个场景下的切片配置可达到秒级遍历，然后将所获取的数据存储输出至无线智能切片系统的智能学习数据库，即可快速完备地生成该场景下，切片训练模块所需要的完备数据集。
[0090]
为了进一步提高切片数据参考集的生成效率，基于上述实施例，还可包括：
[0091]
判断是否存在切片遍历中断信息；切片遍历中断信息为基站中断上一次切片遍历模式时所存储的切片资源配置情况；
[0092]
若存在切片遍历中断信息，基于切片遍历中断信息从中断位置继续为当前周期中未遍历的待配置切片设置相应的资源配置条件。
[0093]
在本实施例中，基站遍历每个待配置切片数据可以通过文本手段记录到文件中，也即可将切片遍历中断信息存储至指定的文件中，即使基站因为其他因素(如断电崩溃)等问题造成未完成遍历而中断遍历过程，下次基站重启上电后，仍然可以通过读取文件获得上次遍历到的数据，接着完成遍历过程，稳定性强，效率更高。
[0094]
本发明实施例还针对接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法提供了相应的装置，均应用至基站中，进一步使得方法更具有实用性。其中，装置可从功能模块的角度和硬件的角度分别说明。下面对本发明实施例提供的接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成装置进行介绍，下文描述的接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成装置与上文描述的接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法可相互对应参照。
[0095]
基于功能模块的角度，参见图2，图2为本发明实施例提供的接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成装置在一种具体实施方式下的结构图，该装置可包括：
[0096]
模式切换模块201，用于当接收到自行遍历指令，切换至切片遍历模式；
[0097]
切片自动配置模块202，用于在切片遍历模式下，基于切片配置信息自动为各待配置切片设置多种不同的资源配置条件，并驱动基站分别运行于每个待配置切片的每一组资源配置条件下，同时获取所有待配置切片在不同资源配置条件下的基站状态信息及切片参数信息；
[0098]
数据生成模块203，用于将基站状态信息及切片参数信息，发送至无线智能切片系统的智能学习数据库中。
[0099]
可选的，在本实施例的一些实施方式中，上述切片自动配置模块202可用于：获取切片配置信息；切片配置信息包括遍历周期、待配置切片总数、资源块总数、每个待配置切片的资源块配置范围和初始配置值；在每个遍历周期中，基于切片配置信息为各待配置切片确定所有的资源块分配方案。
[0100]
作为上述实施例的一种可选的实施方式，上述切片自动配置模块202可进一步用于：
[0101]
a1：将各待配置切片划分为多个第一待配置切片、多个第二待配置切片和多个候选待配置切片；
[0102]
a2：将各第一待配置切片的资源块配置值固定为相应的初始配置值，从各第二待配置切片中选择一个第二待配置切片作为当前第二待配置切片，将当前第二待配置切片的资源块配置值设置为在每个统计周期内递增第一目标个数资源块，基于切片配置信息循环确定每个统计周期内其余各第二待配置切片、各候选待配置切片的所有资源块分配方案；
[0103]
a3：当当前第二待配置切片的资源块配置值达到对应最大配置值，从各第一待配置切片中选择一个第一待配置切片作为当前第一待配置切片，将当前第一待配置切片的资源块配置值设置为在每个统计周期内递增第二目标个数资源块，复原各候选待配置切片、各第二待配置切片和其余各第一待配置切片的资源块配置值为相应的初始配置值，重复执行a2和a3，直至当前第一待配置切片的资源块配置值达到对应最大配置值；
[0104]
a4：当当前第一待配置切片的资源块配置值达到对应最大配置值，从各第一待配置切片中再次选择一个第一待配置切片作为当前第一待配置切片跳转执行a3，直至每个第一待配置切片的资源块配置值均达到对应最大配置值；
[0105]
a5：从各第二待配置切片中再次选择一个第二待配置切片作为当前第二待配置切片跳转执行a2，直至每个第二待配置切片的资源块配置值均达到对应最大配置值。
[0106]
可选的，在本实施例的另一些实施方式中，上述切片自动配置模块202还可用于：判断是否存在切片遍历中断信息；切片遍历中断信息为基站中断上一次切片遍历模式时所存储的切片资源配置情况；若存在切片遍历中断信息，基于切片遍历中断信息从中断位置继续为当前周期中未遍历的待配置切片设置相应的资源配置条件。
[0107]
可选的，在本实施例的另一些实施方式中，上述装置例如包括推演数据发送模块，用于当接收到无线智能切片系统发送的切片推演配置信息，将切片推演配置信息发送至智能学习数据库。
[0108]
本发明实施例接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成装置的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。
[0109]
由上可知，本发明实施例可以快速、完备地建立接入网无线智能切片系统所需的切片数据参考集。
[0110]
上文中提到的接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成装置是从功能模块的角度描述，进一步的，本技术还提供一种电子设备，是从硬件角度描述。图3为本技术实施例提供的电子设备在一种实施方式下的结构示意图。如图3所示，该电子设备包括存储器30，用于存储计算机程序；处理器31，用于执行计算机程序时实现如上述任一实施例提到的接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法的步骤。
[0111]
其中，处理器31可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器，处理器31还可为控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片等。处理器31可以采用dsp(digital signal processing，数字信号处理)、fpga(field－programmable gate array，现场可编程门阵列)、pla(programmable logic array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器31也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称cpu(central processing unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器31可以集成有gpu(graphics processing unit，图像处理器)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器31还可以包括ai(artificial intelligence，人工智能)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
[0112]
存储器30可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器30还可包括高速随机存取存储器以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。存储器30在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如服务器的硬盘。存储器30在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如服务器上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，存储器30还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器30不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如：执行接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法过程中的程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。本实施例中，存储器30至少用于存储以下计算机程序301，其中，该计算机程序被处理器31加载并执行之后，能够实现前述任一实施例公开的接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法的相关步骤。另外，存储器30所存储的资源还可以包括操作系统302和数据303等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统302可以包括windows、unix、linux等。数据303可以包括但不限于接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成结果对应的数据等。
