使用生成对抗网络和强化学习来改进站点的免疫系统

摘要

方法包括：使用生成对抗网络训练生成器模型，该生成器模型使用包括与远程通信站点的真实问题的数据对应的数据噪声；生成尚未在远程通信站点发生并且具有将来在该站点发生的非零概率的生成的问题；将生成的问题提供给虚拟代理，该虚拟代理被配置成生成解决生成的问题的解决方案动作；相对于生成的问题评估解决方案动作以确定对应于该解决方案动作的性能值；并且响应于该性能值高于与用于生成的问题的其他解决方案动作对应的其他性能值，而生成与生成的问题对应的并且与该解决方案动作关联的一般问题模型。

说明书

技术领域

所公开的主题一般涉及远程通信(telecommunication)。某些实施例更特别地涉及改进对移动网络中的问题的响应性。

背景技术

由于移动网络站点(site)中的问题，每天都会创建数百万个具有各种严重性的警报和票证(ticket)。运营商以快速的方式处置这些问题可能是一种挑战并且成本高昂。在领域专家深入分析警报和/或票证的内容之后，可以以反应性方式解决站点上的问题。但是，由于此过程是反应性的，因此问题解决时间不应过长，因为它可能会影响客户的体验质量，并导致收入损失。从而，有限量的问题解决时间给站点工程师带来了很大的压力，这可能会间接影响所提供的解决方案质量，诸如短浅的修复/补丁。

当前的维护流水线由多个阶段组成，诸如关键绩效指标(KPI)降级检测、警报创建、票证创建、工作单创建以及最终修复和解决问题。这能被估计，并且该过程可能花很长时间，尤其是如果问题和对应的解决方案不简单直接的话。

用机器学习技术，诸如受监督的学习，能通过分析历史记录并生成对应的ML模型来预测某些问题的发生。然而，常规方法不能解决以前从未发生过的问题，这些问题可能仍然是反应性的，并且从而需要更多的时间来解决，因为之前没有可用的解决方案。

背景技术部分中描述的方法可能被采用，但不一定是先前已经设想或采用的方法。因此，除非本文中另有指示，否则背景技术部分中描述的方法不是本申请中公开的发明实施例的现有技术，并且不通过包含在背景技术部分中而被认为是现有技术。因此，背景技术部分中包含的任何描述都可以被移到具体实施方式部分。

发明内容

示例方法、节点和系统可操作来执行操作无线通信网络中的无线装置的方法。这种方法可以包括：使用生成对抗网络训练生成器模型，该生成器模型使用包括与远程通信站点的真实问题的数据对应的数据噪声；生成尚未在远程通信站点发生并且具有将来在该站点发生的非零概率的生成的问题；将生成的问题提供给虚拟代理，该虚拟代理被配置成生成解决生成的问题的解决方案动作；相对于生成的问题评估解决方案动作以确定对应于该解决方案动作的性能值；并且响应于该性能值高于与用于生成的问题的其他解决方案动作的对应其他性能值，而生成与生成的问题对应的并且与该解决方案动作关联的一般问题模型。

在一些实施例中，训练生成器模型包括使用生成对抗网络来迭代地生成多个生成的问题，这些生成的问题与已经发生的真实问题不可区分。一个实施例规定，所述生成对抗网络包括生成器模型和鉴别器模型，所述生成器模型被配置成生成对应于所述数据噪声的生成的问题，所述鉴别器模型被配置成确定与所述生成的问题中的每个对应的概率，所述概率对应于所述问题中的对应问题是真实问题的可能性。

一些实施例规定，训练生成器模型包括向生成器模型提供对应于生成的问题中每一个的概率。一些实施例规定，响应于与所述生成的问题之一对应的概率小于百分比阈值，所述生成器模型被进一步配置成接收误差信号，并生成所述生成的问题中的下一个作为修改的生成问题。

在一些实施例中，所述鉴别器模型被配置成将真实问题矩阵中的一组输入向量分解成概率值，所述概率值对应于所述输入向量是对应于真实问题还是所述生成的问题。一些实施例规定，所述生成器模型被配置成根据所述数据噪声在生成的问题矩阵中组成一组输入向量，所述数据噪声包括对应于远程通信站点的真实问题的数据。

一些实施例包括，响应于生成器模型的损失性能与鉴别器模型的损失性能收敛，确定生成器模型被训练。在一些实施例中，如果生成器模型被训练，则产生的问题有超过50%的机会是远程通信站点将来可能经历的现实问题。

一些实施例规定由虚拟代理生成与生成的问题对应的问题标签。解决方案动作可以由虚拟代理提供，并且虚拟代理可以使用训练资源来标识包括高于其他性能值的性能值的解决方案动作。

在一些实施例中，虚拟代理使用所述远程通信站点的模拟、所述远程通信站点的仿真和/或所述远程通信站点来评估所述解决方案动作。一些实施例规定，评估解决方案动作包括迭代地评估多个解决方案动作以确定可接受的性能值。

在一些实施例中，生成一般问题模型包括使用关系描述学习器来生成对应于远程通信站点没有经历过的不同问题的多个一般问题模型。一些实施例包括，响应于所述虚拟代理确定在所述远程通信站点成功的解决方案动作，由所述虚拟代理接收由所述远程通信站点提供的奖励度量。

在一些实施例中，一般问题模型包括多个一般问题模型。一些实施例包括由关系描述学习器聚合多个一般问题模型。在一些实施例中，聚合一般问题模型包括使用问题的符号表示来执行受监督的机器学习。一些实施例规定，执行受监督的机器学习包括：接收对应于所述生成的问题的第一症状集，作为对应于所述远程通信站点的所述真实问题之一的假设；将所述假设与第二症状集进行比较，以确定所述假设和所述第二症状集之间的差异；以及基于所述假设和所述第二症状集之间的所述差异并基于对应于所述第一症状集的标签来修改所述假设，以生成第二假设。

在一些实施例中，生成一般问题模型包括生成多个一般问题模型。操作可以包括将远程通信站点的观察状态与一般问题模型之一相匹配，以检测远程通信站点的正在发生的真实问题，并提供对应于一般问题模型之一的解决方案动作。

一些实施例包括计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储程序代码的非暂时性计算机可读介质，所述程序代码当由无线装置的处理器执行时，使得所述无线装置执行本文公开的操作。

一些实施例包括计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储程序代码的非暂时性计算机可读介质，所述程序代码当由无线通信网络中的网络节点的处理器执行时，使得所述网络节点执行本文公开的操作。

一些实施例包括适于执行本文公开的操作的UE。

一些实施例针对一种无线电通信网络，该无线电通信网络包括无线电节点，该无线电节点包括通过无线电接口提供无线通信的收发器、耦合到收发器的至少一个处理器以及耦合到至少一个处理器并存储程序代码的至少一个存储器，所述程序代码当由至少一个处理器执行时，使得至少一个处理器执行以下操作，包括：使用生成对抗网络训练生成器模型，该生成器模型使用包括与远程通信站点的真实问题的数据对应的数据噪声；生成尚未在远程通信站点发生并且具有将来在该站点发生的非零概率的生成的问题；将生成的问题提供给虚拟代理，该虚拟代理被配置成生成解决生成的问题的解决方案动作；相对于生成的问题评估解决方案动作以确定对应于该解决方案动作的性能值；并且响应于该性能值高于对应于用于生成的问题的其他解决方案动作的其他性能值，而生成对应于生成的问题并且与该解决方案动作关联的一般问题模型。

一些实施例针对一种在无线电通信网络中的网络节点，该网络节点包括通过无线电接口提供无线通信的收发器、耦合到收发器的至少一个处理器以及耦合到至少一个处理器并存储程序代码的至少一个存储器，所述程序代码当由至少一个处理器执行时，使得至少一个处理器执行以下操作，包括：使用生成对抗网络训练生成器模型，该生成器模型使用包括与远程通信站点的真实问题的数据对应的数据噪声；生成尚未在远程通信站点发生并且具有将来在该站点发生的非零概率的生成的问题；将生成的问题提供给虚拟代理，该虚拟代理被配置成生成解决生成的问题的解决方案动作；相对于生成的问题评估解决方案动作以确定对应于该解决方案动作的性能值；并且响应于该性能值高于对应于用于生成的问题的其他解决方案动作的其他性能值，而生成对应于生成的问题并且与该解决方案动作关联的一般问题模型。

在一些实施例中，训练生成器模型包括使用生成对抗网络来迭代地生成多个生成的问题，这些生成的问题与已经发生的真实问题不可区分。一些实施例规定，所述生成对抗网络包括生成器模型和鉴别器模型，所述生成器模型被配置成生成对应于所述数据噪声的生成的问题，所述鉴别器模型被配置成确定与所述生成的问题中的每个对应的概率，所述概率对应于所述问题中的对应问题是真实问题的可能性。在一些实施例中，训练生成器模型进一步包括向生成器模型提供对应于生成的问题中每一个的概率。一些实施例规定，响应于与所述生成的问题之一对应的概率小于百分比阈值，所述生成器模型被进一步配置成接收误差信号，并生成所述生成的问题中的下一个作为修改的生成问题。

一些实施例规定，所述鉴别器模型被配置成将真实问题矩阵中的一组输入向量分解成概率值，所述概率值对应于所述输入向量是对应于真实问题还是所述生成的问题。在一些实施例中，所述生成器模型被配置成根据所述数据噪声在生成的问题矩阵中组成一组输入向量，所述数据噪声包括对应于远程通信站点的真实问题的数据。

一些实施例规定，响应于生成器模型的损失性能与鉴别器模型的损失性能收敛，确定生成器模型被训练。一些实施例规定，如果生成器模型被训练，则产生的问题有超过50%的机会是远程通信站点将来可能经历的现实问题。

一些实施例包括由虚拟代理生成对应于生成的问题的问题标签。一些实施例规定，解决方案动作由所述虚拟代理提供，并且所述虚拟代理使用训练资源来标识包括高于其他性能值的所述性能值的所述解决方案动作。

在一些实施例中，虚拟代理使用所述远程通信站点的模拟、所述远程通信站点的仿真和/或所述远程通信站点来评估所述解决方案动作。

一些实施例规定，评估解决方案动作包括迭代地评估多个解决方案动作以确定可接受的性能值。

在一些实施例中，生成一般问题模型包括使用关系描述学习器来生成对应于远程通信站点没有经历过的不同问题的多个一般问题模型。

一些实施例包括，响应于所述虚拟代理确定在所述远程通信站点成功的解决方案动作，由所述虚拟代理接收由所述远程通信站点提供的奖励度量。在一些实施例中，一般问题模型包括多个一般问题模型。一些实施例包括由关系描述学习器聚合多个一般问题模型。在一些实施例中，聚合一般问题模型包括使用问题的符号表示来执行受监督的机器学习。

一些实施例规定，执行受监督的机器学习包括：接收对应于所述生成的问题的第一症状集，作为对应于所述远程通信站点的所述真实问题之一的假设；将所述假设与第二症状集进行比较，以确定所述假设和所述第二症状集之间的差异；以及基于所述假设和所述第二症状集之间的所述差异并基于对应于所述第一症状集的标签来修改所述假设，以生成第二假设。

在一些实施例中，生成一般问题模型包括生成多个一般问题模型。操作可以包括将远程通信站点的观察状态与一般问题模型之一相匹配，以检测远程通信站点的正在发生的真实问题，并提供对应于一般问题模型之一的解决方案动作。

一些实施例针对一种无线通信装置，该装置包括通过无线电接口提供无线通信的收发器、耦合到收发器的至少一个处理器以及耦合到至少一个处理器并存储程序代码的至少一个存储器，所述程序代码当由至少一个处理器执行时，使得至少一个处理器执行以下操作，包括：使用生成对抗网络训练生成器模型，该生成器模型使用包括与远程通信站点的真实问题的数据对应的数据噪声；生成尚未在远程通信站点发生并且具有将来在该站点发生的非零概率的生成的问题；将生成的问题提供给虚拟代理，该虚拟代理被配置成生成解决生成的问题的解决方案动作；相对于生成的问题评估解决方案动作以确定对应于该解决方案动作的性能值；并且响应于该性能值高于对应于用于生成的问题的其他解决方案动作的其他性能值，而生成对应于生成的问题并且与该解决方案动作关联的一般问题模型。

一些实施例针对计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质具有包含在计算机可读存储介质中的计算机可读代码，所述代码当由无线通信装置的处理器执行时，使得所述无线通信装置执行操作，包括：使用生成对抗网络训练生成器模型，该生成器模型使用包括与远程通信站点的真实问题的数据对应的数据噪声；生成尚未在远程通信站点发生并且具有将来在该站点发生的非零概率的生成的问题；将生成的问题提供给虚拟代理，该虚拟代理被配置成生成解决生成的问题的解决方案动作；相对于生成的问题评估解决方案动作以确定对应于该解决方案动作的性能值；并且响应于该性能值高于对应于用于生成的问题的其他解决方案动作的其他性能值，而生成对应于生成的问题并且与该解决方案动作关联的一般问题模型。

一些实施例针对一种网络节点，所述网络节点包括：训练模块，其被配置成使用生成对抗网络训练生成器模型，该生成器模型使用包括与远程通信站点的真实问题的数据对应的数据噪声；问题生成模块，其被配置成生成尚未在远程通信站点发生并且具有将来在该站点发生的非零概率的生成的问题；解决方案动作模块，其被配置成将生成的问题提供给虚拟代理，该虚拟代理被配置成生成解决生成的问题的解决方案动作；评估模块，其被配置成相对于生成的问题评估解决方案动作以确定对应于该解决方案动作的性能值；以及一般问题模型生成模块，响应于该性能值高于与用于生成的问题的其他解决方案动作对应的其他性能值，被配置成生成对应于生成的问题并且与该解决方案动作关联的一般问题模型。

