本公開的實施例涉及機器學習，并且具體地涉及通信網絡中與機器學習相關的方法、裝置和機器可讀介質。

背景技術：

1、在典型的無線通信網絡中，無線設備通過無線電接入網連接到核心網絡。在第五代（5g）無線通信網絡中，核心網絡根據基于服務的架構（sba）進行操作，其中服務由網絡功能經由所定義的應用接口（api）提供。核心網絡中的網絡功能使用基于超文本傳輸協議2（http/2）的通用協議框架。除了提供服務，網絡功能還可以通過這些api調用其他網絡功能中的服務。5g架構中的核心網絡功能的示例包括接入和移動性管理功能（amf）、認證服務器功能（ausf）、會話管理功能（smf）、策略計費功能（pcf）、統一數據管理（udm）和運營、管理和維護（oam）。例如，amf可以為此目的通過調用ausf的api中的功能來向ausf請求訂戶認證數據。

2、人們正在努力實現自動化5g網絡，旨在提供零接觸的全自動無線通信網絡（即在操作期間需要盡可能少的人工干預的網絡）。實現這一點的一種方式是將無線通信網絡中收集的大量數據與機器學習算法結合使用，以開發用于提供網絡服務的模型。

3、已經建立了網絡數據分析（nwda）框架，用于定義5g網絡中用于數據收集的機制和相關聯功能。3gpp文檔ts?23.288?v?16.0.0中描述了對該框架的進一步增強。nwda框架以網絡數據分析功能（nwdaf）為中心，該網絡數據分析功能從網絡中的其他網絡功能收集數據。nwdaf還向服務消費者（例如其他網絡功能）提供服務。例如，服務包括檢索數據或基于nwdaf處整理的數據進行預測。

4、圖1示出了連接到網絡功能（nf）104的nwdaf?102。如所示，網絡功能104可以是任何合適的網絡功能（例如amf、ausf或任何其他網絡功能）。為了從網絡功能104收集數據，nwdaf?102通過nnf參考點連接到網絡功能處的事件暴露功能（如3gpp文檔ts?23.502?v16.0.2和ts?23.288?v?16.0.0中詳述）。nwdaf?102然后可以通過向網絡功能訂閱報告或通過向網絡功能請求數據來通過nnf參考點從網絡功能接收數據。任何報告的定時可以由超時（例如定時器到期）確定或可以由事件（例如請求的接收）觸發。nwdaf?102可以向網絡功能請求的數據的類型可以是標準化的。

5、為了網絡功能104可被nwdaf?102（或任何其他服務消費者，例如另一網絡功能）發現，網絡功能104向網絡功能存儲庫功能（nrf）注冊。

6、圖2示出了連接到在nrf?208處注冊的三個網絡功能nf?a?202、nf?b?204和nf?c206的nrf?208的圖示。nrf?208可以被預配置有關于網絡功能202-206的信息，或者網絡功能202-206中的每一個可能已經向nrf?208執行了網絡注冊過程以在nrf?208處注冊。一旦網絡功能在nrf?208處注冊，網絡中的另一實體可以通過調用nrf?208處的發現功能來發現該網絡功能。因此，例如，nf?b?204可以通過調用nrf?208處的發現功能來發現nf?a?202和nf?c?206。

7、如上所述，當與機器學習相結合時，數據收集有潛力成為5g網絡的強大工具。5g網絡情境中的機器學習通常是大規模的，并且可以在優先考慮性能和安全性的云（虛擬化）環境中執行。在實踐中，這意味著可用于使用機器學習訓練模型的數據可以分布在網絡中的許多實體中，并且理想情況下，該數據應該在一個網絡實體處進行整理，以用于使用機器學習開發模型。在單個網絡實體處整理這些數據集可能很慢且資源密集，這對于時間關鍵型應用是有問題的。此外，一些應用需要使用包括敏感或私有數據的數據集，并且在單個網絡實體處整理這些數據可能有安全隱患。

技術實現思路

1、本公開的實施例解決了這些和其他問題。

2、在一個方面，提供了一種由通信網絡中的協調網絡實體執行的方法。該方法包括向通信網絡中的網絡注冊實體發送針對通信網絡中能夠執行協作學習的多個候選網絡實體的標識信息的請求消息。該方法還包括從網絡注冊實體接收多個候選網絡實體的標識信息；以及發起在多個候選網絡實體中的一個或多個網絡實體處使用機器學習算法對模型的訓練作為協作學習過程的一部分。

3、在另一方面，本公開提供了一種協調網絡實體以執行上述方法。另一方面提供了一種用于執行上述方法的計算機程序。還提供了一種包括該計算機程序的計算機程序產品。

4、在另一方面，提供了一種由通信網絡中的網絡注冊實體執行的方法。該方法包括從通信網絡中的協調網絡實體接收請求消息，該請求消息請求通信網絡中能夠執行協作學習的多個候選網絡實體的標識信息。該方法還包括從在網絡注冊實體處注冊的多個網絡實體中標識能夠執行協作學習的兩個或更多個候選網絡實體；以及向協調網絡實體發送對兩個或更多個候選網絡實體的指示。

