A Load-Balanced Call Admission Controller for IMS Cloud Computing
网络功能虚拟化提供了设计、部署和管理网络服务的机会。它利用在高容量服务器、交换机和存储硬件上运行的云计算虚拟化服务来虚拟化网络功能。虚拟化技术可以用在IP多媒体子系统（IMS）云计算中以开发不同的联网功能（例如，负载均衡和呼叫准入控制）。IMS网络信令通过会话发起协议（SIP）发生。一个悬而未决的问题是当SIP服务器缺乏足够的CPU和内存资源来处理所有消息时发生的过载控制。本文提出了一种用于云托管SIP服务器的虚拟负载平衡呼叫接纳控制器（VLB-CAC）。VLB-CAC确定最佳呼叫接纳速率和已接纳呼叫的信令路径，以及SIP服务器的CPU和内存资源的最佳分配。这个最优解是通过一个新的线性规划模型导出的。该模型需要SIP服务器的一些关键信息作为输入。此外，VLB-CAC配备了自动定标器，以克服资源限制。所提出的方案是实现在智能应用程序的虚拟基础设施（SAVI），作为一个虚拟的测试平台。数值和实验结果的评估表明所提出的工作的效率。
2017-09-29 cs.NI
Multiservice-based Network Slicing Orchestration with Impatient Tenants
近年来，网络功能虚拟化（NFV）和网络可编程性（SDN）等新兴技术的结合，催生了网络切片的新范式。5G网络由能够向新客户提供租用网络“切片”的多租户基础设施组成（例如，垂直行业），实现新的电信业务模式：切片即服务（Slice-as-a-Service，SlaaS）。然而，随着服务需求变得越来越密集，可能发生切片请求拥塞，导致不期望的等待时间段。这可能会变成不耐烦的租户行为，增加潜在的损失的业务吸引力的客户。在本文中，我们的目的是i研究分片接纳控制问题，通过一个多队列系统的异构租户请求，ii）推导其统计行为模型，iii）找出合理的策略，不耐烦的租户等待在基于服务的分片接纳控制系统，iv）证明数学和经验的好处，允许基础设施提供商与即将到来的租户共享其信息，以及v）提供一种用于网络切片接纳优化的实用模型。我们的研究结果分析了所提出的SlaaS系统的能力近似马尔可夫，并评估其性能相比，基线解决方案。
2020-04-16 cs.MA cs.NI
Admission Control and Resource Reservation for Prioritized Slice Requests with Guaranteed SLA under Uncertainties
网络切片已经成为5G系统中的一个关键概念，允许移动网络运营商（MNO）在基础设施提供商（InP）管理的共享基础设施网络之上构建隔离的逻辑网络（切片）。网络切片需要在切片激活时将基础设施网络资源分配给虚拟网络组件，并调整操作中切片的资源。在尽力而为的基础上及时执行这些操作，无法保证有足够的基础设施资源来满足切片要求。本文提出了一种基于基础设施资源预留方法的并发切片优先接纳控制机制。该预留说明了切片请求的动态性质，同时对切片资源需求的不确定性是鲁棒的。采用InP的角度来看，预留方案，提出了最大限度地提高切片的数量，基础设施资源可以被授予，同时最大限度地减少向MNO收取的费用。这就需要解决一个最大最小优化问题的非线性成本函数和非线性约束引起的鲁棒性的不确定性的需求和限制的影响保留后台服务。将代价和约束线性化，提出了几种降低复杂度的策略来解决切片接纳控制和资源预留问题。仿真结果表明，可以通过区分选择切片资源请求的接收时刻和处理时刻之间的延迟来调整不同优先级的许可切片的比例。
2022-03-17 cs.NI
The Slice Is Served: Enforcing Radio Access Network Slicing in Virtualized 5G Systems
下一代（5G）无线系统的无线电接入网络（RAN）的软件化和虚拟化的概念正在引入应用和服务与设备和网络基础设施物理解耦的愿景。这一关键方面最终将使不同的网络运营商能够在同一物理基础设施上动态部署异构服务。RAN切片是5G虚拟化的一种形式，其允许网络基础设施所有者动态地“切片”和“服务”其网络资源（即，频谱、功率、天线等）提供给不同的移动虚拟网络运营商（MVNO）。一旦切片策略（即，分配给每个MVNO的资源的百分比），主要的挑战是如何以这样的方式向MVNO分配频谱资源：（i）执行由网络所有者定义的切片策略;以及（ii）最小化不同MVNO之间的干扰。在这篇文章中，我们数学形式化的RAN切片实施问题（RSEP），并证明其NP-硬度。出于这个原因，我们设计了三个近似算法，使解决方案可扩展的RSEP的大小增加。我们通过在由8个软件定义的无线电外设组成的测试平台上进行模拟和实验，广泛评估了它们的性能。实验结果表明，我们的算法不仅执行切片政策，但也可以增加一倍的总网络吞吐量时，内MVNO功率控制策略结合使用。
2019-02-01 cs.NI
Design and Experimental Validation of a Software-Defined Radio Access Network Testbed with Slicing Support