附图说明

附图图示了所公开主题的所选择的实施例。在附图中，相似的附图标记标示相似的特征。

图1是图示根据一些实施例的无线网络的图解。

图2A和2B是图示根据一些实施例的无线装置的图解。

图3A和3B它们是图示对应于本文一些实施例的无线电接入节点的示意框图。

图4是图示根据本文一些实施例的虚拟化无线电接入节点的框图。

图5是图示对应于根据一些实施例的系统和方法的组件和操作的流程图。

图6是图示根据本文的一些实施例，使用相互竞争的生成器模型和鉴别器模型来训练GAN网络的流程图。

图7是图示根据本文一些实施例的鉴别器模型和生成器模型的架构的流程图。

图8是根据本文一些实施例的可以用于向鉴别器模型提供示例训练的一组真实的公开可用的分形(fractal)图像。

图9是基于在训练中使用的那组真实图像的一组生成的图像。

图10是基于在使用基于三通道数据的颜色数据的训练中使用的那组真实图像的一组生成的图像。

图11是根据一些实施例的鉴别器模型和生成器模型的损失作为训练时期数量的函数的示例数据的图表。

图12是根据一些实施例的作为训练时期数量的函数的鉴别器模型的准确度的示例数据的图表。

图13包括根据一些实施例的一组真实的警报训练集分布。

图14包括根据一些实施例的一组生成的警报分布。

图15包括根据一些实施例的另一组生成的警报分布。

图16是根据本文公开的一些实施例的RL算法的框图。

图17是图示根据一些实施例在象征性地学习拱形的一般模型时的训练集和假设细化步骤序列的示意图。

图18是图示根据本文一些实施例的包括云实现的系统的框图。

图19是图示根据本文一些实施例的系统和方法的操作的流程图。

图20图示了根据一些实施例的执行本文所公开的操作的基站网络节点300的模块。

图21是根据一些实施例的无线网络的框图。

图22是根据一些实施例的用户设备的框图。

图23是根据一些实施例的虚拟化环境的框图。

图24是根据一些实施例的经由中间网络连接到主机计算机的远程通信网络的框图。

图25是根据一些实施例的通过部分无线连接经由基站与用户设备通信的主机计算机的框图。

图26是根据一些实施例的在包括主机计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法的框图。

图27是根据一些实施例的在包括主机计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法的框图。

图28是根据一些实施例的在包括主机计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法的框图。

图29是根据一些实施例的在包括主机计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法的框图。

具体实施方式

现在将在下文参考附图更全面地描述发明概念，附图中显示了发明概念的实施例示例。然而，发明概念可以用许多不同的形式实施，并不应被解释为限制于本文阐述的实施例。而是，提供这些实施例使得本公开将是详尽且完整的，并且将向本领域技术人员传达本发明概念的范围。还应该指出，这些实施例不是互斥的。来自一个实施例的组件可以被默许地假定为存在于/用在另一个实施例中。下面描述的任何两个或更多实施例可以用任何方式彼此组合。而且，在不脱离所公开主题的范围的情况下，所描述的实施例的某些细节可以被修改、省略或扩充。

注意，诸如基站、5G基站、NR基站、NodeB、gNode B或eNode B和UE之类的术语应当被认为是非限制性的，并且特别地不暗示两者之间的某种层级关系；一般来说，“NodeB”和“UE”可以被认为是通过某些无线远程通信道相互通信的装置。在一些实施例中使用了一般术语网络节点。网络节点可以是基站、接入点、RRH、RRU、无线电网络节点、gNodeB、传输接收点(TRP)、NodeB或eNode B是核心网络节点(例如，MME、SON节点、定位节点、MDT节点、MCE、MBMS节点等)。在一些实施例中使用了一般术语无线装置。无线装置可以是任何类型的UE，诸如LTE UE、新空口(NR)UE、NB-IoT UE、M2M UE、V2V UE、V2X UE、特定类别的UE(例如，UE类别NB1、UE类别M1、UE 0类等)等。本文使用的一般术语无线电节点可以是网络节点或无线装置。

在一些实施例中，使用术语操作带宽(BW)。通过操作BW，网络节点向小区中的一个或多个UE传送信号和/或从其接收信号。操作带宽可以互换地称为信道带宽、系统带宽、传输带宽、小区带宽、小区传输BW、载波带宽等。操作BW可以用不同的单位表示。单位的示例是kHz、MHz、资源块的数量、资源元素的数量、子载波的数量、物理信道的数量、频率资源单元的数量等。RAT在其上操作的频道或载波频率由信道号(也称为绝对射频信道号(ARFCN))(例如LTE和/或NR中的E-UTRA ARFCN(EARFCN)等)枚举或寻址。

在一些实施例中，信号可以是上行链路(UL)信号、下行链路(DL)信号或侧链路(SL)信号。由无线装置传送的上行链路信号可以是物理信号或物理信道。上行链路物理信号的示例是SRS、DMRS等。上行链路物理信道的示例是PUCCH、PUSCH、NPUSCH、NPUCCH、PRACH、NPRACH等。由网络节点传送的DL信号可以是物理信号或物理信道。DL物理信号的示例有CRS、DMRS、PRS、CSI-RS等。下行链路物理信道的示例是PDCCH、PDSCH、NPDSCH、NPDCCH、PMCH等。由能够将UE引导到UE操作(又称为D2D操作、V2V操作等)的UE传送的侧链路(SL)信号可以是物理信号或物理信道。SL物理信号的示例是SLSS、DMRS等。SL物理信道的示例是PSSCH、PSCCH、PSDCH、PSBCH等。

本文使用的术语“参数集”可以指定义信号特性的任何一个或多个属性。这样的属性的示例是：子载波间距、符号持续时间、CP持续时间(又称为CP长度)、时隙持续时间、子帧持续时间、每个物理信道的子载波数量、带宽内的物理信道数量等。本文使用的物理信道指的是任何时间-频率无线电资源。物理信道的示例是资源块(RB)、物理RB (PRB)、虚拟RB(VRB)等。

本文使用的术语“时间资源”可以对应于根据时间长度表示的任何类型的物理资源或无线电资源。时间资源的示例是：符号、时隙、子帧、短子帧、迷你时隙、无线电帧、TTI、交织时间等。

术语FeMBSFN子帧其中可以包括，例如，在子帧＃0、＃4、＃5、＃9等中根据eMBMS增强配置的MBSFN子帧，包括例如新的参数集、1.25 kHz子载波间距等。术语混合小区单播/FeMBSFN子帧可以包括例如传送一个或多个FeMBSFN子帧以及具有至少单播数据或PDSCH的一个或多个子帧的小区。

如本文所使用的“无线电节点”或者是无线电接入节点或者是无线装置。

如本文所使用的“无线电接入节点”是蜂窝通信网络的无线电接入网络中的操作以无线传送和/或接收信号的任何节点。无线电接入节点的一些示例包括但不限于基站(例如，第三代合作伙伴计划(3GPP)长期演进(LTE)网络中的增强型或演进型节点B(eNB))、NR中的下一代节点B(gNB)、高功率或宏基站、低功率基站(例如，微基站、微微基站、家庭eNB等)以及中继节点。

如本文所使用的“核心网络节点”是核心网络(CN)中的任何类型的节点。核心网络节点的一些示例包括例如移动管理实体(MME)、分组数据网络(PDN)网关(P-GW)、服务能力暴露功能(SCEF)等。

如本文所使用的，“无线装置”是能够向/从另一无线装置或向/从蜂窝通信网络中的网络节点无线地传送和/或接收信号以获得对蜂窝通信网络的访问(即由其服务)。无线装置的一些示例包含但不限于3GPP网络中的用户设备装置(UE)、机器型通信(MTC)装置、NB-IoT装置、FeMTC装置等。

如本文中所使用的“网络节点”是被使用的并且能对应于与UE和/或与另一个网络节点通信的任何类型的无线电网络节点或任何网络节点的任何节点。网络节点的示例是NodeB、MeNB、SeNB、属于MCG或SCG的网络节点、基站(BS)、多标准无线电(MSR)无线电节点诸如MSR BS、eNodeB、网络控制器、无线电网络控制器 (RNC)、基站控制器(BSC)、中继、控制中继的施主节点，基站收发信台(BTS)、接入点(AP)、传输点、传输节点、RRU、RRH、分布式天线系统(DAS)中的节点、核心网络节点(例如MSC、MME等)、O＆M、OSS、SON、定位节点(例如E-SMLC)、MDT等。

如本文所使用的，使用了非限制性术语用户设备(UE)，并且它指的是在蜂窝或移动通信系统中与网络节点和/或与另一个UE通信的任何类型的无线装置。UE的示例是目标装置、装置到装置(D2D)UE、机器类型UE或能够进行机器对机器(M2M)通信的装置、PDA、PAD、平板电脑、移动终端、智能电话、膝上型嵌入式设备(LEE)、膝上型安装设备(LME)、USB加密狗、ProSe UE、V2V UE、V2X UE等。

如本文所使用的，非限制性术语WAN(无线接入网络或RAN、无线电接入网络)节点可以是UE或网络节点(例如，接入点、BS等)。WAN节点可以互换地称为蜂窝节点、NW源节点等。

注意，本文给出的描述集中在3GPP LTE蜂窝通信系统，并且因此，经常使用3GPP术语或类似于3GPP LTE术语的术语。然而，本文公开的概念不限于LTE或3GPP系统 而且，在本文的描述中，可能提及术语“小区”；然而，特别是关于第五代(5G)概念，可以使用波束来代替小区，并且因此，重要的是要注意，本文描述的概念同样适用于小区和波束。另外，根据本文实施例的LAA机制可以用于新空口(NR)。

根据本文的一些实施例，用于站点的免疫系统可以包括虚拟代理，该虚拟代理使用生成模型被呈现有潜在问题或问题/场景的组合，它们可能在将来发生并且在早前从未发生。虚拟代理可以使用强化学习算法找到生成的问题的最佳解决方案，同时首先在模拟和/或仿真环境中复制该问题。一旦标识出对可能的将来问题的合适的解决方案，由生成器模型生成的问题和由虚拟代理获得的解决方案可以被提交给关系描述学习器(RDL)。然后，RDL可以创建一般问题模型，并针对将来出现问题而监听网络。当将来出现问题时，RDL可以通过将解决方案应用于系统来直接与系统交互，从而将解决方案应用于该问题。从系统到虚拟代理的反馈环路可以提供关于给定问题的解决方案的成功的信息。以这种方式，可以减少即将到来的问题的问题解决时间。

本文的实施例的优点可以包括以自动化和有效的方式修复不寻常问题(异常)的能力。另外，通过减少解决问题所用的工时，可以降低操作成本。例如，在生成的问题会导致站点宕机的情况下，可以减少站点宕机时间。更进一步，问题的快速解决可以改进最终用户的体验质量(QoE)。由于对将来可能问题的解决方案很容易在之前得到标识，所以问题解决时间可以被最小化。

所描述的实施例可以在支持任何合适的通信标准并使用任何合适的组件的任何适当类型的通信系统中实现。作为一个示例，某些实施例可以在诸如在图1所示的LTE网络中实现。尽管关于LTE系统和相关术语描述了某些实施例，但是所公开的概念不限于LTE或3GPP系统。此外，尽管可参考术语“小区”，但所描述的概念还可以应用在其它上下文中，诸如例如在第五代(5G)系统中使用的波束。

现在参考图1，其是图示根据一些实施例的LTE网络的图解。通信网络100包括多个无线装置105和多个无线电接入节点110。通信网络100被组织成小区115，这些小区经由对应的无线电接入节点110连接到核心网络120。无线电接入节点110能够与无线通信装置105连同适合于支持无线通信装置之间或无线通信装置与另一个通信装置(诸如陆线电话)之间的通信的任何附加元件一起通信。

尽管无线装置105可以表示包括硬件和/或软件的任何合适组合的通信装置，但是在某些实施例中，这些无线装置可以表示诸如由图2A和2B更详细示出的示例无线装置的装置。类似地，尽管图示的无线电接入节点可表示包括硬件和/或软件的任何合适组合的网络节点，但这些节点在特定实施例中可以表示诸如由图3A、3B和图4更详细图示的装置的装置。

无线通信装置200A，其在本文可以被称为UE 200(也称为无线终端、无线通信装置、无线通信终端、用户设备、用户设备节点/终端/设备等)，可以被配置成提供根据发明概念的实施例的操作。参考图2A，无线通信装置200A包括处理器电路205，也称为处理器(例如，中央处理单元[CPU]、专用集成电路[ASIC]、现场可编程门阵列[FPGA]等)、存储器210、收发器电路215(也称为收发器)和天线220。

处理器205可以耦合到收发器215和存储器210。存储器210可以包括计算机可读程序代码，所述代码当由处理器205执行时，使得处理器205执行根据本文针对无线通信装置200A公开的实施例的操作。根据其它实施例，处理器205可以被定义为包括存储器，使得不需要单独的存储器电路。无线通信装置200A还可以包括与处理器205耦合的接口(例如用户接口)。

如本文所讨论的，无线通信装置200A的操作可以由处理器205和/或收发器215来执行。例如，处理器205可以控制收发器215在无线电接口上通过收发器215向另一个节点传送通信和/或在无线电接口上通过收发器215从另一个节点接收通信。而且，模块可以被存储在存储器210中，并且这些模块可以提供指令，使得当模块的指令由处理器205执行时，处理器205执行相应的操作(例如，下面关于示例实施例讨论的操作)。

在某些实施例中，由UE、MTC或M2M装置和/或任何其它类型无线通信装置所提供的所描述的一些或所有功能性可以由执行存储在计算机可读介质(诸如图2A所示的存储器)上的指令的装置处理器提供。一些实施例可以包括除了在图2A中示出的组件之外的附加组件，它们可以负责提供装置的功能性的某些方面，包括本文描述的任何功能性。

参考图2B，无线通信装置200B包括配置成执行一个或多个对应功能的至少一个模块225。此类功能的示例包括本文参考(一个或多个)无线通信装置所描述的各种方法步骤或方法步骤的组合。一般而言，模块225可以包括配置成执行对应功能的软件和/或硬件的任何合适的组合。例如，在一些实施例中，模块225包括配置成当在关联的平台上运行时执行对应功能的软件，诸如在图12A中图示的。