5、在另一方面，本公開提供了一種網絡注冊實體以執行上述方法。另一方面提供了一種用于執行上述方法的計算機程序。還提供了一種包括該計算機程序的計算機程序產品。

6、另一方面提供了一種協調網絡實體。協調網絡實體包括處理電路和存儲指令的機器可讀介質，所述指令在由處理電路執行時使協調網絡實體向通信網絡中的網絡注冊實體發送針對通信網絡中能夠執行協作學習的多個候選網絡實體的標識信息的請求消息。還使協調網絡實體從網絡注冊實體接收多個候選網絡實體的標識信息，并發起在多個候選網絡實體中的一個或多個網絡實體處使用機器學習算法對模型的訓練作為協作學習過程的一部分。

7、另一方面提供了一種網絡注冊實體。網絡注冊實體包括處理電路和存儲指令的機器可讀介質，所述指令在由處理電路執行時使網絡注冊實體從通信網絡中的協調網絡實體接收請求消息。請求消息請求通信網絡中能夠執行協作學習的多個候選網絡實體的標識信息。還使網絡注冊實體從在網絡注冊實體900處注冊的多個網絡實體中標識能夠執行協作學習的一個或多個候選網絡實體，并向協調網絡實體發送對該一個或多個候選網絡實體的指示。

技術特征：

1.一種由通信網絡中的協調網絡實體執行的方法，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述協調網絡實體是網絡數據分析功能nwdaf。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述網絡注冊實體是網絡功能存儲庫功能nrf。

4.一種用于通信網絡的協調網絡實體，所述協調網絡實體包括處理電路和存儲指令的非暫時性機器可讀介質，所述指令當由處理電路執行時，使所述協調網絡實體：

5.根據權利要求4所述的協調網絡實體，其中，所述請求消息包括用于選擇候選網絡實體以執行所述協作學習過程的一個或多個標準。

6.根據權利要求5所述的協調網絡實體，其中，所述一個或多個標準包括以下中的一個或多個：

7.根據權利要求4所述的協調網絡實體，其中，對附加信息的所述至少一個查詢涉及以下中的一個或多個：

8.根據權利要求4所述的協調網絡實體，其中，以下一個或多個適用：

9.根據權利要求4所述的協調網絡實體，其中，所述協調網絡實體和所述網絡注冊實體中的一個或多個在所述通信網絡的核心網絡中。

10.一種用于通信網絡的網絡注冊實體，所述網絡注冊實體包括處理電路和存儲指令的非暫時性機器可讀介質，所述指令在由處理電路執行時，使所述網絡注冊實體：

11.根據權利要求10所述的網絡注冊實體，其中，所述一個或多個標準包括以下中的一個或多個：

12.根據權利要求11所述的網絡注冊實體，其中，所述查詢類型包括以下中的一個或多個：

13.根據權利要求10所述的網絡注冊實體，其中，所存儲的能力信息被存儲于在所述網絡注冊實體處注冊的所述多個網絡實體中的每個網絡實體的簡檔中。

14.根據權利要求13所述的網絡注冊實體，其中，對于每個網絡實體，所存儲的能力信息還包括對所述網絡實體是否能夠執行協作學習的指示。

15.根據權利要求10所述的網絡注冊實體，其中，以下一個或多個適用：

16.根據權利要求10所述的網絡注冊實體，其中，所述網絡注冊實體和所述協調網絡實體中的一個或多個在所述通信網絡的核心網絡中。

17.一種通信網絡中的系統，所述系統包括協調網絡實體和網絡注冊實體，其中，所述網絡注冊實體包括第一處理電路和存儲指令的第一非暫時性機器可讀介質，所述指令當由所述第一處理電路執行時，使所述網絡注冊實體：

18.根據權利要求17所述的系統，其中，所述一個或多個標準包括與候選網絡實體執行協作學習過程的能力有關的至少一個主要標準。

19.根據權利要求17所述的系統，其中所述查詢類型包括以下一項或多項：

技術總結
本申請涉及通信網絡中與機器學習相關的方法、裝置和機器可讀介質。提供了一種由通信網絡中的協調網絡實體執行的方法，包括：從協調網絡實體向通信網絡中的網絡注冊實體發送第一請求消息，用于請求通信網絡中能夠執行協作學習的多個候選網絡實體的標識信息；在協調網絡實體處從網絡注冊實體接收多個候選網絡實體的標識信息；發送第二請求消息，第二請求消息包括針對多個候選網絡實體的附加信息的至少一個查詢；基于對至少一個查詢的一個或多個響應，從多個候選網絡實體中選擇一個或多個網絡實體；以及在從多個候選網絡實體中選擇的一個或多個網絡實體處發起使用機器學習算法來訓練模型作為協作學習過程的一部分。

技術研發人員：卡爾·諾曼,馬丁·伊薩松
受保護的技術使用者：瑞典愛立信有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28