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專題
2023/3/16 14:41

面向F5G的光接入網(wǎng)智能規(guī)劃應(yīng)用研究

郵電設(shè)計技術(shù)  李 奧,韓 賽,王光全,邵 巖,王澤林

本文版權(quán)為《郵電設(shè)計技術(shù)》所有,如需轉(zhuǎn)載請聯(lián)系《郵電設(shè)計技術(shù)》編輯部

摘要:針對在保障用戶帶寬需求的前提下,如何提前評估擴容升級并主動規(guī)劃光接入網(wǎng)絡(luò)的問題,提出了一種基于樹模型的接入網(wǎng)擴容規(guī)劃算法,即通過決策樹ID3算法定量分析影響 PON 口峰值速率的關(guān)鍵因素,根據(jù)決策樹的結(jié)果使用回歸樹CART算法預(yù)測PON口峰值速率區(qū)間。實驗表明,基于該方案構(gòu)建的2個模型準確率均達 80% 以上,可為 F5G 時代光接入網(wǎng)精準評估并規(guī)劃擴容提供借鑒。

關(guān)鍵詞:人工智能;F5G網(wǎng)絡(luò);光接入網(wǎng);擴容評估

doi:10.12045/j.issn.1007-3043.2023.02.013

概述

2021年的《政府工作報告》中明確指出,要加大5G網(wǎng)絡(luò)和千兆光網(wǎng)建設(shè)力度,豐富應(yīng)用場景。這是“千兆光網(wǎng)”首次被寫入政府工作報告,F(xiàn)5G作為千兆光網(wǎng)建設(shè)的第 5 代固定網(wǎng)絡(luò)技術(shù),成為我國重要的新型基礎(chǔ)設(shè)施。隨著我國加快推進千兆光網(wǎng)建設(shè),千兆光網(wǎng)的發(fā)展勢如破竹,固定網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)進入F5G時代。

截至2021年底,三大運營商的固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶總數(shù)達 5.36 億戶,其中 1 千兆及以上接入速率的用戶數(shù)達到3 456萬戶,根據(jù)工信部發(fā)布的《“雙千兆”網(wǎng)絡(luò)協(xié)同發(fā)展行動計劃》以及國務(wù)院常務(wù)會議要求,預(yù)計到 2023 年底,千兆光纖網(wǎng)絡(luò)具備覆蓋 4 億戶家庭的能力。

為配合千兆寬帶上線,運營商需將原有的1G PON擴容到 10G PON。然而,評估規(guī)劃接入設(shè)備升級擴容不是一蹴而就的,而且在運營商投資成本受限時,擴容工作也需要分階段持續(xù)進行。當前主要通過判斷PON口下是否具有千兆用戶,或者根據(jù)PON端口單位時間峰值流量(即峰值速率)擁塞后上報的工單作為評估擴容的依據(jù)。當前方式主要依賴人工經(jīng)驗判斷,無法量化PON口峰值速率影響因子,特別是在運營商成本受限的情況下,依靠經(jīng)驗難以更精準地找到有升級需求的節(jié)點。另外,收到工單后由人工重新評估規(guī)劃,會導致處理時間變長,擴容不及時,影響用戶體驗。如何量化PON口峰值速率影響因子,預(yù)測PON口峰值速率區(qū)間,更合理地提前評估規(guī)劃設(shè)備升級擴容是當前亟需解決的問題之一。因此需要引入智能化的手段來解決上述問題。

隨著AI的蓬勃發(fā)展,AI技術(shù)與F5G的深度融合將助力解決 F5G 網(wǎng)絡(luò)新問題,驅(qū)動智慧光網(wǎng)絡(luò)不斷升級。目前擴容規(guī)劃領(lǐng)域的擴容規(guī)劃算法主要有:基于相似度分析的擴容規(guī)劃算法、基于網(wǎng)格化的擴容規(guī)劃算法、基于用戶特征分析的擴容規(guī)劃算法、基于最小生成樹的規(guī)劃算法等,但尚未有針對 PON口峰值速率影響因子量化,構(gòu)建PON口全參量模型的研究。而監(jiān)控PON口流量(OLT PON口利用率),可以避免端口出現(xiàn)擁塞,影響端口下掛用戶體驗;提前預(yù)判擁塞跡象,為PON口下用戶的發(fā)展和遷移及PON口擴容(1G PON到10G PON)提供指導;通過流量異常的PON口挖掘出流量異常的用戶,輔助市場部的用戶營銷工作。

針對以上問題,本文提出了一種面向 F5G 光接入網(wǎng)的基于決策樹和回歸樹算法的擴容規(guī)劃算法,可實現(xiàn)全面綜合的量化 PON 口峰值速率影響因子,預(yù)測PON 口峰值速率區(qū)間,精確指導擴容升級,克服人工方案的局限性。該算法采用決策樹(ID3)算法對PON口峰值速率影響因子進行量化分析,可有效量化擴容指標;使用回歸樹(CART)算法預(yù)測 PON 口峰值速率區(qū)間,為精準規(guī)劃擴容提供科學依據(jù)。為進一步優(yōu)化實驗效果,本文采用SMOTE均衡化函數(shù)解決樣本類數(shù)量不均衡導致的算法結(jié)果具有傾向性的問題,并通過實驗測試驗證了本算法的效果。

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寫得不太好

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