[ORAN] Use Case: WG1-Massive MIMO Beamforming Optimization ~3
在最新版本 (2021/7) 的 O-RAN SPEC 中,
和 O1 Use Case 類似, 在整體的交換流程中, 可以分成 4 個部分:
在 MIMO Beamforming 的 Use Case 中加入了 E2 的使用情境,
和原本的 O1 介面的應用情境相比, E2 介面更即時,
因此, 最佳化的目標也從統計上的 Beam Allocation,
(原文標題為: MIMO GoB (Grid of Beams) Beamforming optimization)
(原文標題為: MIMO GoB (Grid of Beams) Beamforming optimization)
改為移動性的 MRO (Mobility Robustness Optimization) 問題
(原文標題為: MIMO Beam-based Mobility Robustness Optimization)
在 near-RT RIC 的 Use Case 中 (也就是上述的 E2 應用情境),
假設前述 GoB 的模型已經由 non-RT RIC 決定 (O1 應用情境),
near-RT RIC 再藉由調整 MRO 的參數 (例如: Cell Individual Offset, CIO),
來保證使用者移動性的最佳化, 其流程如下:
- [Step1-Data Collection] SMO 給定 GoB 的參數, 取得網路 (RAN) 中各節點的資訊
- [Step2-AI/ML Flow] near-RT RIC 訓練 AI/ML 模型
- [Step3-Configuration Update] near-RT RIC 透過 E2 界面對 E2 Node 進行 MRO 設定
- [Step4-Performance Monitoring] near-RT RIC 持續量測網路效能, 適時驅動重新計算模型.
在整體流程上, 和原本 O1 情境中最大的差異在於起始條件,
考慮到 E2 情境中, GoB 的設定為必需的演算法輸入,
因此, 起始條件就包含 GoB 資訊給定 (GoB Beam Pattern Infomation is available),
同時, 當 GoB 資訊改變 (GoB Beam Pattern Change) 時, 就必須重新訓練 ML/AI 演算法,
GoB 的資訊除了可以透過 SMO 計算得知 (透過 O1 告知 near-RT RIC),
也可以是存於 E2 Node 中的數值 (NR gNB 的系統參數, 透過 E2 告知),
near-RT RIC 可以參考上述兩處資訊, 取得 GoB 的設定參數.
有趣的是, 在此 E2 Use Case 中,
定義的監控數據回報間隔為數秒 (an integer multiple of 1 second),
此一數值明顯高於 near-RT RIC 的設計數值 (100-1000 ms),
但若以我們的實作經驗以及 MRO 應用情境而言,
的確是一較合理的數值.
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