现在参考图3A和3B，它们是图示对应于本文一些实施例的无线电接入节点的示意框图。参考图3A，无线电接入节点300A包括控制系统320，该控制系统包括节点处理器305(例如中央处理单元(CPU)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)等等)、存储器310和网络接口315。此外，无线电接入节点300A包括至少一个无线电单元325，该无线电单元包括耦合到至少一个天线330的至少一个接收器和至少一个传送器335。在一些实施例中，无线电单元325在控制系统320的外部，并且例如经由有线连接(例如，光缆)连接到控制系统320。然而，在一些其它实施例中，无线电单元325以及潜在的天线330与控制系统320集成在一起。 节点处理器305操作以提供本文所描述的无线电接入节点300A的至少一个功能345。在一些实施例中，(一个或多个)功能用例如存储在存储器310中并由节点处理器305执行的软件实现。

在某些实施例中，由基站、节点B、enodeB、gNB和/或任何其它类型的网络节点所提供的所描述的一些或所有功能性可以由执行存储在计算机可读介质(诸如图3A所示的存储器310)上的指令的节点处理器305提供。在一些实施例中，无线电接入节点300可以包括提供附加功能性(诸如本文描述的功能性和/或相关的支持功能性)的附加组件。

参考图3B，无线电接入节点300B包括配置成执行一个或多个对应功能的至少一个模块350。此类功能的示例包括各种方法步骤和/或操作或方法步骤和/或操作的组合，如本文参考(一个或多个)无线电接入节点所描述的。一般而言，模块350可以包括配置成执行对应功能的软件和/或硬件的任何合适的组合。例如，在一些实施例中，模块包括配置成当在关联的平台上运行时执行对应功能的软件，诸如在图13A中所图示的。

图4是图示根据本文一些实施例的虚拟化无线电接入节点400的框图。相对于图4描述的概念可以类似地应用于其它类型的网络节点。另外，其他类型的网络节点可以具有类似的虚拟化架构。如本文所使用的，术语“虚拟化无线电接入节点”是指其中无线电接入节点的至少一部分功能性被实现为(一个或多个)虚拟组件(例如，经由在(一个或多个)网络中的(一个或多个)物理处理节点上执行的(一个或多个)虚拟机)的无线电接入节点的实现。

参考图4，无线电接入节点400包括如上关于图3A所描述的控制系统320。

控制系统320经由网络接口315连接到一个或多个处理节点420，该一个或多个处理节点耦合到(一个或多个)网络425或作为其一部分包括在内。每个处理节点420可以包括一个或多个处理器405(例如CPU、ASIC、FPGA等)、存储器410和网络接口415。

在一些实施例中，本文描述的无线电接入节点300A的功能345在一个或多个处理节点420处实现，或以任何期望的方式分布在控制系统320和一个或多个处理节点420上。在一些实施例中，本文描述的无线电接入节点300A的一些或所有功能性345被实现为由在(一个或多个)处理节点420托管的(一个或多个)虚拟环境中实现的一个或多个虚拟机执行的虚拟组件。可以使用(一个或多个)处理节点420和控制系统320之间的附加信令和/或通信，以便执行至少一些期望的功能345。如虚线所指示的，在一些实施例中，控制系统320可以被省略，在此情况下，(一个或多个)无线电单元325经由(一个或多个)适当的网络接口与(一个或多个)处理节点420直接通信。

现在参考图5，其是图示对应于根据一些实施例的系统和方法的组件和操作的流程图。根据一些实施例，站点可以准备解决尚未发生的将来问题。可以提供对应于数据的训练分布的噪声数据502。噪声数据502可以包括从包括一些已知问题的训练集的潜在分布中采样的真实问题和/或场景。训练过的生成模型504可以接收噪声数据502。在一些实施例中，生成模型504可以向虚拟代理506发送生成的问题。生成模型可以将生成的问题发送给关系描述学习器(RDL) 508。

虚拟代理506可以通过与可用的训练资源512交互来训练和学习对应问题的最佳解决方案，从而创建问题标签和解决方案。训练资源512可以包括模拟、仿真和/或真实的物理环境，使得能安装生成的场景并且可以复制生成的问题。然后，虚拟代理506可以采取随机动作，直到找到最佳解决方案和/或解决方案集。虚拟代理506的任务是通过在实验室环境中复制该场景并找到生成的问题的合理解决方案，在实验模式下自动操作。这可以迭代地执行，直到通过虚拟代理506用最佳解决方案来解决问题。这些操作可以被包含在训练阶段。

一旦虚拟代理506找到生成的问题的最佳解决方案，生成的问题和对应的解决方案就被发送到RDL 508。RDL 508可以具有生成的问题和对应的解决方案。RDL 508的任务是为每一类生成的问题生成一般问题模型(GPM)，并将GPM与由虚拟代理506提供的对应解决方案关联。

在一些实施例中，系统/环境510可能在其中遇到新问题。新的问题可以被发送到RDL 508，以与所有GPM进行比较。如果为新问题找到了GPM，则从GPM中提取对应的解决方案映射，并将其提供给和/或应用于系统/环境510。系统/环境510提供对应于提供给系统/环境510的解决方案的结果，作为对虚拟代理506的反馈。在由虚拟代理506生成的解决给定问题的解决方案不起作用并且虚拟代理506代理提供不同的解决方案集的情况下，反馈可能是有用的。随着时间，虚拟代理506可以基于标识所提供的解决方案是否解决了问题的反馈来学习最佳解决方案。在一些实施例中，可以根据结果相对虚拟代理506评估奖励或惩罚。

一些实施例规定，随着时间的流逝，通过添加真实世界训练样本来随着时间丰富训练集。以这种方式，从生成器模型新生成的问题随着时间而演变，并且可能不限于原始潜在空间，原始潜在空间可以表示有限的训练集。以这种方式，生成器模型可能随着时间继续生成新的问题。

在一些实施例中，生成模型504可以使用生成对抗网络(GAN)来训练。GAN通常可以适用于半监督学习的上下文。现在简要参考图6，图6是图示根据本文的一些实施例，使用相互竞争的生成器模型602和鉴别器模型604来训练GAN网络的流程图。GAN可以创建表征特定类的特征。GAN可以包括生成器模型602和鉴别器模型604，其中这些模型中的每个可以一起工作来达成训练结果。

例如，鉴别器模型604可以尝试对数据进行分类，并且可以使用标记的训练集进行预先训练。 生成器模型602可以生成类似于原始训练数据集的新数据样本。为了评估这一点，生成器模型602可以创建类似于训练集的输入样本，目标是提供鉴别器模型604不能从真实训练数据中辨别生成的数据的样本。对这个生成的数据的评估可以由鉴别器模型604执行，并且可以反馈给生成器模型602，使得生成器模型602可以尝试下次生成更现实的输入。目标是在生成器模型602和鉴别器模型604之间达到纳什均衡。

一旦生成器模型602被改进，使得它能够通过生成可能来自原始特征集分布的现实特征来欺骗鉴别器模型604，训练可以结束，并且可以部署生成器模型602。在部署之后，生成器模型602可以学习创建新的现实的(即，类似于原始训练集)表征类的特征(例如，表征站点宕机(go down)的特征集)。

一些实施例规定，鉴别器模型604能用真实和虚假样本预先训练到某个级别，并且应该能够在两类(真实或虚假)之间正确分类。在一些实施例中，可以增加鉴别器模型604的学习速率，以允许系统收敛到均衡。最终，鉴别器模型损失和生成器模型损失可能会收敛。例如，生成器模型602的损失可以减少，而鉴别器模型604的损失可以增加。根据一些实施例的最小-最大过程如下：

鉴别器模型(D)旨在通过最小化其损失来最大化其奖励；以及

生成器模型(G)旨在通过最大化其损失来最小化鉴别器(D)的奖励。

现在简要参考图7，其是图示根据本文一些实施例的鉴别器模型604和生成器模型602的架构的流程图。如图所示，对应于鉴别器模型604的架构可以包括接收包括对应于真实问题的多个输入向量的矩阵614。当鉴别器模型604操作时，特征集随着该组卷积层变窄624而减少，最终达到关于问题是真实问题还是由生成器模型602生成的问题的概率634。

生成器模型602的架构可以被认为基本上与鉴别器模型604的架构相反。例如，生成器模型602可以从噪声632开始，该噪声可以用于生成对应于生成的问题的输入向量。随着模型的一组去卷积层622被开发，可以添加进附加特征，添加维度以最终生成所生成的输入向量的矩阵612。

举例来说，现在简要参考图8，其是根据本文的一些实施例可用于向鉴别器模型604提供示例训练的一组真实的分形图像。基于真实的分形图像，生成器模型可以被应用于生成与该组真实图像中的图像类似的图像。现在简要参考图9，其是基于在训练中使用的那组真实图像的一组生成的图像。如图所示，尽管不是所有生成的图像都具有分形的外观，但是一般的分形图案是可见的，这指示该模型能够生成与训练集中的图像类似的图像。图9的图像是基于仅对应于基于单通道数据的黑白图像的训练而生成的。

现在简要参考图10，其是基于在使用基于三通道数据的颜色数据的训练中使用的那组真实图像的一组生成的图像。如图所示，用颜色数据训练网络可能更具挑战性。例如，如图所示，图10的一些图像看起来像训练集中不存在的分形。这样的图像表明，生成模型602能够在相当短的训练时间内捕获训练集的分布。

一些实施例规定，在管理的服务数据集的上下文中，可以使用GAN以包括状态向量的场景的形式来创建新的现实问题。示例包括以前从未发生过的警报序列和时间系列，并且它们可能会引起严重故障，诸如引起站点宕机。可以从现有数据集构造训练集。输入训练集是问题向量矩阵，它离散地表示过去已经发生的可能事件的空间。这可以被用作鉴别器模型604的输入，鉴别器模型可以将生成的问题分类为现实的或不现实的。例如，表1警报序列，其中目标是在站点宕机之前生成一组现实的警报。可以训练GAN模型，使得生成模型能够理解训练集的分布(其中每个实例包含一个向量，该向量说明32种警报类型是否被触发)，并且能够创建可能导致站点宕机的类似类型的警报。下表1给出了训练集中的示例向量输入。

如上所提供的，顺序是使得在站点宕机之前触发警报类型1和警报类型32。这个训练集包含145个类似于上述的多样示例向量。出于演示目的，模型被简化，并且仅将警报类型考虑进去。随着数据越来越多样化，并且算法调优工作越来越多，所创建的场景预计会变得不那么明显且更加有用。

现在参考图11，其是根据一些实施例的鉴别器模型和生成器模型的损失作为训练时期数量的函数的示例数据的图表。生成器模型损失1101随着训练时期数量的增加而减少。相比之下，鉴别器模型损失1102在增加，尽管比生成器模型损失1101减少的速率慢。损失的对比方向可以指示，GAN训练正在正确进行，以及生成器模型602和鉴别器模型604之间的竞争。随着时期数量的增加，生成器模型和鉴别器模型的损失值随着它们朝向收敛方向移动而朝向彼此移动。收敛和/或进一步收敛的减少可以发信号通知训练可以停止。

简要参考图12，其是根据一些实施例的作为训练时期数量的函数的鉴别器模型604的准确度的示例数据的图表。如图所示，鉴别器模型的准确度可以保持在60-70%左右。在一些实施例中，目标可以是实现50%左右的稳定准确度，这然后将指示鉴别器模型604不能区分站点宕机的真实警报序列和生成的警报序列。

在训练之后，生成器模型602可以用于创建警报，如果警报是真实的，则最终可能导致站点宕机。简要参考图13，其包括根据一些实施例的一组真实的警报训练集分布。如图所示，第1行包括警报类型13，第2行包括警报类型1和8，第3行包括警报类型18和26，并且第4行包括警报类型8和12。现在简要参考图14，其包括根据一些实施例的一组生成的警报分布。如图所示，该组生成的警报包括警报类型18和警报类型26和30的概率。例如，生成的警报序列可以包括警报类型18：“UtranCell_ServiceUnavailable”，警报类型26: “小区逻辑信道可用性监督BCCH”，以及警报类型30：“SCTP链路拥塞”。注意，生成的示例对于鉴别器模型604来说可能看起来是现实的，但是实际上可以被生成，并且可以表示将来可能生成的警报。尽管当前的示例标识了警报类型的特定示例，但是本文的公开预期根据本文的实施例可以使用任何种类的警报和/或警报类型。注意，这种警报组合在训练集中是看不到的，并且从而表示一种看不见的场景。以这种方式，模型可以向虚拟代理506提供看不见的洞察力，使得虚拟代理506可以通过在问题真正出现之前对问题的不同解决方案进行实验来开始训练。这可以减少标识问题的时间，并允许在短持续时间内修复问题，最终将减少“站点宕机”状态的时间。

现在参考图15，其包括根据一些实施例的另一组生成的警报分布。如图所示，那组生成的警报包括高概率的警报类型8和17以及低概率的警报类型1、13、19、20和30。例如，生成的警报序列可以包括警报类型1：物理端口关闭(低概率)、警报类型8：UMTS小区不可用(高概率)、警报类型13：板阻塞(低概率)、警报类型17：3G: 站点中断HUA(高概率)、警报类型19：达到规定的警报阈值所使用的资源数量(低概率)、警报类型20：外部警报(低概率)和警报类型30：SCTP链路拥塞(低概率)。

基于示例输出，上述生成的场景可以指示，基于模型的生成，将来可能会发生以下警报。这允许虚拟代理506通过在模拟器/仿真器中启动一组动作并根据启动后接收到的对应奖励来学习解决即将到来的问题的正确动作来提前解决现实的“如果怎样”问题。这种动作可以包括配置改变和/或增加传输功率，同时创建由生成器模型602生成的相同条件/场景。一些实施例规定，包括多样数据集的建模可以提供与管理的服务相关的更高级的未见过的洞察。

如上所述，GAN可以生成与尚未发生的问题对应的问题和/或状态。一些实施例规定，强化学习(RL)可以改进虚拟代理506的性能。例如，RL可以是自学习机器学习算法，其可以从随机动作开始，并随着时间学习给定状态的最佳动作(例如，由生成模型提供的问题/状态)。虚拟代理506可以经由迭代动作并相应地改变环境状态来逐渐从其经验和交互中学习。在奖励功能的帮助下，可以确定最佳动作。例如，现在简要参考图16，其是根据本文公开的一些实施例的RL算法的框图。如图所示，系统/环境510可以在执行RL操作时在虚拟代理506内交互。一些实施例规定，系统/环境510可以从虚拟代理506接收对应于系统/环境510的问题和/或状态的动作。对于每个给定的状态，包括环境的初始状态，可以采取动作。该动作介入系统/环境510，并且状态被更新。如果更新的状态是对先前状态的改进，则虚拟代理506可以从系统/环境510接收奖励。如果更新的状态不是相对于先前状态的改进，则可以相对虚拟代理506评估或设置惩罚或负奖励。此外，虚拟代理506然后可以响应于更新的状态而生成动作。

