智能科学与技术学报 ›› 2021, Vol. 3 ›› Issue (1): 10-17.doi: 10.11959/j.issn.2096-6652.202102

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面向智能服务的雾无线接入网络:原理、技术与挑战

刘晨熙, 刘炳宏, 张贤, 龙新南, 彭木根   

  1. 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876
  • 修回日期:2020-07-28 出版日期:2021-03-15 发布日期:2021-03-01
  • 作者简介:刘晨熙(1989- ),男,博士,北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室副研究员、博士生导师,主要研究方向为雾无线接入网络、网络智能、超可靠低时延通信以及网络安全。
    刘炳宏(1995- ),女,北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室博士生,主要研究方向为无人机组网、无线资源分配、非正交多址接入、移动边缘计算。
    张贤(1992- ),男,北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室博士生,主要研究方向为雾无线接入网络、网络智能优化和无人机组网等。
    龙新南(1997- ),男,北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室硕士生,主要研究方向为雾无线接入网络、无人机组网。
    彭木根(1978- ),男,北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室教授、博士生导师,主要研究方向为智能化无线组网理论与关键技术。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61671074);北京市自然科学基金资助项目(JQ18016);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020RC09)

Intelligent service oriented fog radio access network:principles, technologies and challenges

Chenxi LIU, Binghong LIU, Xian ZHANG, Xinnan LONG, Mugen PENG   

  1. State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunication, Beijing 100876, China
  • Revised:2020-07-28 Online:2021-03-15 Published:2021-03-01
  • Supported by:
    The General Program of National Natural Science Foundation of China(61671074);The Natural Science Foundation of Beijing(JQ18016);The Fundamental Research Funds for the Central Universities(2020RC09)

摘要:

大数据和人工智能的兴起推动了智能服务的蓬勃发展。然而由于数据管理和模型训练成本高昂,以及用户对时延和隐私等的需求愈加突出,基于现有的集中式网络架构难以实现整体网络的智能化。为此,提出了一种支持分布式机器学习的基于人工智能的雾无线接入网络(AI-FRAN)架构,并探讨了支撑该架构的基础理论,明确了充分利用雾无线接入网络(F-RAN)中通信资源、计算资源以及缓存资源的关键赋能技术。最后,讨论了AI-FRAN未来的发展机遇与挑战。

关键词: 智能服务, 雾无线接入网, 人工智能, 分布式机器学习

Abstract:

Big data and artificial intelligence has promoted the development of intelligent service.However, due to the high cost of data management and model training, as well as the increasing demands of users for latency and privacy, it is difficult to achieve the intelligent network based on the existing centralized network architecture.To address this issue, an artificial intelligence-based fog radio access network (AI-FRAN) architecture that supported distributed machine learning was proposed, and the fundamental principles that support the architecture were discussed.The key enabling techniques were identified that can realize the full utilization of communication resources, computing resources and cache resources in fog radio access network (F-RAN).Finally, the opportunities and challenges of AI-FRAN were discussed.

Key words: intelligent service, fog radio access network, artificial intelligence, distributed machine learning

中图分类号: 

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