[0113]
在一些实施例中，上述电子设备还可包括有显示屏32、输入输出接口33、通信接口34或者称为网络接口、电源35以及通信总线36。其中，显示屏32、输入输出接口33比如键盘(keyboard)属于用户接口，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口等。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organic light-emitting diode，有机发光二极管)触摸器等。显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。通信接口34可选的可以包括有线接口和/或无线接口，如wi-fi接口、蓝牙接口等，通常用于在电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。通信总线36可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0114]
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构并不构成对该电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，例如还可包括实现各类功能的传感器37。
[0115]
本发明实施例电子设备的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具
体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。
[0116]
由上可知，本发明实施例可以快速、完备地建立接入网无线智能切片系统所需的切片数据参考集。
[0117]
可以理解的是，如果上述实施例中的接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，执行本技术各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如sd或dx存储器等)、磁性存储器、可移动磁盘、cd-rom、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0118]
基于此，本发明实施例还提供了一种可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时如上任意一实施例接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法的步骤。
[0119]
本发明实施例还提供了一种接入网系统，请参见图4，可包括：
[0120]
接入网系统可包括基站401和无线智能切片系统402，基站401与无线智能切片系统402通过通信接口如e2ap(e2applicationprotocol，基站应用程序接口)进行数据及指令的传输。
[0121]
本实施例的基站401可用于实现如上任意一个实施例所记载的接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法的步骤；无线智能切片系统402用于将基站发送的所有基站状态信息及所有切片参数信息作为切片数据参考集，基于人工智能算法如人工神经网络算法、卷积神经网络算法、深度神经网络算法等训练切片配置模型。切片数据参考集的生成，只需要基站和无线智能切片系统的智能学习数据库参与，不需要启动无线智能切片系统的其他功能模块。
[0122]
对于无线智能切片系统402，如图5所示，其可包括智能学习数据库、切片训练模块、切片推演模块、数据处理模块和指令管理模块。智能学习数据库与切片训练模块、切片推演模块可合并部署，也可以分布式集群部署，然后通过高速网络或光口提供数据通信支持，这均不影响本技术的实现。
[0123]
基站401还用于通过通信接口向数据处理模块发送实时切片统计数据和fapi接口数据。数据处理模块，例如可为uedm(userdatamanagement，用户数据管理)模块，可用于对实时切片统计数据和fapi(小基站联盟定义的标准)接口数据进行数据处理，如对接收到的数据进行提取、管理、封装、解包等操作，得到数据处理结果，然后将数据处理结果发送至切片推演模块。切片训练模块，用于基于智能学习数据库，训练切片配置模型；切片推演模块，用于调用切片配置模型对数据处理结果进行计算，得到切片推演配置信息，并将切片推演配置信息下发至指令管理模块；指令管理模块，例如可为uerm(userresourcemanager，用户资源控制)模块，用于基于切片推演配置信息生成切片配置指令，并通过通信接口发送至基站。智能学习数据库例如可为redis数据库，也可采用其它的高效读写数据库，智能学习数据库要满足一定的时效性，需要替换数据库读写效率最好达到8000条/秒。
[0124]
图5中，gnb为5g nr基站，代表无线智能切片服务的对象，e2ap接口是无线智能切片系统和基站的通信接口。uedm模块进行数据的提取、管理、封装、解包；uerm模块负责控制指令的管理；切片推演模块实时接收基站上传的切片相关数据信息，推演出实时的切片配置信息；切片训练模块根据数据库中存储的基站大数据，训练切片配置模型，并根据redis数据库数据的变化不断更新完善训练模型。基站上报实时切片统计数据和fapi接口数据到e2ap和redis数据库，fapi接口位于gnb-du内部，是mac层与物理层之间的接口标准。基站的实时切片统计数据的数据类型可为自定义的sliceinfo，并使用tlv格式(tlv格式数据是指由tag、length、value组成的数据)，对应的消息体包括时间戳、切片个数、切片id，以及切片id对应的上下行sinr、切片速率、切片速率满足率、切片空口时延、切片时延满足率、上次配置的rb数量。通过uerm下发给基站的切片配置信息同样也可使用tlv格式，该消息体可包括配置切片个数、切片id、切片id对应的rb数量。
[0125]
切片推演的配置结果的准确性由切片训练模型参数的合理性决定，是人工智能学习框架根据redis数据库内的数据训练而来。故而有一个完备健全的大数据库是至关重要的。经年累月地长跑gnb从而充实数据库可以达到一定的效果，但无论是数据收集的时效性和数据集的完备性都难以得到保障。本实施通过基站自行周期性地改变切片分配，切片配置遍历的方法，统计切片变化各个周期内的基站信息和sliceinfo统计参数，存入redis数据库作为切片数据参考集。同时考虑到基站系统的关闭问题，当前遍历的配置会落地存入文件，待基站下次启动会接着上个配置进行遍历。
[0126]
本发明实施例接入网系统的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。
[0127]
由上可知，本实施例可以快速、完备、稳定地获得切片训练模块训练所需的大量学习数据，优化基站的切片管理，无线智能切片系统可以自主学习，不断进化，为切片分配在不同时间不同场合下不断更新逼近最优解。
[0128]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的硬件包括装置及电子设备而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0129]
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0130]
以上对本技术所提供的一种接入网无线智能切片系统的切片数据参考集的生成方法、装置、电子设备、可读存储介质及接入网系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本技术进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本技术权利要求的保护范围内。