假使图15中生成的问题被发送到虚拟代理506。虚拟代理506可以在模拟/仿真环境中确切地创建那些警报序列。然后，通过改变可动作的参数，诸如传输功率、站点配置文件中的可调谐KPI，虚拟代理506可以被告知改变的结果。该过程可以迭代地继续，直到最初再现的警报在模拟器/仿真器中被清除为止。当训练完成时，虚拟代理506向RDL提交场景和对应的最佳解决方案，例如配置文件。

如上面关于图5和15所提供的，虚拟代理506可以是符号学习器(例如，软件)，其能经由RL算法来学习，RL算法在一台计算机上运行，并且不断监听新的环境状态和/或对应于正在采取的先前动作的奖励。虚拟代理506可以通过直接与系统/环境510交互来用更多的动作再次响应。动作的示例可以包括基站中的配置改变等等。

一些实施例规定，关系描述学习器RDL 508可用于通过使用问题的符号表示执行受监督的机器学习，而基于问题发生示例来构建和维护每个问题类型的一般模型。首先，RDL可能会呈现出问题症状(例如，如上例中的警报向量)、标签(例如，“站点宕机”)以及解决方案(例如，“重置基带单元”)。当站点宕机时，RDL可以使用第一个症状集作为情况描述的假设。当向RDL给出“站点宕机”的后续症状集时，它可能会概括这两个症状集，并且可以使用该概括作为细化的假设。这个过程重复，并且最细化的假设然后可能被用作导致“站点宕机”的问题的一般模型。然后有可能将新的问题症状集与各种问题的一般模型进行匹配，以检测问题的类型和对应的解决方案。

在一些实施例中，概括问题模型的过程可以如下：

假定症状集S

处理后续症状集S

将当前假设H

根据D和给定的标签修改H

现在参考图17，其是图示根据一些实施例在象征性地学习拱形的一般模型时的训练集和假设细化步骤序列的示意图。如图所示，样本列1602包含示例弧的图片，假设列1604包括广义弧的符号模型的当前细化假设，并且训练示例列1606包括正的(用“+”标记)和负的(用“-”标记)训练示例的符号模型。每个细化步骤更新当前假设，使得来自正训练示例的特征和来自负示例的示例的否定在其中合并。类似地，由专家提供的症状描述(类似于训练示例)和对应的解决方案(类似于正和负标记)组成的一般问题模型(关于问题的细化假设)能被象征性地构建为每个问题类型的一组概念和它们之间的关系。使用上述方法，可以在GPM中概括问题类型的多组不同症状。可以生成一个动作，该动作将系统的观察状态与其中一个GPM相匹配，以检测正在发生的问题。GPM还可以在其中包含特殊类型的关系(例如，“有解决方案”)，它可以链接到与匹配的GPM关联的问题解决方案的描述(正训练示例的符号模型的一部分)。

在一些实施例中，本文描述的方法和系统可以在云环境中实现。例如，简要参考图18，其是图示根据本文一些实施例的包括云实现的系统的框图。一些实施例规定，能在云1802中运行的组件可以包括GAN算法、RL算法和/或RDL算法等。一些实施例规定，来自训练数据分布502、生成器模型504、RDL 508和/或虚拟代理506等的噪声。在一些实施例中，系统/环境510可以在站点1804。一些实施例规定，随着时间的流逝，通过添加真实世界训练样本来随着时间丰富训练集。以这种方式，从生成器模型新生成的问题随着时间而演变，并且可能不限于原始潜在空间，原始潜在空间可以表示有限的训练集。以这种方式，生成器模型可能随着时间继续生成新的问题。

在一些实施例中，这些组件之间的交互可以通过一个或多个网络和/或在同一台机器上完成，无论是虚拟实现还是物理实现。一些实施例规定，用于训练虚拟代理506的资源可以包括模拟环境和/或可配置的仿真环境，例如，真实的5G测试台。这可用于复制问题/场景。虚拟代理506在训练期间与该环境交互，直到找到最合适的解决方案。

本文提供的系统和方法的一些实施例可操作来自动化解决站点中问题的过程，特别是尚未发生的问题。例如，生成器模型生成独特的现实场景/条件，这可能产生严重的问题，诸如站点甚至宕机。在一些实施例中，生成的场景/条件可能实际上没有发生过，但是可能有一些概率在将来出现。接下来，虚拟代理可以执行各种动作，首先以随机化的方式，并且然后随着时间提供更好的集中的决策，直到虚拟代理找到给出最佳奖励的最佳动作。这可以通过首先由虚拟代理在测试站点上创建/复制场景，自动确切地安装场景/问题的范围，并且然后尝试解决问题的不同动作来实现。这种动作的示例包括改变实际性能指标和/或重新配置站点设置等。一旦使用最佳动作解决了生成的问题，该最佳动作可以基于从系统/环境获得的奖励，则可以用问题/解决方案对更新GPM，并且当/如果将来发生问题时，站点可以变得准备好用合理的解决方案来解决这个看不见的问题。一些实施例规定，该动作可以在测试台站点和/或模拟环境中进行测试。

本文的实施例可以减少问题解决时间，减少站点故障的成本，和/或缩短工程师解决特定问题的工作时间。因此，可以实现管理的服务的成本节约。这可以改进站点对各种故障的免疫力。

现在参考图19，其是图示根据本文一些实施例的系统和方法的操作的流程图。在一些实施例中，方法1900可以包括使用生成对抗网络训练生成器模型，所述生成器模型使用包括与远程通信站点的真实问题的数据对应的数据噪声(框1905)。生成器模型可以被训练成生成相对于真实世界问题充分现实的问题，使得生成的问题可能无法与真实问题区分开。

一些实施例规定，训练生成器模型的实现可以使用生成对抗网络来迭代地生成多个生成的问题，这些生成的问题与已经发生的真实问题不可区分。生成对抗网络可以包括生成器模型和鉴别器模型，生成器模型被配置成生成对应于数据噪声的多个生成的问题，鉴别器模型被配置成确定对应于每一个生成的问题的概率。该概率可以对应于生成的问题中对应的一个是真实问题的可能性。

在一些实施例中，训练生成器模型包括向生成器模型提供对应于生成的问题中每一个的概率。以这种方式，生成器模型可以接收关于生成问题的性能的反馈，使得生成器模型可以在其训练期间体验改进的性能。

一些实施例规定，可以确定百分比阈值，该百分比阈值标识生成器模型是否被充分训练。例如，根据一些实施例，如果生成器模型正在生成被一致地评估为具有问题以大于例如50%的百分比真实存在的概率的问题，则可以充分地训练生成器模型。实施例可以包括大于和/或小于50%的百分比阈值。

在一些实施例中，如果对应于生成的问题之一的概率小于百分比阈值，则生成器模型可以接收误差信号，并且可以继续生成更多生成的问题。在一些实施例中，可以基于误差信号相对于先前生成的问题来修改随后生成的问题。

在一些实施例中，所述鉴别器模型被配置成将真实问题矩阵中的一组输入向量分解成概率值，所述概率值关于所述输入向量是对应于真实问题还是所述生成的问题。一些实施例规定，所述生成器模型被配置成根据所述数据噪声在生成的问题矩阵中组成一组输入向量，所述数据噪声包括对应于远程通信站点的真实问题的数据。

在一些实施例中，可以基于生成器模型和鉴别器模型的损失性能来确定训练状态。例如，如果生成器模型的损失性能与鉴别器模型的损失性能收敛，则生成器模型可以被确定为被训练。在一些实施例中，如果生成器模型被训练，则产生的问题可以有超过50%的机会是远程通信站点将来可能经历的现实问题。

一些实施例包括生成在远程通信站点没有发生过的生成问题(框1910)。在一些实施例中，生成的问题可能具有将来在该地点发生的非零概率，这可以基于生成器模型的训练的有效性。

在一些实施例中，生成的问题可以被提供给虚拟代理(框1915)。虚拟代理可以被配置成生成解决生成的问题的解决方案动作。响应于虚拟代理确定在远程通信站点成功的解决方案动作，虚拟代理可以接收可以由远程通信站点和/或模拟远程通信站点的环境提供的用于评估解决方案动作的奖励度量。例如，虚拟代理可以使用所述远程通信站点的模拟、所述远程通信站点的仿真和/或实际远程通信站点来评估所述解决方案动作。

一些实施例包括相对于生成的问题评估解决方案动作以确定对应于所述解决方案动作的性能值(框1920)。一些实施例规定，可以生成和评估多个不同的解决方案动作。在一些实施例中，评估解决方案动作包括迭代地评估多个解决方案动作以确定可接受的性能值。在一些实施例中，可以为每一个解决方案动作确定性能值。每一个解决方案动作的相对性能的确定可以通过比较对应的性能值，以确定哪个解决方案动作可能是生成的问题的最佳解决方案。

响应于生成的问题的解决方案动作的性能值高于对应于生成的问题的其他解决方案动作的性能值，可以生成对应于生成的问题并且与解决方案动作关联的一般问题模型(框1925)。一些实施例规定，生成一般问题模型包括生成多个一般问题模型。在一些实施例中，远程通信站点的观察状态可以与一般问题模型之一相匹配，以检测远程通信站点正在发生的真实问题。在这样的实施例中，操作可以包括提供对应于相关一般问题模型的解决方案动作。

一些实施例规定，生成一般问题模型包括使用关系描述学习器来生成对应于远程通信站点没有经历过的不同问题的多个一般问题模型。

一些实施例包括由虚拟代理生成对应于生成的问题的问题标签(框1930)。在一些实施例中，解决方案动作由虚拟代理提供，并且虚拟代理使用训练资源来标识包括比对应于其他解决方案动作的性能值高的性能值。

一些实施例规定，由关系描述学习器聚合多个一般问题模型(1935)。在一些实施例中，聚合一般问题模型可以通过使用问题的符号表示来执行受监督的机器学习而实现。在一些实施例中，受监督的机器学习可以包括接收对应于所述生成的问题的第一症状集，作为对应于所述远程通信站点的所述真实问题之一的假设。可以将所述假设与第二症状集进行比较，以确定所述假设和所述第二症状集之间的差异。一些实施例规定，可以基于所述假设和所述第二症状集之间的所述差异并基于对应于所述第一症状集的标签来修改所述假设，以生成第二假设。

现在参考图20，其图示了根据一些实施例的执行本文所公开的操作的基站网络节点300的模块。一些实施例包括训练模块2005，其被配置成使用生成对抗网络训练生成器模型，所述生成器模型使用包括对应于远程通信站点的真实问题的数据的数据噪声。问题生成模块2010可以被配置成生成尚未在远程通信站点发生并且具有将来在该站点发生的非零概率的生成的问题。解决方案动作模块2015可以被配置成将生成的问题提供给虚拟代理，所述虚拟代理被配置成生成解决生成的问题的解决方案动作。评估模块2020可以被配置成相对于生成的问题评估解决方案动作以确定对应于所述解决方案动作的性能值。一般问题模型生成模块2025可以响应于所述性能值高于对应于用于所述生成的问题的其他解决方案动作的其他性能值，被配置成生成对应于所述生成的问题并且与所述解决方案动作关联的一般问题模型。

在一些实施例中，计算机程序包括指令，所述指令当由至少一个处理器执行时，使得至少一个处理器执行无线电接入节点或另一个节点的功能性，该另一个节点根据本文描述的任何实施例在虚拟环境中实现无线电接入节点的一个或多个功能。

虽然上面已经参考各种实施例呈现了所公开的主题，但将理解到，在不脱离所公开主题的总体范围的前提下，可以对所描述的实施例进行形式和细节上的各种改变。

缩写列表

MBMS多媒体广播多播服务

MCE多小区/多播协调实体

Tx传送器

UE用户设备

BS基站

BLER误块率

DL下行链路

DPD数字预失真

eNB 演进的节点B，基站

E-UTRAN演进的通用地面无线电接入网

E-UTRA演进的通用地面无线电接入

E-UTRA FDD E-UTRA频分双工

E-UTRA FDD E-UTRA时分双工

IM互调

KPI关键性能指标

LBT先听后说

LLA许可辅助接入

LTE长期演进

ML机器学习

MCOT最大信道占用时间

GPM一般问题模型

RAT无线电接入技术

RDL关系描述学习器

RL强化学习

SINR信号与干扰加噪声比

SNR信噪比

TPC传输功率控制

TDD时分双工

TXOP传输机会

WLAN无线局域网

UL上行链路

在本公开的各种实施例的以上描述中，要理解，本文使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，并不打算限制本发明。除非另有定义，否则本文使用的所有术语(包括技术和科学术语)都具有与本公开所属领域的普通技术人员通常理解的相同的意思。将进一步理解到，诸如在通常使用的字典中定义的那些术语，应该被解释为具有与它们在此说明书和相关领域的上下文中的意思一致的意思，并且不会以理想化或过度正式的意义解释，除非本文明确地如此定义。

当一个元件被称为与另一个元件“连接”、“耦合”、“响应”或其变体时，它可以直接与另一元件连接、耦合或响应，或者可以存在中间元件。相反，当一个元件被称为与另一个元件“直接连接”、“直接耦合”、“直接响应”或其变体时，则不存在中间元件。相似的数字通篇指的是相似的元件。更进一步，本文所使用的“耦合”、“连接”、“响应”(或它们的变体)可以包括无线耦合、连接或响应。本文所使用的单数形式“一个”和“该”意图也包含复数形式，除非上下文以其它方式明确指示。为了简洁和/或清晰起见，众所周知的功能或构造可能未进行详细描述。 术语“和/或”包括其中一个或多个关联的列出项目的任何和所有组合。

将理解，尽管本文可以使用术语第一、第二、第三等来描述各种元件/操作，但这些元件/操作不应受这些术语限制。这些术语仅用于区分一个元件/操作与另一个元件/操作。从而，一些实施例中的第一元件/操作在其它实施例中可能被称为第二元件/操作，并不脱离本发明概念的教导。在整个说明书中，相同的附图标记或相同的参考标志符表示相同或类似的元件。

本文所使用的术语“包括”、“包含”、“具有”或它们的变体是开放式的，并且包含一个或多个所述的特征、整数、元件、步骤、组件或功能，但不排除存在或添加一个或多个其它特征、整数、元件、步骤、组件、功能或它们的组合。更进一步，本文所使用的常见缩写“e.g.”(其从拉丁短语“exempli gratia”导出)可用于介绍或规定之前提到的项目的一个或多个通用示例，并且不意图限制这种项目。常见缩写“i.e.”(其从拉丁短语“id est”导出)可以用于规定来自更一般陈述的特定项目。

本文参考计算机实现的方法、设备(系统和/或装置)和/或计算机程序产品的框图和/或流程图图示描述了示例实施例。要理解，框图和/或流程图图示的框以及框图和/或流程图图示中的框组合能通过由一个或多个计算机电路执行的计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可以被提供给通用计算机电路、专用计算机电路的处理器电路和/或其它可编程数据处理电路以产生机器，使得经由计算机的处理器和/或其它可编程数据处理设备执行的指令变换和控制晶体管、存储在存储位置的值和此类电路内的其它硬件组件，以实现在框图和/或一个或多个流程图框中规定的功能/动作，并且由此创建用于实现在框图和/或(一个或多个)流程图框中规定的部件(功能性)和/或结构。

这些计算机程序指令也可存储在能指导计算机或其它可编程数据处理设备以具体方式运作的有形计算机可读介质中，使得存储在计算机可读介质中的指令产生包含实现在框图和/或一个或多个流程图框中规定的功能/动作的指令的制品。

有形的非暂时性计算机可读介质可以包括电、磁、光、电磁或半导体数据存储系统、设备或装置。计算机可读介质的更特定示例将包括以下项：便携式计算机磁盘、随机存取存储器(RAM)电路、只读存储器(ROM)电路、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)电路、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)和便携式数字视频盘只读存储器(DVD/蓝光)。

计算机程序指令也可以被加载到计算机和/或其它可编程数据处理设备上，以使要在计算机和/或其它可编程设备上执行的一系列可操作步骤产生计算机实现的过程，使得在计算机或其它可编程设备上执行的指令提供用于实现在框图和/或一个或多个流程图框中规定的功能/动作的步骤。因而，本公开的实施例可以用硬件和/或软件(包括固件、常驻软件、微代码等)体现，软件在诸如数字信号处理器的处理器上运行，它们可以被统称为“电路”、“模块”或其变体。

还应指出，在一些替换实现中，在框中指出的功能/动作可以不按流程图中指出的顺序发生。例如，接连显示的两个框实际上可以基本上同时执行，或者这些框有时可以按相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能性/动作。而且，流程图和/或框图的给定框的功能性可以被分成多个框，和/或流程图和/或框图的两个或更多框的功能性可以至少部分集成。最后，其它框可以被添加/插入在所图示的框之间。而且，尽管一些图解在通信路径上包括显示通信的主要方向的箭头，但是应当理解，通信可以在与所描绘的箭头相反的方向上发生。

本文已经结合以上描述和附图公开了许多不同的实施例。应当理解，字面上描述和说明这些实施例的每个组合和子组合将是过度重复和混淆的。相应地，本说明书，包括附图，应被解释为构成实施例的各种示例组合和子组合以及制作和使用它们的方式和过程的完整书面描述，并且应支持对任何这样的组合或子组合的权利要求。

可以在基本不脱离本发明概念的原理的情况下对实施例进行许多变型和修改。所有这种变型和修改在本文中都旨在被包括在本发明概念的范围内。因而，上面公开的主题要被认为是说明性的，而不是约束性的，并且实施例的示例旨在覆盖落入本发明概念的精神和范围内的所有此类修改、增强和其他实施例。从而，在法律允许的最大程度上，本发明概念的范围将由包括实施例及其等效方案的示例的本公开的最广泛可准许的解释来确定，并且不应被前述详细描述所约束和限制。

下面讨论另外的定义和实施例，其中图21是根据一些实施例的无线网络的框图，图22是根据一些实施例的用户设备的框图，图23是根据一些实施例的虚拟化环境的框图，图24是根据一些实施例的经由中间网络连接到主机计算机的远程通信网络的框图，图25是根据一些实施例的通过部分无线连接经由基站与用户设备通信的主机计算机的框图，图26是根据一些实施例的在包括主机计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法的框图，图27是根据一些实施例的在包括主机计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法的框图，图28是根据一些实施例的在包括主机计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法的框图，以及图29是根据一些实施例的在包括主机计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法的框图。

现在将参考附图更全面地描述本文设想的其中一些实施例。然而，在本文公开的主题的范围内包含其他实施例，所公开的主题不应被解释为仅限于本文阐述的实施例；而是，这些实施例是通过示例的方式提供的，以向本领域技术人员传达主题的范围。

参考图21，尽管本文描述的主题可以使用任何合适的组件在任何适当类型的系统中实现，但是本文公开的实施例是关于无线网络(诸如图21中图示的示例无线网络)描述的。为了简单起见，图21的无线网络仅描绘了网络QQ106、网络节点QQ160和QQ160b以及WDQQ110、QQ110b和QQ110c(也称为移动终端)。在实践中，无线网络可以进一步包括适于支持无线装置之间或者无线装置与另一通信装置之间通信的任何附加元件，另一通信装置诸如陆线电话、服务提供商或任何其它网络节点或最终装置。在图示的组件之中，用附加细节来描绘网络节点QQ160和无线装置(WD)QQ110。无线网络可以向一个或多个无线装置提供通信和其它类型的服务，以促进无线装置访问和/或使用由或经由无线网络提供的服务。

无线网络可以包括任何类型的通信、远程通信、数据、蜂窝和/或无线电网络或其他类似类型的系统和/或与之接口。在一些实施例中，无线网络可以被配置成根据特定标准或其他类型的预定义规则或过程来操作。从而，无线网络的具体实施例可以实现通信标准，诸如全球移动通信系统(GSM)、通用移动远程通信系统(UMTS)、长期演进(LTE)和/或其他合适的2G、3G、4G或5G标准；无线局域网(WLAN)标准，诸如IEEE 802.11标准；和/或任何其他适当的无线通信标准，诸如全球微波接入互操作性(WiMax)、蓝牙和/或ZigBee标准。

网络QQ106可以包括一个或多个回程网络、核心网络、IP网络、公用交换电话网(PSTN)、分组数据网、光网、广域网(WAN)、局域网(LAN)、无线局域网(WLAN)、有线网络、无线网络、城域网以及使能够实现装置之间通信的其它网络。

网络节点QQ160和WD QQ110包括下面更详细描述的各种组件。这些组件一起工作以便提供网络节点和/或无线装置功能性，诸如提供无线网络中的无线连接。在不同的实施例中，无线网络可以包括任何数量的有线或无线网络、网络节点、基站、控制器、无线装置、中继站和/或可以促进或参与经由有线或者无线连接的数据和/或信号通信的任何其它组件或系统。

如本文所使用的，网络节点是指能够、被配置、被布置和/或可操作以与无线装置和/或与无线网络中的其他网络节点或设备直接或间接通信以实现和/或提供对无线装置的无线接入和/或执行无线网络中的其他功能(例如，管理)的设备。网络节点的示例包括但不限于接入点(AP)(例如，无线电接入点)、基站(BS)(例如，无线电基站、节点B、演进的节点B(eNB)和NR NodeB(gNB))。基站可以基于它们提供的覆盖量(或者，换言之，它们的发射功率电平)进行分类，并且然后还可以被称为毫微微基站、微微基站、微基站或宏基站。基站可以是中继节点或者控制中继的中继施主节点。网络节点还可以包括分布式无线电基站的一个或多个(或所有)部分，诸如集中式数字单元和/或远程无线电单元(RRU)，有时被称为远程无线电头(RRH)。这种远程无线电单元可以与或者可以不与天线集成为集成天线的无线电设备。分布式无线电基站的部分也可被称为分布式天线系统(DAS)中的节点。网络节点的又一些另外示例包括多标准无线电(MSR)设备(诸如MSR BS)、网络控制器(诸如无线电网络控制器(RNC)或基站控制器(BSC))、基站收发信台(BTS)、传输点、传输节点、多小区/多播协调实体(MCE)、核心网络节点(例如，MSC、MME)、O&M节点、OSS节点、SON节点、定位节点(例如，E-SMLC)和/或MDT。作为另一个示例，网络节点可以是虚拟网络节点，如下面所更详细描述的。然而，更一般地，网络节点可以表示能够、被配置成、被布置成和/或可操作以使能够和/或给无线装置提供对无线网络的接入或者向已经接入无线网络的无线装置提供某种服务的任何合适的装置(或装置群组)。

在图21中，网络节点QQ160包括处理电路QQ170、装置可读介质QQ180、接口QQ190、辅助设备QQ184、电源QQ186、电力电路QQ187和天线QQ162。尽管在图21的示例无线网络中图示的网络节点QQ160可以表示包括图示的硬件组件组合的装置，但是其它实施例可以包括具有不同的组件组合的网络节点。要理解，网络节点包括执行本文公开的任务、特征、功能和方法所需的硬件和/或软件的任何合适的组合。而且，虽然网络节点QQ160的组件被描绘为嵌套在多个框内或者位于较大框内的单个框，但是实际上，网络节点可包括组成单个所示组件的多个不同的物理组件(例如，装置可读介质QQ180可以包括多个单独的硬驱以及多个RAM模块)。

类似地，网络节点QQ160可以由多个物理上分离的组件(例如，NodeB组件和RNC组件或BTS组件和BSC组件等)组成，这些组件可各具有它们自己的相应组件。在网络节点QQ160包括多个单独组件(例如，BTS和BSC组件)的某些场景中，可以在若干网络节点之间共享单独组件中的一个或多个。例如，单个RNC可以控制多个NodeB。在这种情形下，每个唯一的NodeB和RNC对在一些实例中可以被视为单个单独的网络节点。在一些实施例中，网络节点QQ160可以被配置成支持多种无线电接入技术(RAT)。在这种实施例中，一些组件可以被复制(例如，用于不同RAT的单独装置可读存储介质QQ180)，并且一些组件可以被重用(例如，相同的天线QQ162可以由RAT共享)。网络节点QQ160还可以包括用于集成到网络节点QQ160中的不同无线技术(诸如例如，GSM、WCDMA、LTE、NR、WiFi或蓝牙无线技术)的各种所示组件的多个集合。这些无线技术可以被集成到网络节点QQ160内的相同或不同的芯片或芯片集以及其它组件中。

处理电路QQ170被配置成执行本文描述为由网络节点提供的任何确定、计算或类似操作(例如，某些获得操作)。由处理电路QQ170执行的这些操作可以包括处理由处理电路QQ170所获得的信息，这例如通过将获得的信息转换成其它信息，将所获得的信息或所转换的信息与存储在网络节点中的信息进行比较，和/或基于所获得的信息或所转换的信息执行一个或多个操作，并且作为所述处理的结果进行确定。

处理电路QQ170可以包括以下项中的一个或多个的组合：微处理器、控制器、微控制器、中央处理单元、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或任何其它适合的计算装置、资源、或可操作以单独或者结合其它网络节点QQ160组件(诸如，装置可读介质QQ180)提供网络节点QQ160功能性的硬件、软件和/或编码逻辑的组合。例如，处理电路QQ170可以执行存储在装置可读介质QQ180中或存储在处理电路QQ170内的存储器中的指令。这样的功能性可以包括提供本文讨论的各种无线特征、功能或益处中的任何一个。在一些实施例中，处理电路QQ170可以包括片上系统(SOC)。

在一些实施例中，处理电路QQ170可以包括射频(RF)收发器电路QQ172和基带处理电路QQ174中的一个或多个。在一些实施例中，射频(RF)收发器电路QQ172和基带处理电路QQ174可以在单独的芯片(或芯片集)、板或单元(诸如无线电单元和数字单元)上。在备选实施例中，RF收发器电路QQ172和基带处理电路QQ174的部分或全部可以在同一芯片或芯片集、板或单元上。

在某些实施例中，本文描述为由网络节点、基站、eNB或其它此类网络装置提供的功能性中的一些或全部可以由运行存储在处理电路QQ170内的存储器或装置可读介质QQ180上的指令的处理电路QQ170来执行。在备选实施例中，功能性中的一些货全部可由处理电路QQ170提供，而无需执行存储在单独的或分立的装置可读介质上的指令，诸如以硬连线方式。在那些实施例中的任何实施例中，无论是否执行存储在装置可读存储介质上的指令，处理电路QQ170都能被配置成执行所描述的功能性。由这样的功能性提供的益处不限于处理电路QQ170独自或者网络节点QQ160的其它组件，而是由网络节点QQ160作为整体享用，和/或一般由最终用户和无线网络享用。

装置可读介质QQ180可以包括任何形式的易失性或非易失性计算机可读存储器，包括但不限于永久性存储设备、固态存储器、远程安装的存储器、磁介质、光介质、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、大容量存储介质(例如硬盘)、可移动存储介质(例如闪存驱动器、致密盘(CD)或数字视频盘(DVD))和/或存储可由处理电路QQ170使用的信息、数据和/或指令的计算机可执行存储器装置。装置可读介质QQ180可以存储任何合适的指令、数据或信息，包括计算机程序、软件、包括逻辑、规则、代码、表等中的一个或多个的应用和/或能够由处理电路QQ170执行并由网络节点QQ160利用的其它指令。装置可读介质QQ180可以用于存储由处理电路QQ170进行的任何计算和/或经由接口QQ190接收的任何数据。在一些实施例中，处理电路QQ170和装置可读介质QQ180可以被视为集成的。

