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near-RT RIC
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新型联邦模型通过物理约束增强O-RAN SLA风险预测能力
研究人员开发了Monotone FedNAM，这是一种联邦加性模型，用于预测Open Radio Access Networks (O-RAN)中的服务水平协议 (SLA) 风险。该模型解决了在不汇集敏感的每切片KPI数据的情况下跨基站进行训练的挑战，这对于多租户O-RAN环境至关重要。通过为具有清晰物理关系的KPI纳入物理约束单调样条，Monotone FedNAM确保了模型的可审计性和有效性，消除了非约束模型出现的违规现象，并将约…
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新的O-RAN框架利用AI对抗低延迟网络的干扰
本文介绍了一种用于管理Open RAN环境中无线资源分配的新框架，专门解决可能破坏低延迟网络切片的对抗性干扰的挑战。所提出的解决方案利用近实时RIC xApp在干扰事件期间主动管理积压并被动分配预留的物理资源块（PRB）。开发了一个掩码深度Q网络来学习最优控制策略，与现有方法相比，在延迟违规方面显著减少，并提高了预留效率。