人工智能和机器学习简化微波网络管理

随着我们的无线通信网络不断向前发展，并向更多的人和更多的地方提供连接，提供商正在转向各种技术来提高容量和性能。

虽然5G，下一代蜂窝技术将带来先进的频谱共享技术，但也将带来对新基础设施的需求，以及基础设施之间更为苛刻的协调。

随着5G应用的普及和网络的日益先进，运营商正在寻求人工智能（AI）和机器学习的帮助来管理复杂性。

结构化知识的作用是实现机器智能和智能应用

在过去的几年里，供应商已经将人工智能融入到网络中，主要集中在减少资本支出、优化网络性能和建立新的收入来源上。

此外，爱立信（Ericsson）的高级微波洞察（Advanced Microwave Insights）等工具正利用人工智能和机器学习的能力，从网络中收集数据，进行分析，然后对传输问题进行近乎实时的根本原因分类。这类工具为运营商提供了网络概况，同时提供了对每个传输链路状态的可见性。运营商将被提醒何时，也许更关键的是，为什么一个链接关闭或表现不佳。

爱立信高级微波洞察公司的战略产品经理尤利卡澄清说：“这种见解可以改善网络质量，因为你可以用更好的方式说明问题，性能也会提高。”“您可以采取预防措施，而不是进行故障排除。”

当然，人工智能提供的有价值的洞察力并不是凭空而来的。为一个基于人工智能的系统提供大量的数据，并训练系统内的算法，使其能够应用这些知识对任何传输问题提供近乎实时的根本原因分析，这是一个耗时且具有挑战性的过程。

Advanced微波洞察（Advanced微波洞察）目前在其系统上有近2万条连接链路，它是一种功能强大、智能化的预测工具，它利用了来自上万条链路的5年数据。

Wållgren Malmberg进一步解释说：“我们花了五年的时间调整和学习，才真正生产出这个产品，并充分了解了所有不同的网络影响。”

微波链路中的人工智能

围绕在移动网络中使用微波链路而不是光纤进行回程的有效性的讨论，由于那些被认为是光纤资源丰富的国家的投入稍有偏差，导致了一种有点不正确的评估，即光纤是“更好”的选择。

例如，爱立信微波产品的产品营销经理Maria Edberg说，如果你把美国和中国等光纤覆盖广的国家包括在内，全世界40%的移动传输都是通过微波来完成的，但是如果你退一步，忽略那些光纤覆盖广的国家，60%的传输是微波完成。

爱立信的销售总监艾利克斯补充说：“爱立信的客户有很多不同的解决方案。微波的容量从5G发展到了4G。微波完全能够为农村、郊区和城市站点提供5G的回程和前程传输能力。”

正如爱立信公司战略和业务发展副总裁、运输主管Shane McClelland在一篇博客文章中写道：“微波传输技术的进步，如自适应调制、无线链路连接、多波段助推器和支持10Gbps的MIMO微波连接，正在实现5G就绪的微波传输。目前在D和W微波波段进行的研究和开发显示出100Gbps微波传输的前景。”

运营商考虑的不是微波处理网络容量的能力，而是微波如何帮助缩短上市时间和降低成本。

“光纤可能在六个月或一年内不可用，”Heredia解释说，“而且成本很高，所以引入微波更方便。我们认为，在5G网络中使用微波并没有什么限制。5G网络将更加密集，光纤也不会在每个站点都可用。即使是纤维含量丰富的运营商也将面临这一挑战，并预测微波的使用将增加。”

事实上，虽然目前美国有10%到15%的回程使用微波，但Heredia说，预计5G的回程率可能更接近15%至20%。

随着微波越来越受欢迎，将其与人工智能和机器学习结合起来以提高网络性能、降低成本和避免不必要的站点访问的机会也在增加。

Wållgren Malmberg说：“站点访问成本很高，”他提供了一个假设情况，即网络连接出现故障，但运营商不知道原因。

“如果你去网站，你可能有新的硬件与旧硬件交换，”她继续说，“但根据链接失败的原因，你回家后可能还是会遇到同样的问题。”

因为，在很多情况下，问题不在于硬件。

在网络管理领域，这是一个令人沮丧和常见的现象；然而，人工智能和机器学习工具可以帮助操作员避免这种情况，节省时间和金钱。

人工智能在行动

在分享他对人工智能和机器学习价值的看法时，丹麦传输经理格伦·兰德格伦首先指出，与固定和光纤相比，无线传输更容易遇到障碍，如天气事件、视线问题和安装挑战。然后，他解释说，这些类型的事件都会留下痕迹。

他说：“他们离开了数字模式，现在的人工智能模型非常强大，能够识别和理解这些模式。”。“使用人工智能，我们实际上可以了解是什么事件导致了我们网络中的大多数错误和中断。我们可以理解何时何地何地了解原因。”

人工智能工具可以根据链路的数字模式来区分几种不同的根本原因，例如无线电干扰、障碍物、大雨和风引起的天线对准偏移。然后，操作员可以根据根本原因采取措施。

例如，如果在强降雨期间，AI系统显示下降信号，它也会提醒操作员可能的原因：天气。该系统已经学会了识别这种特殊类型的信号下降与降雨有关。

此时，操作员可以决定简单地监视受影响链路的性能，而不是派人去检查它。当雨过天晴，信号恢复正常指标时，操作员可以确认无需采取任何措施，因为从链路角度来看，这不是问题。

Wållgren Malmberg解释说：“我们可以确定干扰背后的原因，以及设备没有任何问题的事实。”“这使得操作者更容易理解正在发生的事情，以及它是什么样的干扰。”