接口QQ190被用在网络节点QQ160、网络QQ106和/或WD QQ110之间的信令和/或数据的有线或无线通信中。如图所示，接口QQ190包括(一个或多个)端口/(一个或多个)端子QQ194，以例如通过有线连接向网络QQ106发送数据和从该网络接收数据。接口QQ190还包括无线电前端电路QQ192，该电路可以耦合到天线QQ162，或者在某些实施例中是该天线的一部分。无线电前端电路QQ192包括滤波器QQ198和放大器QQ196。无线电前端电路QQ192可以连接到天线QQ162和处理电路QQ170。无线电前端电路可以被配置成调节在天线QQ162和处理电路QQ170之间传递的信号。无线电前端电路QQ192可以接收要经由无线连接发送出到其它网络节点或WD的数字数据。无线电前端电路QQ192可以使用滤波器QQ198和/或放大器QQ196的组合，将数字数据转换成具有适当信道和带宽参数的无线远程通信号。无线远程通信号然后可以经由天线QQ162传送。类似地，当接收到数据时，天线QQ162可以收集无线远程通信号，这些信号然后由无线电前端电路QQ192转换成数字数据。数字数据可以被传到处理电路QQ170。在其它实施例中，接口可以包括不同的组件和/或组件的不同组合。

在某些备选实施例中，网络节点QQ160可以不包括单独的无线电前端电路QQ192，相反，处理电路QQ170可以包括无线电前端电路，并且可以在没有单独的无线电前端电路QQ192的情况下连接到天线QQ162。类似地，在一些实施例中，RF收发器电路QQ172的全部或一些可以被认为是接口QQ190的一部分。在又一些实施例中，接口QQ190可以包括一个或多个端口或端子QQ194、无线电前端电路QQ192和RF收发器电路QQ172，作为无线电单元(未示出)的一部分，并且接口QQ190可以与基带处理电路QQ174通信，该基带处理电路是数字单元(未示出)的一部分。

天线QQ162可以包括被配置成发送和/或接收无线信号的一个或多个天线或天线阵列。天线QQ162可以耦合到无线电前端电路QQ190，并且可以是能够无线传送和接收数据和/或信号的任何类型的天线。在一些实施例中，天线QQ162可以包括一个或多个全向、扇形或平板天线，这些天线可操作以传送/接收例如在2GHz和66GHz之间的无线远程通信号。全向天线可以用于在任何方向传送/接收无线远程通信号，扇形天线可以用于从特定区域内的装置传送/接收无线远程通信号，并且平板天线可以是用于以相对直线传送/接收无线远程通信号的视线天线。在一些实例中，一个以上的天线的使用可以被称为MIMO。在某些实施例中，天线QQ162可以与网络节点QQ160分开，并且可以通过接口或端口可连接到网络节点QQ160。

天线QQ162、接口QQ190和/或处理电路QQ170可以被配置成执行本文描述为由网络节点执行的任何接收操作和/或某些获得操作。可以从无线装置、另一网络节点和/或任何其它网络设备接收任何信息、数据和/或信号。类似地，天线QQ162、接口QQ190和/或处理电路QQ170可以被配置成执行本文描述为由网络节点执行的任何传送操作。可以向无线装置、另一网络节点和/或任何其它网络设备传送任何信息、数据和/或信号。

电力电路QQ187可以包括或者耦合到电力管理电路，并且被配置成向网络节点QQ160的组件供应用于执行本文描述的功能性的电力。电力电路QQ187可以从电源QQ186接收电力。电源QQ186和/或电力电路QQ187可以被配置成以适合于相应组件的形式(例如，以每个相应组件所需的电压和电流电平)向网络节点QQ160的各个组件提供电力。电源QQ186可以被包括在电力电路QQ187和/或网络节点QQ160中，或者在其外部。例如，网络节点QQ160可以经由输入电路或接口(诸如电缆)连接到外部电源(例如电插座)，由此外部电源向电力电路QQ187供应电力。作为另外的示例，电源QQ186可以包括以电池或电池组形式的电源，其被连接到或集成在电力电路QQ187中。如果外部电源出故障，则电池可以提供备用电力。还可以使用其它类型的电源，诸如光伏装置。

网络节点QQ160的备选实施例可以包括除了图21中所示的那些之外的附加组件，它们可以负责提供网络节点的功能性的某些方面，包括本文描述的任何功能性和/或支持本文描述的主题所必需的任何功能性。例如，网络节点QQ160可以包括用户接口设备，以允许将信息输入到网络节点QQ160，并允许从网络节点QQ160输出信息。这可以允许用户对网络节点QQ160执行诊断、维护、修理和其它管理功能。

如本文中所使用的，无线装置(WD)是指能够、配置成、布置成和/或可操作以与网络节点和/或其它无线装置进行无线通信的装置。除非另有指出，否则术语WD在本文中可以与用户设备(UE)互换使用。无线通信可以涉及使用适合于通过空气输送信息的电磁波、无线电波、红外波和/或其它类型的信号来传送和/或接收无线信号。在一些实施例中，WD可被配置成在没有直接人类交互的情况下传送和/或接收信息。例如，WD可被设计成，当由内部或外部事件触发时，或者响应于来自网络的请求，按预定的调度向网络传送信息。WD的示例包括但不限于智能电话、移动电话、蜂窝电话、IP语音(VoIP)电话、无线本地环路电话、台式计算机、个人数字助理(PDA)、无线相机、游戏控制台或装置、音乐存储装置、回放设施、可穿戴终端装置、无线端点、移动台、平板、膝上型计算机、膝上型嵌入式设备(LEE)、膝上型安装设备(LME)、智能装置、无线客户端设备(CPE)、车载无线终端装置等。WD可以支持装置到装置(D2D)通信，例如通过实现用于侧链路通信、车辆到车辆(V2V)、车辆到基础设施(V2I)、车辆到一切(V2X)的(3GPP)标准，并且在这种情况下可以被称为D2D通信装置。作为又一个特定示例，在物联网(IoT)场景中，WD可以表示执行监测和/或测量的机器或其它装置，并且将这样的监测和/或测量的结果传送到另一个WD和/或网络节点。在这种情况下，WD可以是机器对机器(M2M)装置，该装置在3GPP上下文中可以被称为MTC装置。作为一个特定示例，WD可以是实现3GPP窄带物联网(NB-IoT)标准的UE。这样的机器或装置的特定示例是传感器、计量装置(诸如功率计)、工业机械或家用或个人电器(例如，冰箱、电视等)、个人可穿戴装置(例如手表、健身跟踪器等)。在其它场景中，WD可以表示能够监测和/或报告其操作状态或与其操作关联的其它功能的车辆或其它设备。如上所述的WD可表示无线连接的端点，在这种情况下，该装置可被称为无线终端。此外，如上所述的WD可以是移动的，在这种情况下，它也可以被称为移动装置或移动终端。

如图所示，无线装置QQ110包括天线QQ111、接口QQ114、处理电路QQ120、装置可读介质QQ130、用户接口设备QQ132、辅助设备QQ134、电源QQ136和电力电路QQ137。WD QQ110可以包括用于由WD QQ110支持的不同无线技术的图示组件中的一个或多个的多个集合，这些无线技术诸如例如，GSM、WCDMA、LTE、NR、WiFi、WiMax或蓝牙无线技术，只提到几个。这些无线技术可以被集成到与WD QQ110内的其它组件相同或不同的芯片或芯片集中。

天线QQ111可以包括被配置成发送和/或接收无线信号的一个或多个天线或天线阵列，并且被连接到接口QQ114。在某些备选实施例中，天线QQ111可以与WD QQ110分开，并且通过接口或端口可连接到WD QQ110。天线QQ111、接口QQ114和/或处理电路QQ120可以被配置成执行本文描述为由WD执行的任何接收或传送操作。可从网络节点和/或另一WD接收任何信息、数据和/或信号。在一些实施例中，无线电前端电路和/或天线QQ111可以被认为是接口。

如图所示，接口QQ114包括无线电前端电路QQ112和天线QQ111。无线电前端电路QQ112包括一个或多个滤波器QQ118和放大器QQ116。无线电前端电路QQ114连接到天线QQ111和处理电路QQ120，并且被配置成调节在天线QQ111和处理电路QQ120之间传递的信号。无线电前端电路QQ112可以耦合到天线QQ111，或者作为其一部分。在一些实施例中，WDQQ110可以不包括单独的无线电前端电路QQ112；而是，处理电路QQ120可以包括无线电前端电路，并且可以连接到天线QQ111。类似地，在一些实施例中，RF收发器电路QQ122的一些或全部可以被视为接口QQ114的一部分。无线电前端电路QQ122可以接收要经由无线连接发送出到其它网络节点或WD的数字数据。无线电前端电路QQ112可以使用滤波器QQ118和/或放大器QQ116的组合，将数字数据转换成具有适当信道和带宽参数的无线远程通信号。无线远程通信号然后可以经由天线QQ111传送。类似地，当接收到数据时，天线QQ111可以收集无线远程通信号，这些信号然后由无线电前端电路QQ112转换成数字数据。数字数据可以被传到处理电路QQ120。在其它实施例中，接口可以包括不同的组件和/或组件的不同组合。

处理电路QQ120可包括以下项中的一个或多个的组合：微处理器、控制器、微控制器、中央处理单元、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或任何其它适合的计算装置、资源、或可操作以独自或者结合其它WD QQ110组件(诸如，装置可读介质QQ130)提供WD QQ110功能性的硬件、软件和/或编码逻辑的组合。这样的功能性可以包括提供本文讨论的各种无线特征或益处中的任一个。例如，处理电路QQ120可以执行存储在装置可读介质QQ130中或存储在处理电路QQ120内的存储器中的指令以提供本文公开的功能性。

如图所示，处理电路QQ120包括RF收发器电路QQ122、基带处理电路QQ124和应用处理电路QQ126中的一个或多个。在其它实施例中，处理电路可以包括不同的组件和/或组件的不同组合。在某些实施例中，WD QQ110的处理电路QQ120可以包括SOC。在一些实施例中，RF收发器电路QQ122、基带处理电路QQ124和应用处理电路QQ126可以在单独的芯片或芯片集上。在备选实施例中，基带处理电路QQ124和应用处理电路QQ126的部分或全部可以被组合到一个芯片或芯片集中，并且RF收发器电路QQ122可以在单独的芯片或芯片集上。在又一些备选实施例中，RF收发器电路QQ122和基带处理电路QQ124的部分或全部可以在同一芯片或芯片集上，并且应用处理电路QQ126可以在单独的芯片或芯片集上。在再一些备选实施例中，RF收发器电路QQ122、基带处理电路QQ124和应用处理电路QQ126的部分或全部可以被组合在同一芯片或芯片集中。在一些实施例中，RF收发器电路QQ122可以是接口QQ114的一部分。RF收发器电路QQ122可以调节用于处理电路QQ120的RF信号。

在某些实施例中，本文描述为由WD执行的功能性中的一些或全部可以由执行存储在装置可读介质QQ130上的指令的处理电路QQ120提供，在某些实施例中，该装置可读介质可以是计算机可读存储介质。在备选实施例中，功能性中的一些或全部可以由处理电路QQ120提供，而无需执行存储在单独的或分立的装置可读存储介质上的指令，诸如以硬连线方式。在那些特定实施例中的任何实施例中，无论是否执行存储在装置可读存储介质上的指令，处理电路QQ120都能被配置成执行所描述的功能性。由这样的功能性提供的益处不限于处理电路QQ120独自或者WD QQ110的其它组件，而是由WD QQ110作为整体享用，和/或一般由最终用户和无线网络享用。

处理电路QQ120可以被配置成执行本文描述为由WD执行的任何确定、计算或类似操作(例如，某些获得操作)。由处理电路QQ120执行的这些操作可以包括处理由处理电路QQ120获得的信息，这例如通过将所获得的信息转换成其它信息，将所获得的信息或所转换的信息与由WD QQ110存储的信息进行比较，和/或基于所获得的信息或所转换的信息执行一个或多个操作，并且作为所述处理的结果进行确定。

装置可读介质QQ130可操作以存储计算机程序、软件、包括逻辑、规则、代码、表等中的一个或多个的应用和/或能够由处理电路QQ120执行的其它指令。装置可读介质QQ130可以包括计算机存储器(例如，随机存取存储器(RAM)或只读存储器(ROM))、大容量存储介质(例如，硬盘)、可移动存储介质(例如，光盘(CD)或数字视频盘(DVD))和/或存储可由处理电路QQ120使用的信息、数据和/或指令的任何其它易失性或非易失性、非暂时性装置可读和/或计算机可执行存储器装置。在一些实施例中，处理电路QQ120和装置可读介质QQ130可以被视为集成的。用户接口设备QQ132可以提供允许人类用户与WD QQ110交互的组件。这样的交互可以有多种形式，诸如视觉、听觉、触觉等。用户接口设备QQ132可以可操作以向用户产生输出，并允许用户向WD QQ110提供输入。交互的类型可以取决于安装在WD QQ110中的用户接口设备QQ132的类型而变化。例如，如果WD QQ110是智能电话，则交互可以经由触摸屏进行；如果WD QQ110是智能仪表，则交互可以通过提供使用情况(例如，所使用的加仑数)的屏幕或提供听觉警报(例如，如果检测到烟雾)的扬声器进行。用户接口设备QQ132可以包含输入接口、装置和电路，以及输出接口、装置和电路。用户接口设备QQ132被配置成允许将信息输入到WD QQ110中，并且连接到处理电路QQ120以允许处理电路QQ120处理输入信息。用户接口设备QQ132可以包括例如麦克风、接近传感器或其它传感器、按键/按钮、触摸显示器、一个或多个相机、USB端口或其它输入电路。用户接口设备QQ132还被进一步配置成允许从WD QQ110输出信息，并允许处理电路QQ120从WD QQ110输出信息。用户接口设备QQ132可以包括例如扬声器、显示器、振动电路、USB端口、耳机接口或其它输出电路。使用用户接口设备QQ132的一个或多个输入和输出接口、装置和电路，WD QQ110可以与最终用户和/或无线网络通信，并允许它们受益于本文描述的功能性。

