面向O-RAN非实时RIC的基于LLM的网络分析rApp：可解释且安全的自动化
网络与互联网体系结构
2026-03-17 v1
摘要
现代5G/6G无线接入网络正通过O-RAN变得越来越可编程，但随着网络功能分离、开放接口和细粒度控制参数的增加，运营复杂度也随之上升。虽然RAN侧的分析和遥测机制，如基于KPI的监控和移动事件报告，提供了对网络行为的可见性，但运营商仍面临将异构事件与安全将观察结果转化为可操作配置变更相关联的挑战。本文提出一种基于LLM的网络分析rApp，用于O-RAN非实时RIC，实现对RAN运营的可解释且安全的人类在回路中的自动化。该提议rApp采用事件感知、批处理触发的推理框架，其中先对移动事件进行解释，通过针对性日志检查确认异常，通过工具屏障访问配置，并仅在明确运营商批准后提出最小配置变更。该架构在推理和执行之间实施严格的分离，确保可审计性和操作安全。该系统在真实的O-RAN测试平台上实现并演示了，使用可重复的乒乓换手场景，说明大型语言模型如何作为推理伴飞行员，将原始RAN遥测转化为结构化解释和受控修复工作流程，补充了NonRT RIC中现有的仅分析方法。
引用
@article{arxiv.2603.13775,
title = {LLM-Based Net Analyzer rApp for Explainable and Safe Automation in O-RAN Non-RT RIC},
author = {Tuan V. Ngo and Mao V. Ngo and Binbin Chen and Tony Q. S. Quek and Tejaswita Kumari and Maziar Nekovee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.13775},
year = {2026}
}
备注
Accepted version for presentation at the IEEE ICC Workshop Open, Programmable and AI-Native Radio Access Network, Glasgow, Scotland, UK, May 2026. copyright 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses