AI-RAN资源配置：用于非协作式跨域切片

《Journal of Information and Intelligence》：AI-RAN Resource Configuration for Non-collaborative Cross-domain Slicing

本文针对6G AI-RAN架构中跨域切片编排面临的隐私约束、资源分配不均及协同不足等问题，提出非协作跨域切片编排架构、基于GCN-GAT与Transformer的跨域KPI预测机制，以及分层强化学习资源分配策略，通过实验验证其在提升切片服务质量和资源利用率方面的有效性。

　　
在6G人工智能无线接入网络（AI-RAN）架构演进过程中，跨域切片编排面临两大核心挑战：一是多运营商协同环境下的隐私约束导致关键资源配置信息不对称；二是异构网络基础设施（如卫星、地面基站）间的动态协调效率不足。针对上述问题，该研究提出了一套端到端解决方案，通过构建非协作跨域编排架构、融合图神经网络与Transformer的跨域特征分析技术、设计分层强化学习资源分配机制，实现了在严格隐私保护条件下的最优切片性能。以下从问题背景、技术方案和实验验证三个维度进行详细解读。

一、研究背景与问题分析
当前5G切片编排主要依赖单域优化策略，随着6G网络向天地空海一体化发展，切片编排需要协调基站接入网络（RAN）与核心网络（CN）的多层资源。然而，实际部署中存在三个关键矛盾：
1. **隐私与共享的矛盾**：运营商受数据隐私法规限制，无法完整共享网络拓扑、负载等关键信息，导致跨域决策信息不全；
2. **时域粒度差异**：RAN资源调度需毫秒级响应，而CN资源动态变化具有分钟级特征，传统同步调度机制难以满足实时性要求；
3. **异构资源约束**：卫星链路带宽固定且延迟高，地面基站计算资源弹性可调，但两者协同调度缺乏有效机制。

传统解决方案存在明显缺陷：基于集中式优化算法（如凸优化）需要全量跨域数据，这在隐私保护场景下不可行；边缘计算驱动的调度方案（如文献[10][11]）未充分考虑核心网动态负载对无线资源分配的反馈影响；联邦学习框架（如文献[12]）存在数据融合效率低、模型泛化能力弱的问题。

二、技术方案创新
研究团队提出三级协同优化体系，通过架构创新、模型融合和算法设计实现突破：

1. **非协作跨域编排架构设计**
- 构建"数据采集-特征融合-反馈优化"闭环机制：利用网络数据分析师（NWDAF）被动采集核心网边缘指标（如服务端到端延迟、带宽利用率），通过时间序列差分消除隐私敏感信息，仅保留统计特征
- 开发动态隐私安全协议：采用差分隐私技术对采集数据进行扰动处理，在保证隐私前提下实现RAN资源利用率提升12.7%（表6数据）
- 实现跨域特征融合创新：通过相似性网络融合（SNF）算法，将RAN侧的基站负载、信道状态与CN侧的云服务压力、数据库查询频率进行关联建模，建立跨域特征映射矩阵

2. **跨域KPI联合分析模型**
- 创新性采用"图卷积-注意力机制-Transformer"三级特征处理架构：
* 图卷积层（GCN）构建跨域关联网络：通过融合欧氏距离、余弦相似度、Jaccard系数三种相似性度量，建立RAN-CN特征关联图谱
* 注意力机制（GAT）动态加权：针对不同运营商场景自适应调整特征权重，实验显示可降低30%的误判率
* Transformer时序建模：引入多头注意力机制捕捉跨域特征的长程依赖关系，预测精度比传统LSTM提升22.5%（表5数据）
- 开发特征重要性评估矩阵：通过SHAP值分析发现，服务类型分类特征（Category）贡献度达41.2%，其次是CPU利用率（28.7%）、内存占用（19.3%）等，为后续优化提供依据

3. **分层强化学习资源分配**
- 构建"宏观策略层-微观执行层"双决策体系：
* 策略层：采用半马尔可夫决策过程（SMDP）建模跨域资源约束，通过DQN算法实现切片级带宽和计算资源分配
* 执行层：基于Actor-Critic框架的细粒度调度，每秒可完成120次资源重配置（实验参数表3）
- 创新设计成本函数：引入动态调整因子β（实验中取7），平衡时延约束与服务质量需求，在严格QoS条件下系统吞吐量提升18.9%
- 开发自适应探索机制：通过温度系数衰减策略，初期探索效率达传统算法的1.5倍，后期收敛速度提升22%

三、实验验证与性能突破
在真实多域数据集（包含12个运营商的异构网络测试数据）上的对比实验显示：
1. **特征分析有效性**：通过特征重要性排序（表4），确认服务类型（Category）和CPU利用率是核心影响因素，与实际网络运维经验高度吻合
2. **预测性能优势**：
- 短期预测（24小时）MAE达到3.35，优于Transformer基线3.57（表5）
- 中长期预测（384小时）仍保持MAE<5.2，比LSTM降低31.8%
3. **资源调度效率**：
- 系统吞吐量在300+并发连接时达到287 Tbps（图7），是固定分配策略的2.3倍
- 资源重配置次数减少42%，计算开销降低37%（表6）
- 在延迟约束<50ms场景下，端到端QoS达标率提升至98.7%（图5）
4. **隐私保护效果**：采用差分隐私+同态加密技术，在满足GDPR合规性前提下，实现跨域特征关联准确率保持89.2%（表4）

四、技术特色与行业价值
1. **跨域协同创新**：首次提出非协作环境下的动态特征交换协议，在保护运营商隐私的前提下实现关键指标共享，通过仿真验证该机制可使跨域调度效率提升26%
2. **多模态融合优势**：结合图神经网络的空间关联建模能力（捕捉基站间拓扑关系）和Transformer的时间序列建模能力（预测未来1小时至384小时动态变化），实现多维度特征联合分析
3. **工程可落地性**：算法已部署于西南民族大学6G试验平台，实测数据表明：
- 带宽利用率从传统方案的62%提升至78%
- 平均时延降低14.2ms（在5G SA网络基础上）
- 资源重配置频率从每分钟8次降至4.3次

五、未来演进方向
研究团队规划了三个演进路径：
1. **隐私增强机制**：开发基于区块链的跨域数据存证系统，实现"数据可用不可见"的合规共享
2. **异构网络扩展**：正在测试将模型应用于空天地海一体化网络，重点解决卫星链路时延抖动（平均波动12ms）问题
3. **安全增强**：计划集成可信执行环境（TEE）技术，在物理层面保障跨域特征计算的隐私安全

该研究成果已申请3项发明专利，并在华为6G开放实验室完成原型验证。实测数据显示，在成都某5G核心网切片场景中，通过部署该方案可使：
- 端到端时延标准差从32ms降至14ms
- 跨域通信中断率降低至0.17%（传统方案为0.89%）
- 资源空载率从21%提升至41%

这种"架构创新-模型融合-算法优化"的三位一体解决方案，为6G网络切片编排提供了可复制的技术范式，特别是在多运营商协同、隐私保护等现实约束条件下展现出显著优势。研究团队计划与三大运营商共建测试床，未来三年内实现技术标准化的突破。