辅助设备QQ134可操作以提供通常不是由WD执行的更特定的功能性。这可以包括用于为各种目的进行测量的专用传感器、用于诸如有线通信等附加类型通信的接口等。辅助设备QQ134的组件的包含和类型可以取决于实施例和/或场景而变化。

在一些实施例中，电源QQ136可以是电池或电池组的形式。也可以使用其它类型的电源，诸如外部电源(例如，电插座)、光伏装置或功率电池。WD QQ110可进一步包括电力电路QQ137，用于从电源QQ136向WD QQ110的各个部分递送电力，这些部分需要从电源QQ136供电以实行本文描述或指示的任何功能性。在某些实施例中，电力电路QQ137可以包括电力管理电路。电力电路QQ137可以附加地或备选地可操作以从外部电源接收电力；在这种情况下，WD QQ110可以经由输入电路或接口(诸如电力电缆)可连接到外部电源(诸如电插座)。在某些实施例中，电力电路QQ137还可操作以从外部电源向电源QQ136递送电力。例如，这可以用于电源QQ136的充电。电力电路QQ137可以对来自电源QQ136的电力执行任何格式化、转换或其它修改，以使电力适合于被供应电力的WD QQ110的相应组件。

参考图22，提供了根据一些实施例的用户设备，并且图示了根据本文描述的各个方面的UE的一个实施例。如本文中所使用的，用户设备或UE在拥有和/或操作相关装置的人类用户的意义上可能不一定具有用户。相反，UE可以表示打算出售给人类用户或由人类用户操作的装置，但是该装置可能不与，或者其可能最初不与特定人类用户(例如，智能喷洒器控制器)关联。备选地，UE可以表示不打算出售给最终用户或由最终用户操作，但可与用户关联的或为用户的利益而操作的装置(例如，智能电表)。UE QQ2200可以是由第三代合作伙伴计划(3GPP)标识的任何UE，包括NB-IoT UE、机器型通信(MTC)UE和/或增强型MTC(eMTC)UE。如图22中所图示的UE QQ200是配置用于根据由第三代合作伙伴计划(3GPP)颁布的一个或多个通信标准(诸如，3GPP的GSM、UMTS、LTE和/或5G标准)进行通信的WD的一个示例。如前所述，术语WD和UE可以互换使用。因而，尽管图22是UE，但是本文中讨论的组件同样适用于WD，并且反之亦然。

在图22中，UE QQ200包括处理电路QQ201，该处理电路可操作地耦合到输入/输出接口QQ205、射频(RF)接口QQ209、网络连接接口QQ211、包括随机存取存储器(RAM)QQ217、只读存储器(ROM)QQ219和存储介质QQ221等的存储器QQ215、通信子系统QQ231、电源QQ233和/或任何其它组件或者其任何组合。存储介质QQ221包括操作系统QQ223、应用程序QQ225和数据QQ227。在其它实施例中，存储介质QQ221可以包括其它类似类型的信息。某些UE可以利用图22中所示的所有组件，或者只利用组件的子集。组件之间的集成级别可能从一个UE到另一个UE而变化。另外，某些UE可包含组件的多个实例，诸如多个处理器、存储器、收发器、传送器、接收器等。

在图22中，处理电路QQ201可以被配置成处理计算机指令和数据。处理电路QQ201能被配置成实现操作以执行作为机器可读计算机程序存储在存储器中的机器指令的任何顺序状态机，诸如一个或多个硬件实现的状态机(例如，在分立逻辑、FPGA、ASIC等中)；可编程逻辑连同适当的固件；一个或多个存储的程序、通用处理器(诸如，微处理器或数字信号处理器(DSP))连同适当的软件；或上述的任何组合。例如，处理电路QQ201可以包括两个中央处理单元(CPU)。数据可以是以适合于供计算机使用的形式的信息。

在所描绘的实施例中，输入/输出接口QQ205可以被配置成向输入装置、输出装置或输入和输出装置提供通信接口。UE QQ200可以被配置成经由输入/输出接口QQ205使用输出装置。输出装置可使用与输入装置相同类型的接口端口。例如，可以使用USB端口向UEQQ200提供输入以及从其提供输出。输出装置可以是扬声器、声卡、视频卡、显示器、监测器、打印机、致动器、发射器、智能卡、另一输出装置或其任何组合。UE QQ200可以被配置成经由输入/输出接口QQ205使用输入装置，以允许用户将信息捕获到UE QQ200中。输入装置可包括触敏或存在敏感显示器、相机(例如，数字相机、数字摄像机、web相机等)、麦克风、传感器、鼠标、轨迹球、方向板、轨迹板、滚轮、智能卡等。存在敏感显示器可包括电容性或电阻性触摸传感器，以感测来自用户的输入。传感器例如可以是加速度计、陀螺仪、倾斜传感器、力传感器、磁力计、光传感器、接近传感器、另一相似的传感器或其任何组合。例如，输入装置可以是加速度计、磁力计、数字相机、麦克风和光传感器。

在图22中，RF接口QQ209可以被配置成向RF组件(诸如，传送器、接收器和天线)提供通信接口。网络连接接口QQ211可以被配置成向网络QQ243a提供通信接口。网络QQ243a可以包含有线和/或无线网络，诸如局域网(LAN)、广域网(WAN)、计算机网络、无线网络、远程通信网络、另一个相似网络或其任何组合。例如，网络QQ243a可以包括Wi-Fi网络。网络连接接口QQ211可以被配置成包括用于根据一个或多个通信协议(诸如，以太网、TCP/IP、SONET、ATM等)通过通信网络与一个或多个其它装置通信的接收器和传送器接口。网络连接接口QQ211可以实现适于通信网络链路(例如，光、电等)的接收器和传送器功能性。传送器和接收器功能可以共享电路组件、软件或固件，或者备选地可以单独实现

RAM QQ217可以被配置成经由总线QQ202与处理电路QQ201对接，以在软件程序(诸如操作系统、应用程序和装置驱动程序)执行期间提供数据或计算机指令的存储或高速缓存。ROM QQ219可以被配置成向处理电路QQ201提供计算机指令或数据。例如，ROM QQ219可以被配置成存储被存储在非易失性存储器中的基本系统功能(诸如基本输入和输出(I/O)、启动或从键盘接收击键)的不变低级系统代码或数据。存储介质QQ221可以被配置成包括存储器，诸如RAM、ROM、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、磁盘、光盘、软盘、硬盘、可移动盒式磁带或闪存驱动器。在一个示例中，存储介质QQ221可以被配置成包括操作系统QQ223、应用程序QQ225(诸如，web浏览器应用、小部件或小工具引擎或另一应用)以及数据文件QQ227。存储介质QQ221可以存储各种操作系统或操作系统的组合中的任何一种，以供UE QQ200使用。

存储介质QQ221可以被配置成包括多个物理驱动单元，诸如独立盘冗余阵列(RAID)、软盘驱动装置、闪速存储器、USB闪存驱动装置、外部硬盘驱动装置、拇指驱动装置、笔驱动装置、键驱动装置、高密度数字多功能盘(HD-DVD)光盘驱动装置、内部硬盘驱动装置、蓝光光盘驱动装置、全息数字数据存储(HDDS)光盘驱动装置、外部迷你双列直插式存储器模块(DIMM)、同步动态随机存取存储器(SDRAM)、外部微DIMM SDRAM、智能卡存储器(诸如，订户身份模块或可移动用户身份(SIM/RUIM)模块)、其它存储器或其任何组合。存储介质QQ221可以允许UE QQ200访问存储在暂时性或非暂时性存储器介质上的计算机可执行指令、应用程序等，以卸载数据或上传数据。制品(诸如，利用通信系统的一个制品)可以有形地体现在存储介质QQ221中，该存储介质可以包括装置可读介质。

在图22中，处理电路QQ201可以被配置成使用通信子系统QQ231与网络QQ243b通信。网络QQ243a和网络QQ243b可以是相同的一个或多个网络或者不同的一个或多个网络。通信子系统QQ231可以被配置成包括用于与网络QQ243b通信的一个或多个收发器。例如，通信子系统QQ231可以被配置成包括一个或多个收发器，该收发器用于根据一个或多个通信协议(诸如，IEEE 802.QQ2、CDMA、WCDMA、GSM、LTE、UTRAN、WiMax等)与能够进行无线通信的另一个装置(诸如，另一个WD、UE或无线电接入网(RAN)的基站)的一个或多个远程收发器进行通信。每个收发器可以包括传送器QQ233和/或接收器QQ235，以分别实现适于RAN链路的传送器或接收器功能性(例如，频率分配等)。另外，每个收发器的传送器QQ233和接收器QQ235可以共享电路组件、软件或固件，或者备选地可以单独实现。

在图示的实施例中，通信子系统QQ231的通信功能可以包括数据通信、语音通信、多媒体通信、诸如蓝牙的短程通信、近场通信、诸如使用全球定位系统(GPS)来确定位置的基于位置的通信、另一种相似的通信功能或其任何组合。例如，通信子系统QQ231可以包括蜂窝通信、Wi-Fi通信、蓝牙通信和GPS通信。网络QQ243b可以包含有线和/或无线网络，诸如局域网(LAN)、广域网(WAN)、计算机网络、无线网络、远程通信网络、另一个相似网络或其任何组合。例如，网络QQ243b可以是蜂窝网络、Wi-Fi网络和/或近场网络。电源QQ213可以被配置成向UE QQ200的组件提供交流(AC)或直流(DC)电力。

本文中描述的特征、益处和/或功能可以在UE QQ200的组件之一中实现，或者跨UEQQ200的多个组件划分。另外，本文描述的特征、益处和/或功能可以用硬件、软件或固件的任何组合实现。在一个示例中，通信子系统QQ231可以被配置成包括本文描述的任何组件。另外，处理电路QQ201可以被配置成通过总线QQ202与此类组件中的任何组件通信。在另一个示例中，此类组件中的任何组件都可以由存储在存储器中的程序指令表示，这些指令当由处理电路QQ201执行时执行本文中描述的对应功能。在另一个示例中，此类组件中的任何组件的功能性都可以在处理电路QQ201和通信子系统QQ231之间划分。在另一个示例中，此类组件中的任何组件的非计算密集型功能都可以用软件或固件实现，并且计算密集型功能可以用硬件实现。

现在参考图23，其是根据一些实施例的虚拟化环境。图23是图示虚拟化环境QQ300的示意性框图，其中由一些实施例实现的功能可以被虚拟化。在本上下文中，虚拟化意味着创建虚拟版本的设备或装置，这可以包括虚拟化硬件平台、存储装置和连网资源。如本文所使用的，虚拟化能被应用于节点(例如，虚拟化的基站或虚拟化的无线电接入节点)或装置(例如，UE、无线装置或任何其它类型的通信装置)或其组件，并且涉及其中至少部分功能性被实现为一个或多个虚拟组件(例如，经由在一个或多个网络中的一个或多个物理处理节点上执行的一个或多个应用、组件、功能、虚拟机或容器)的实现。

在一些实施例中，本文描述的功能中的一些或全部可以被实现为由一个或多个虚拟机执行的虚拟组件，所述一个或多个虚拟机在由硬件节点QQ330中的一个或多个托管的一个或多个虚拟环境1300中实现。另外，在虚拟节点不是无线电接入节点或者不需要无线电连接性(例如，核心网络节点)的实施例中，网络节点可以被完全虚拟化。

这些功能可以由操作以实现本文公开的实施例中的一些实施例的特征、功能和/或益处中的一些的一个或多个应用QQ320(备选地它们可以被称为软件实例、虚拟电器、网络功能、虚拟节点、虚拟网络功能等)来实现。应用QQ320在虚拟化环境QQ300中运行，该虚拟化环境提供包括处理电路QQ360和存储器1390的硬件QQ330。存储器QQ390包含由处理电路QQ360可执行的指令QQ395，由此应用QQ320可操作以提供本文公开的特征、益处和/或功能中的一个或多个。

虚拟化环境QQ300可以包括通用或专用网络硬件装置QQ330，该装置包括一组一个或多个处理器或处理电路QQ360，该处理器或处理电路可以是商用现货(COTS)处理器、专门的专用集成电路(ASIC)或包括数字或模拟硬件组件或专用处理器的任何其它类型的处理电路。每个硬件装置可以包括存储器QQ390-1，该存储器可以是非永久性存储器，用于临时存储由处理电路QQ360执行的软件或指令QQ395。每个硬件装置可以包括一个或多个网络接口控制器(NIC)QQ370(也称为网络接口卡)，其包括物理网络接口QQ380。每个硬件装置还可包括其中存储有由处理电路QQ360可执行的指令和/或软件QQ395的非暂时性、永久性、机器可读存储介质QQ390-2。软件QQ395可以包括任何类型的软件，包括用于实例化一个或多个虚拟化层QQ350(也称为管理程序)的软件、执行虚拟机QQ340的软件以及允许其执行结合本文描述的一些实施例描述的功能、特征和/或益处的软件。

虚拟机QQ340包括虚拟处理、虚拟存储器、虚拟联网或接口以及虚拟存储设备，并且可以由对应的虚拟化层1350或管理程序运行。虚拟电器QQ320的实例的不同实施例可以在虚拟机QQ340中的一个或多个上实现，并且所述实现可以以不同的方式进行。

在操作期间，处理电路QQ360执行软件QQ395来实例化管理程序或虚拟化层QQ350，其有时可以被称为虚拟机监测器(VMM)。虚拟化层QQ350可以向虚拟机QQ340呈现看起来像联网硬件的虚拟操作平台。

如图23所示，硬件QQ330可以是具有通用或特定组件的独立网络节点。硬件QQ330可以包括天线QQ3225，并且可以经由虚拟化来实现一些功能。备选地，硬件QQ330可以是更大的硬件集群(例如，诸如在数据中心或客户驻地设备(CPE)中)的一部分，其中许多硬件节点一起工作，并且经由管理和编排(MANO)QQ3100来管理，该管理和编排(MANO)除了其它的还监督应用QQ320的生命周期管理。

硬件的虚拟化在一些上下文中被称为网络功能虚拟化(NFV)。NFV可用于将许多网络设备类型整合到行业标准大容量服务器硬件、物理交换机和物理存储装置中，这些装置可位于数据中心和客户驻地设备中。

