JP7361898B2 - 自律的な仮想無線アクセスネットワーク制御 - Google Patents
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Description
11 vRAP
12 CPU
12a 専用CPU
12b 共有CPU
13 vRAPスタック
14 コンピューティングインフラストラクチャ
15 CPUスケジューラ
20 L1レイヤ
30 L1パイプライン
40 vRANシステム
41 集中CPUスケジューラ
42a リアルタイムDSPワーカ
42b ベストエフォートDSPワーカ
43 vRANリソースコントローラ
50 主要処理パイプライン
51 下位処理パイプライン
52 下位処理パイプライン
53 バッファ
54 バッファ
70 O-RAN OAMアーキテクチャ
71 ほぼリアルタイムのRANインテリジェントコントローラ
Claims (15)
- 仮想無線アクセスネットワーク(vRAN)(40)の無線および計算リソースを管理するための方法であって、前記vRAN(40)が、中央処理装置(CPU)(12)の共通のプールを共有する多数の仮想化無線アクセスポイント(vRAP)(11)を備え、前記方法が、
vRAP(11)ごとに、少なくとも1つの主要処理パイプライン(50)および多数の下位処理パイプライン(51、52)へとL1層処理パイプライン(30)を分割するステップと、
複数のvRAP(11)にまたがる前記パイプライン(50、51、52)の実行を調整するステップであって、
前記主要処理パイプライン(50)のタスクを専用CPU(12a)に割り振るステップと、
前記下位処理パイプライン(51、52)のタスクを共有CPU(12b)に割り振るステップと
を備える、ステップと
を備える、方法。 - 前記主要処理パイプライン(50)の前記タスクが、リアルタイムタスクまたは準リアルタイムタスクとして処理され、前記下位処理パイプライン(51、52)の前記タスクがベストエフォートタスクとして処理される、請求項1に記載の方法。
- 前記主要処理パイプライン(50)が、制御チャネル関連動作、とりわけ少なくとも制御チャネル符号化および復号動作(506a、502a)と、他の基本ベースバンド動作、とりわけ少なくとも復調および変調動作(501、508)を含むように構成される、請求項1または2に記載の方法。
- 前記下位処理パイプライン(51、52)が、PUSCHチャネル(502b)からのユーザデータの復号の動作および/またはPDSCHチャネル(506b)へのユーザデータの符号化の動作を含むように構成される、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
- PUSCHチャネルからの前記復号されたユーザデータをバッファ(54)へとバッファリングして、vRAPスタック(13)のより上位の層における処理のために前記データを配置するステップをさらに備える、請求項4に記載の方法。
- ユーザデータをPDSCHチャネルへと符号化した後で、前記主要処理パイプライン(50)のタスク「PUSCHを配置する」(505)によってサブフレームへと配置されるまで、前記符号化されたデータをバッファ(53)においてバッファリングするステップをさらに備える、請求項4または5に記載の方法。
- 集中CPUスケジューラ(41)によって、リアルタイムまたは準リアルタイムで、L1層処理パイプライン(30)のタスクをCPU(12)へと、およびデータを無線リソースへと一緒にスケジューリングするステップをさらに備える、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
- vRANリソースコントローラ(43)によって、前記vRAP(11)の無線スケジューラおよび集中CPUスケジューラ(41)が従うべきCPUスケジューリングポリシーおよび/または無線スケジューリングポリシーを計算するステップをさらに備える、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。
- パイプライン処理レイテンシ、信号品質測定結果、vRAP(11)のバッファ状態、および復号エラーのうちの少なくとも1つを含む、性能インジケータ測定を実行するステップと、
前記測定の結果を前記vRANリソースコントローラ(43)に提供するステップと
をさらに備える、請求項8に記載の方法。 - 無線および計算リソース管理機能を伴うvRANシステムであって、
中央処理装置(CPU)(12)の共通のプールを共有する多数の仮想化無線アクセスポイント(vRAP)(11)と、
vRAP(11)ごとに少なくとも1つの主要処理パイプライン(50)および多数の下位処理パイプライン(51、52)へと分割されるL1層処理パイプライン(30)と、
複数のvRAP(11)にまたがるL1ワークロードのための集中CPUスケジューラ(41)であって、
前記主要処理パイプライン(50)のタスクを専用CPU(12a)に割り振り、
前記下位処理パイプライン(51、52)のタスクを共有CPU(12b)に割り振る
ように構成される、集中CPUスケジューラ(41)と
を備える、vRANシステム。 - 前記専用CPU(12a)が、リアルタイムタスクまたは準リアルタイムタスクとして前記主要処理パイプライン(50)の前記タスクを処理するように構成され、前記共有CPU(12b)が、ベストエフォートタスクとして前記下位処理パイプライン(51、52)の前記タスクを処理するように構成される、請求項10に記載のシステム。
- 前記vRAP(11)の無線スケジューラおよび前記集中CPUスケジューラ(41)が従うべきCPUスケジューリングポリシーおよび/または無線スケジューリングポリシーを計算するように構成されるvRANリソースコントローラ(43)をさらに備える、請求項10または11に記載のシステム。
- 前記vRANリソースコントローラ(43)が、前記L1層処理パイプライン(30)のタスクのうちの1つまたは複数からフィードバック情報を受信するように構成される、請求項12に記載のシステム。
- 前記vRANリソースコントローラ(43)が、前記CPUスケジューリングポリシーおよび/または無線スケジューリングポリシーを最適化するための機械学習(ML)および/または強化学習(RL)アルゴリズムを使用するように構成される、請求項12または13に記載のシステム。
- 前記vRANリソースコントローラ(43)が、O-RAN OAMアーキテクチャ(70)のほぼリアルタイムのRANインテリジェントコントローラ(RIC)(71)へと統合される、請求項12から14のいずれか一項に記載のシステム。
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Patent Citations (2)
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