利用多模态数据进行NR网络质量优化的研究

摘要：5G NR网络的发展为用户带来了前所未有的高速率和低时延体验，但随着网络复杂性的增加以及业务范围的扩展，如何确保网络质量成为一个挑战。多模态数据为优化网络质量提供了新的视角和方法。该文研究了如何利用多模态数据捕获与预处理技术，并融入机器学习和深度学习模型来提升NR网络的性能，文中介绍了多模态数据的概念以及它在网络优化中的重要性，然后详细描述了数据捕获、预处理、建模，定义了优化目标与效用函数，最后回顾了研究成果并展望了未来的研究方向。

关键词：多模态数据；5G NR网络；数据预处理；网络质量优化

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.09.021

中图分类号：TN 929.53；TP 183 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）09-00-03

Research on Quality Optimization of NR Networks Using Multimodal Data

SI Chunbo1， ZHAO Zhiqiang2， GAO Chunchao1， QIU Jian1， MI Kai2

（1. Chifeng Branch of China Mobile Communications Group Inner Mongolia Co.， Ltd.， Chifeng 024000， China;

2. China Mobile Communications Group Inner Mongolia Co.， Ltd.， Chifeng 024000， China）

Abstract： The development of 5G NR networks has brought unprecedented high-speed and low latency experiences to users， but with the increase in network complexity and the expansion of business scope， ensuring network quality has become a challenge. Multimodal data provides new perspectives and methods for optimizing network quality. This article explores how to utilize multimodal data capture and preprocessing techniques， and integrate machine learning and deep learning models to improve the performance of NR networks. Firstly， the concept of multimodal data and its importance in network optimization were introduced. Then， the data capture， preprocessing， and modeling were described in detail， until the optimization objective and utility function were defined. Finally， the research results were reviewed and future research directions were discussed.

Keywords： multimodal data; 5G NR network; data preprocessing; network quality optimization

0 引言

5G新无线（NR）网络技术作为提供高速、大容量、低时延通信服务的技术，已经成为全球通信行业发展的关键驱动力。随着技术的快速发展和部署规模的扩大，如何确保并持续提升网络的性能和服务质量成为重要议题。网络质量优化历来依赖于网络性能管理系统收集的数据，但这些单一来源数据往往难以全面反映用户体验和网络性能的实际状况，特别是在复杂和动态变化的网络环境中。为了克服这些限制，多模态数据的概念应运而生。多模态数据包含但不限于信号质量、用户设备日志、应用层级的性能指标、地理位置信息、社交媒体反馈等不同类型和来源的数据。这些数据的结合为深入理解网络状况提供了新维度，有助于网络运营商更准确地洞察网络问题和用户需求。

1 多模态数据的捕获与预处理

在现代通信网络中，多模态数据的收集和分析是优化网络性能、提高用户满意度和运营效率的重要途径。本章节探讨多模态数据在5G NR网络性能提升方面的应用，涵盖从数据源的识别和选择到预处理步骤，再到处理后数据的统计分析。

1.1 数据源识别和选择

在识别数据源时，主要关注三个关键属性：数据的相关性、可靠性和可获得性[1]。相关性要求数据与网络优化的目标密切相关，这样才能保证数据分析的有效性；可靠性则涉及数据的准确度和一致性；可获得性是指在合理的成本和时间范围内是否能够获得数据。

选择数据源的过程应遵循可持续、可扩展的原则，以适应未来网络技术和应用的演进。考虑法律法规和用户隐私保护。确保数据的安全性和匿名处理是合法合规和保护个人隐私的基础。

1.2 数据预处理步骤

数据预处理是提供高质量数据以确保后续建模和分析准确性的关键步骤。这一过程涉及数据清洗，即去除不准确、不完整或不相干的数据，这可能涉及缺失值处理、噪声剔除和异常值检测[2]。

在预处理阶段，对数据进行特征提取同样重要。特征提取是从原始数据中抽取信息的过程，以帮助机器学习算法更有效地学习。

1.3 处理后数据的统计分析

预处理后，需要通过统计分析来进一步了解数据集的特性，用来指导后续的数据建模和分析工作。

统计分析还可以提供对数据质量和预处理过程有效性反馈。例如，异常值分析可以发现预处理步骤中可能未经处理的噪声数据，而假设检验可以检测数据集是否符合后续建模所依赖的统计假设[3]。在完成统计分析之后，研究人员将拥有对数据集深入且详细的认识，这为利用机器学习和深度学习模型进行网络质量优化打下了坚实基础。

2 网络质量优化方法

为了适应5G NR网络的高速发展和烦杂需求，网络质量的优化理解和应用各种网络质量优化技术，尤其是在融合了多模态数据处理和机器学习/深度学习模型的情况下，对于确保优异的网络性能至关重要。

2.1 多模态数据融合技术

在网络质量优化中，多模态数据融合技术是将来自不同源头且形式各异的数据有效地融合起来，以提供一个全面的视图来指导决策制定。

2.1.1 数据层融合

网络工程师需要优化网络性能，减少跳站（Handover）失败和提升服务连续性。这些数据涵盖了从用户行为、设备性能到环境条件等多个层面，数据层融合可能需要通过格式化、同步时间戳、关联位置信息等步骤，将其融合为一个统一的数据库。

2.1.2 特征层融合

预测某时段内某区域的流量消耗，以便合理规划资源分配。特征层融合就是指通过一系列技术（如归一化处理、特征选择和降维）将它们转换为适合进一步分析的形式，再通过算法融合成一个贯穿所有数据源的特征集。

