EdgeRIC：赋能下一代网络中实时智能优化与控制
网络与互联网体系结构
2023-05-03 v3 系统与控制
系统与控制
摘要
无线接入网（RAN）正日益软件化，并可通过数据采集与控制接口进行访问。RAN 智能控制（RIC）是一种以不同时间尺度管理这些接口的方法。在本文中，我们开发了一个称为 RICworld 的 RIC 平台，包含（i）EdgeRIC，其与 RAN 协议栈共址但解耦，并可访问 RAN 与应用层信息以实时（亚毫秒）执行 AI 优化及其他策略；（ii）DigitalTwin，一个全协议栈、轨迹驱动仿真器，用于离线训练基于 AI 的策略。我们证明实时 EdgeRIC 的运行如同嵌入于 RAN 协议栈内，并且在所获吞吐量方面显著优于基于云的近实时 RIC（延迟 > 15 ms）。我们在 DigitalTwin 上训练基于 AI 的策略，在 EdgeRIC 上执行，并表明这些策略对信道动态具有鲁棒性，且在多种移动环境的吞吐量与应用程序级基准上优于基于排队模型的策略 5% 至 25%。
引用
@article{arxiv.2304.11199,
title = {EdgeRIC: Empowering Realtime Intelligent Optimization and Control in NextG Networks},
author = {Woo-Hyun Ko and Ushasi Ghosh and Ujwal Dinesha and Raini Wu and Srinivas Shakkottai and Dinesh Bharadia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.11199},
year = {2023}
}
备注
16 pages, 15 figures