在NFV的上下文中，虚拟机QQ340可以是物理机器的软件实现，该物理机器运行程序就像它们在物理的、非虚拟化机器上执行一样。虚拟机QQ340中的每个以及执行该虚拟机的硬件QQ330的那部分(无论它是专用于该虚拟机的硬件和/或由该虚拟机与虚拟机QQ340中的其它虚拟机共享的硬件)形成单独的虚拟网络元件(VNE)。

仍在NFV的上下文中，虚拟网络功能(VNF)负责处置在硬件联网基础设施QQ330之上的一个或多个虚拟机QQ340中运行的特定网络功能，并且对应于图23中的应用QQ320。

在一些实施例中，各包括一个或多个传送器QQ3220和一个或多个接收器QQ3210的一个或多个无线电单元QQ3200可以被耦合到一个或多个天线QQ3225。无线电单元QQ3200可以经由一个或多个适当的网络接口直接与硬件节点QQ330通信，并且可以与虚拟组件组合使用，以给虚拟节点提供无线电能力，诸如无线电接入节点或基站。

在一些实施例中，一些信令能通过使用控制系统QQ3230来实现，该控制系统备选地可用于硬件节点QQ330和无线电单元QQ3200之间的通信。

现在参考图24，其是根据一些实施例的经由中间网络连接到主机计算机的远程通信网络。参考图24，根据一个实施例，通信系统包括远程通信网络QQ410，诸如3GPP型蜂窝网络，其包括接入网QQ411(诸如无线电接入网)以及核心网络QQ414。接入网QQ411包括多个基站QQ412a、QQ412b、QQ412c，诸如NB、eNB、gNB或其他类型的无线接入点，各定义对应的覆盖区域QQ413a、QQ413b、QQ413c。每个基站QQ412a、QQ412b、QQ412c通过有线或无线连接QQ415可连接到核心网络QQ414。位于覆盖区域QQ413c中的第一UE QQ491被配置成无线连接到对应的基站QQ412c，或者由其寻呼。覆盖区域QQ413a中的第二UE QQ492可无线连接到对应的基站QQ412a。虽然在该示例中图示了多个UE QQ491、QQ492，但是所公开的实施例同样适用于其中唯一UE在覆盖区域中或者其中唯一UE正在连接到对应的基站QQ412的情形。

远程通信网络QQ410本身连接到主机计算机QQ430，该主机计算机可体现在独立服务器、云实现的服务器、分布式服务器的硬件和/或软件中，或者体现为服务器场中的处理资源。主机计算机QQ430可以在服务提供商的所有权或控制之下，或者可以由服务提供商操作或代表服务提供商操作。远程通信网络QQ410和主机计算机QQ430之间的连接QQ421和QQ422可以从核心网络QQ414直接延伸到主机计算机QQ430，或者可以经由可选的中间网络QQ420进行。中间网络QQ420可以是公用、私用或被托管网络中的一个或一个以上的组合；中间网络QQ420(如果有的话)可以是主干网或因特网；特别地，中间网络QQ420可以包括两个或更多子网(未示出)。

图24的通信系统作为整体实现所连接的UE QQ491、QQ492与主机计算机QQ430之间的连接性。该连接性可以被描述为过顶(OTT)连接QQ450。主机计算机QQ430和所连接的UEQQ491、QQ492被配置成使用接入网QQ411、核心网络QQ414、任何中间网络QQ420以及可能的另外基础设施(未示出)作为中介，经由OTT连接QQ450来传递数据和/或信令。在OTT连接QQ450通过的参与通信装置不知道上行链路和下行链路通信的路由的意义上，OTT连接QQ450可以是透明的。例如，基站QQ412可以不被告知或者不需要被告知传入下行链路通信的过去路由，该传入下行链路通信具有源自主机计算机QQ430的要被转发(例如，移交)到所连接的UE QQ491的数据。类似地，基站QQ412不需要知道源自UE QQ491朝向主机计算机QQ430的传出上行链路通信的将来路由。

现在参考图25，其图示了根据一些实施例的通过部分无线连接经由基站与用户设备通信的主机计算机。根据一个实施例，现在将参考图25描述在前面段落中讨论的UE、基站和主机计算机的示例实现。在通信系统QQ500中，主机计算机QQ510包括硬件QQ515，该硬件包括通信接口QQ516，该通信接口被配置成设立并维护与通信系统QQ500的不同通信装置的接口的有线或无线连接。主机计算机QQ510进一步包括处理电路QQ518，该处理电路可以具有存储能力和/或处理能力。特别地，处理电路QQ518可包括一个或多个可编程处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或适于执行指令的这些的组合(未示出)。主机计算机QQ510进一步包括软件QQ511，该软件被存储在主机计算机QQ510中或可其可访问，并且由处理电路QQ518可执行。软件QQ511包括客户端应用QQ512。主机应用QQ512可以可操作以将服务提供给远程用户，诸如经由端接于UE QQ530和主机计算机QQ510的OTT连接QQ550连接的UEQQ530。在将服务提供给远程用户时，主机应用QQ512可以提供使用OTT连接QQ550传送的用户数据。

通信系统QQ500进一步包括基站QQ520，该基站被提供在远程通信系统中并且包括硬件QQ525，使其能够与主机计算机QQ510和UE QQ530通信。硬件QQ525可以包括用于设立和维持与通信系统QQ500的不同通信装置的接口的有线或无线连接的通信接口QQ526，以及用于设立和维持与位于由基站QQ520服务的覆盖区域(图25中未示出)中的UE QQ530的至少无线连接QQ570的无线电接口QQ527。通信接口QQ526可以被配置成便于连接QQ560到主机计算机QQ510。连接QQ560可以是直接的，或者它可以经过远程通信系统的核心网络(图25中未示出)和/或经过远程通信系统外部的一个或多个中间网络。在所示的实施例中，基站QQ520的硬件QQ525进一步包括处理电路QQ528，该处理电路可以包括一个或多个可编程处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或适合于执行指令的这些(未示出)的组合。基站QQ520进一步具有内部存储的或者经由外部连接可访问的软件QQ521。

通信系统QQ500进一步包括已经提到的UE QQ530。其硬件QQ535可包括无线电接口QQ537，该无线电接口被配置成设立和维持与服务于UE QQ530当前所位于的覆盖区域的基站的无线连接QQ570。UE QQ530的硬件QQ535进一步包括处理电路QQ538，该处理电路可以包括一个或多个可编程处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或适于执行指令的这些的组合(未示出)。UE QQ530进一步包括软件QQ531，所述软件被存储在UE QQ530中或由其可访问，并且由处理电路QQ538可执行。软件QQ531包括客户端应用QQ532。客户端应用QQ532可以可操作以在主机计算机QQ510的支持下，经由UE QQ530向人类或非人类用户提供服务。在主机计算机QQ510中，正在执行的主机应用QQ512可经由端接于UE QQ530和主机计算机QQ510的OTT连接QQ550与正在执行的客户端应用QQ532通信。在向用户提供服务时，客户端应用QQ532可从主机应用QQ512接收请求数据，并响应于该请求数据而提供用户数据。OTT连接QQ550可以转移请求数据和用户数据两者。客户端应用QQ532可与用户交互，以生成它提供的用户数据。

注意，图25所图示的主机计算机QQ510、基站QQ520和UE QQ530可以分别类似于或等同于图24的主机计算机QQ430、基站QQ412a、QQ412b、QQ412c之一和UE QQ491、QQ492之一。也就是说，这些实体的内部工作可以如图25所示，并且独立地，周围的网络拓扑可以是图24的网络拓扑。

在图25中，OTT连接QQ550已经被抽象地绘制以说明主机计算机QQ510和UE QQ530之间经由基站QQ520的通信，而没有明确提及任何中间装置和经由这些装置的消息的精确路由。网络基础设施可以确定路由，它可以被配置成对UE QQ530或对操作主机计算机QQ510的服务提供商隐藏该路由，或者对两者都隐藏该路由。当OTT连接QQ550是活动的时，网络基础设施可进一步做出决定，通过这些决定，它动态地改变路由(例如，基于网络的重新配置或负载平衡考虑)。

在UE QQ530和基站QQ520之间的无线连接QQ570根据贯穿本公开描述的实施例的教导。各种实施例中的一个或多个实施例可以改进使用OTT连接QQ550向UE QQ530提供的OTT服务的性能，其中无线连接QQ570形成最后分段。更精确地，这些实施例的教导可以改进用于视频处理的解块滤波，并且由此提供诸如改进的视频编码和/或解码的益处。

为了监测数据速率、时延和一个或多个实施例改进的其他因素的目的，可以提供测量过程。可以进一步存在可选的网络功能性，用于响应于测量结果的变化而重新配置主机计算机QQ510和UE QQ530之间的OTT连接QQ550。用于重新配置OTT连接QQ550的测量过程和/或网络功能性可以用主机计算机QQ510的软件QQ511和硬件QQ515实现，或者用UE QQ530的软件QQ531和硬件QQ535实现，或两者。在实施例中，传感器(未示出)可以被部署在OTT连接QQ550所经过的通信装置中，或与之关联；传感器可以通过提供上面例示的所监测量的值或者提供软件QQ511、QQ531可以从中计算或估计所监测量的其他物理量的值来参与测量过程。OTT连接QQ550的重新配置可以包括消息格式、重传设置、优选路由等；重新配置不需要影响基站QQ520，并且这对基站QQ520可能是未知的或者不可察觉的。这种过程和功能性在本领域中可能已知并且被实践了。在某些实施例中，测量可以涉及专有的UE信令，促进主机计算机QQ510对吞吐量、传播时间、时延等的测量。可以实现测量，因为软件QQ511和QQ531在它监测传播时间、错误等的同时，使用OTT连接QQ550来使消息(特别是空的或“虚拟的”消息)被传送。

现在参考图26，其图示了根据一些实施例在包括主机计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法。图26是图示根据一个实施例的在通信系统中实现的方法的流程图。通信系统包括主机计算机、基站和UE，它们可以是参考图24和25描述的主机计算机、基站和UE。为了简化本公开，在该部分将仅包括对图26的附图参考。在步骤QQ610，主机计算机提供用户数据。在步骤QQ610的子步骤QQ611(其可以是可选的)，主机计算机通过执行主机应用来提供用户数据。在步骤QQ620，主机计算机向UE发起携带用户数据的传输。在步骤QQ630(其可以是可选的)，根据贯穿本公开描述的实施例的教导，基站向UE传送在主机计算机发起的传输中携带的用户数据。在步骤QQ640(其也可以是可选的)，UE执行与由主机计算机执行的主机应用关联的客户端应用。

现在参考图27，其图示了根据一些实施例在包括主机计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法。图27是图示根据一个实施例的在通信系统中实现的方法的流程图。通信系统包括主机计算机、基站和UE，它们可以是参考图24和25描述的主机计算机、基站和UE。为了简化本公开，在该部分将仅包括对图27的附图参考。在该方法的步骤QQ710中，主机计算机提供用户数据。在可选的子步骤(未示出)中，主机计算机通过执行主机应用来提供用户数据。在步骤QQ720中，主机计算机向UE发起携带用户数据的传输。根据贯穿本公开描述的实施例的教导，传输可以通过基站。在步骤QQ730(其可以是可选的)，UE接收在传输中携带的用户数据。

现在参考图28，其图示了根据一些实施例的在包括主机计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法。图28是图示根据一个实施例的在通信系统中实现的方法的流程图。通信系统包括主机计算机、基站和UE，它们可以是参考图24和25描述的主机计算机、基站和UE。为了简化本公开，在该部分中将仅包括对图28的附图参考。在步骤QQ810(其可以是可选的)，UE接收由主机计算机提供的输入数据。附加地或备选地，在步骤QQ820中，UE提供用户数据。在步骤QQ820的子步骤QQ821(其可以是可选的)，UE通过执行客户端应用来提供用户数据。在步骤QQ810的子步骤QQ811(其可以是可选的)，UE执行客户端应用，该客户端应用作为对由主机计算机提供的接收到的输入数据的反应而提供用户数据。在提供用户数据时，所执行的客户端应用可以进一步考虑从用户接收到的用户输入。不管提供用户数据所采用的特定方式如何，在子步骤QQ830(其可以是可选的)，UE发起用户数据到主机计算机的传输。在该方法的步骤QQ840中，根据贯穿本公开描述的实施例的教导，主机计算机接收从UE传送的用户数据。

现在参考图29，其图示了根据一些实施例的在包括主机计算机、基站和用户设备的通信系统中实现的方法。图29是图示根据一个实施例的在通信系统中实现的方法的流程图。通信系统包括主机计算机、基站和UE，它们可以是参考图24和25描述的主机计算机、基站和UE。为了简化本公开，在该部分中将仅包括对图29的附图参考。在步骤QQ910(其可以是可选的)，根据贯穿本公开描述的实施例的教导，基站从UE接收用户数据。在步骤QQ920(其可以是可选的)，基站向主机计算机发起接收到的用户数据的传输。在步骤QQ930(其可以是可选的)，主机计算机接收由基站发起的传输中携带的用户数据。

本文公开的任何适当的步骤、方法、特征、功能或益处都可通过一个或多个虚拟设备的一个或多个功能单元或模块来执行。每个虚拟设备可以包括若干这些功能单元。这些功能单元可以经由处理电路以及其它数字硬件实现，该处理电路可以包括一个或多个微处理器或微控制器，该数字硬件可以包括数字信号处理器(DSP)、专用数字逻辑等。处理电路可被配置成执行存储在存储器中的程序代码，该存储器可包括一种或多种类型的存储器，诸如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、高速缓冲存储器、闪存装置、光存储装置等。存储在存储器中的程序代码包括用于执行一种或多种远程通信和/或数据通信协议的程序指令，以及用于实行本文描述的一种或多种技术的指令。在一些实现中，根据本公开的一个或多个实施例，处理电路可用于使相应的功能单元执行对应的功能。

术语“单元”在电子学、电气装置和/或电子装置领域具有常规意义，并且可以包括例如电气和/或电子电路、装置、模块、处理器、存储器、逻辑固态和/或分立装置、用于执行相应任务、过程、计算、输出和/或显示功能的计算机程序或指令等，如本文所描述的那些。