2.1.3 决策层融合

（1）专注于识别可能的DDoS攻击或其他异常流量模式。

（2）用于识别有风险的账户行为模式。

（3）用以评估可能的设备漏洞或恶意软件攻击。

每个模型都会基于其数据源和逻辑提供预测，这些预测结果需要在决策层融合，以便生成一个综合的安全态势。

2.2 机器学习/深度学习模型设计

在当代网络技术的背景下，机器学习和深度学习模型已经成为数据处理和分析的重要工具。设计这些模型通常需要专业知识，以确保模型能够有效学习和推断。以下是一些详细的场景举例，展示了如何利用这些模型来处理和分析网络中的多模态数据。

2.2.1 语音识别和自然语言处理

递归神经网络（RNN）或其变体如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理时间系列数据，如音频信号方面表现出色[4]。在语音通信中，一个LSTM网络可以被训练来识别和预测语音数据流的特征，有助于进行语音增强或压缩编码。这些模型通常包括：

（1）LSTM单元——利用其内部门机制学习长期依赖关系。

（2）可能的嵌入层：用于将单词或声音映射到连续的向量空间。

（3）用于序列建模和预测的循环结构。

2.2.2 网络流量预测和异常检测

在网络流量预测和异常检测的场景中，可能会调用多种深度学习模型，比如使用自注意力机制的Transformer结构来捕获长距离的流量模式。在设计这样的模型时，关键要素可能包括：

（1）自注意力层——以学习输入序列中不同位置之间的依赖性。

（2）多头注意力——为了同时在不同的子空间捕获信息。

（3）位置编码——以注入序列位置信息。

（4）堆叠的编码器和解码器结构——用于捕获复杂序列间关系。

在设计这些模型时，还需要定义一个适当的损失函数，例如，交叉熵损失于分类任务，或均方误差损失于回归任务。优化策略也是至关重要的，通常会选择像Adam这样的高效优化器，它结合了动量和自适应学习率的优点。

2.3 优化目标和效用函数定义

在任何优化问题中，目标的选择和效用函数的定义都至关重要，它们共同决定了优化过程将如何进行，并指引这一过程向预期效果靠拢。网络优化领域也不例外，下面举几个具体例子解释这一点。

2.3.1 提高吞吐量的例子

比如，在移动网络优化中，运营商可能希望提高某个繁忙区域的数据吞吐量。优化目标可能是最大化该区域的总吞吐量，而效用函数可以是：

（1）

式中，是效用函数；（）是一个决策变量的向量；是第（i）个连接的数据速率；是连接数。这个简单的效用函数仅考虑了吞吐量，但在实际情况中，可能还需要考虑信号质量、用户等待时间等其他因素。

2.3.2 减少延迟和提升响应能力

在云计算或物联网场景中，低延迟和快速响应对于用户体验至关重要。优化目标可能是减少请求响应时间，效用函数可能是：

（2）

式中，表示第个请求的延迟；是请求数，效用函数取负值因为我们希望最小化延迟。

2.3.3 能量效率的提升

在数据中心或移动基站优化中，为了节能减排，提高能源利用效率是一个重要目标。效用函数可能同时考虑能耗和服务性能：

（3）

式中，是第个任务的处理吞吐量；是能耗；是吞吐量和能耗的权重系数。

2.3.4 多目标优化函数的定义

在现实世界中，优化问题往往涉及多个目标。为了针对这些多目标问题提供一个定义，可以采用多目标优化函数的概念。多目标优化函数可以表示为

（4）

式中，x是决策变量向量；是与各个优化目标相关的目标函数。

多目标优化函数的定义要求注意以下几点：

（1）决策变量的取值范围和约束条件需满足实际问题的限制。

（2）各个目标函数要能准确地反映优化问题的不同目标。

（3）在定义目标函数时，需要确定各个目标函数的权重或优先级，以便平衡多个目标之间的重要性。

（4）多目标优化问题通常追求帕累托最优解（Pareto Optimal Solution），即在给定约束条件下无法再优化一个目标函数而不损害其他目标函数的取值。这样的解集被称为帕累托前沿（Pareto Front）。

通过正确定义多目标优化函数，可以实现对现实世界中复杂问题的综合考虑和折中，以找到最佳的折中解。同时，考虑到约束和权重的合理设置，可以保证解的可行性和平衡性。

3 结束语

文中首先明确了多模态数据的概念及其对于网络优化的重要性，随后详尽探讨了多模态数据捕获、预处理和集成到机器学习与深度学习模型中以优化NR网络表现的过程。本文中建立了关于优化目标与效用函数的框架，揭示了多模态数据在精准把握网络状况和用户需求以及推动5G技术进步方面的潜在价值。

参考文献

[1] 侯茂新，刘昭涛．基于深度卷积生成对抗网络的鬼成像质量优化研究[J]．激光与光电子学进展，2024，61（16）：175-183．

[2] 宓林晖，袁骏毅，王天鹰.融合多模态数据的医院网格化管理应用研究[J]．微型电脑应用，2023，39（5）：25-28．

[3] 杜鹏举.基于多模态数据语义检索的关键技术研究[J]．产业创新研究，2023（12）：118-120．

[4] 李刚，王超，韩德鹏，等．基于深度主成分相关自编码器的多模态影像遗传数据研究[J]．计算机科学，2020（4）：60-66．