网络切片是5G系统的一个基本特征，将单个网络划分为多个隔离的逻辑网络，每个网络针对特定类型的服务进行优化，或者专用于特定的客户或应用。网络切片的实现在无线电接入网络（RAN）部分中特别具有挑战性，其中多个切片可以在相同的无线电信道上复用，并且无线电资源管理（RRM）功能将用于分割小区无线电资源并实现每个切片的预期行为。在这种情况下，本文介绍了关键的设计和实施方面的软件定义的RAN（SD-RAN）的实验测试平台与切片支持。该测试平台的设计与3GPP在Release 15中建立的切片功能和相关管理框架一致。测试床用于演示RAN切片的供应（例如，准备、调试和激活阶段）以及用于切片感知准入控制和调度的所实现的RRM功能的操作。
2019-05-14 cs.NI
Federated Multi-Discriminator BiWGAN-GP based Collaborative Anomaly Detection for Virtualized Network Slicing
虚拟化网络切片允许在公共基础设施上创建多个逻辑网络，以支持各种服务。虚拟化网络切片是多个虚拟网络功能的逻辑组合，其通过虚拟化技术作为软件应用在虚拟机（VM）上运行。网络切片的性能取决于虚拟机的正常运行，因此检测和分析虚拟机中的异常非常关键。在虚拟化网络切片三层管理框架的基础上，提出了一种基于联邦学习（FL）的三层分布式VM异常检测框架，使分布式网络切片管理者能够协同训练全局VM异常检测模型，同时将度量数据保存在本地。虚拟化网络切片场景中的高维、不平衡和分布式数据特征使得现有的异常检测模型失效。考虑到生成对抗网络（GAN）在复杂数据中获取正态分布的能力，本文设计了一种新的多节点双向Wasserstein梯度惩罚GAN（BiWGAN-GP）模型，用于从分布在多个虚拟机监视器上的高维资源度量数据集中学习正态数据分布。多节点BiWGAN-GP模型可以在分布式数据源上进行训练，避免了集中收集和处理本地数据所带来的高通信和计算开销。我们定义了一个异常分数作为判别标准，以量化新的度量数据与学习的正态分布的偏差，以检测VM中出现的异常行为。通过在真实数据集上的大量实验评估，验证了所提出的协同异常检测算法的效率和有效性。
2022-08-16 cs.NI
Optimal virtual PON slicing to support ultra-low latency mesh traffic pattern in MEC-based Cloud-RAN
随着小区的逐渐密集化，Cloud-RAN和\ac{MEC}的部署正在成为现实，以支持5G及以后的超低延迟和高可靠性，它产生了跨前传网络的网状业务模式。这导致了PON架构增强与虚拟化的演进，以支持这种网状业务模式。然而，在这种基于mesh-PON的前传传输上动态地分配虚拟PON切片正成为研究挑战。在本文中，我们提供了一个混合的分析迭代模型来计算最佳的虚拟PON切片分配，在下一代基于MEC的Cloud-RAN中提供具有超低端到端延迟的网状接入连接。我们提出的方法可以计算最佳的虚拟PON切片分配的时间尺度兼容的实时或近实时操作。
2021-06-01 cs.NI
Minimizing Energy Consumption for End-to-End Slicing in 5G Wireless Networks and Beyond
端到端（E2E）网络切片使无线网络能够在公共基础设施上提供多样化的服务。每个E2E切片，包括无线电接入网络（RAN）和核心网络的资源，被租用给移动虚拟网络运营商（MVNO）以向最终用户提供特定服务。通过无线网络虚拟化实现的RAN切片涉及在RAN中共享频谱和基站天线。类似地，在通过网络功能虚拟化实现的核切片中，在不同MVNO的用户之间共享诸如商用服务器和物理链路的数据中心资源。在本文中，我们研究了E2E切片的目标是最小化的总能量消耗。所述优化问题是非凸的，其通过这里提出的次优算法来解决。仿真结果表明，我们提出的联合功率控制，服务器和链路分配（JPSLA）算法实现了30%的改善相比，不相交的计划，其中RAN和核心分别切片。
2022-06-07 cs.NI
Optimizing Resource Allocation and VNF Embedding in RAN Slicing
具有网络切片方法的5G无线接入网（RAN）在下一代网络系统的发展中起着关键作用。RAN切片专注于将基底的资源分割成一组自包含的可编程RAN切片。通过网络功能虚拟化（NFV）的杠杆作用，RAN切片由各种虚拟网络功能（VNF）和虚拟链路构成，所述虚拟链路作为实例嵌入在底层节点上。在这项工作中，我们专注于以下基本任务：i）建立用于构建RAN切片恢复优化的VNF映射计划的理论基础，以及ii）开发有效映射/嵌入VNF所需的算法。特别地，我们提出了四种有效的算法，包括基于资源的算法（RBA）、基于连接的算法（CBA）、基于组的算法（GBA）和基于组连接的算法（GCBA）来解决资源分配和VNF映射问题。大量的实验也进行了验证通过所提出的算法的RAN切片的鲁棒性。
2022-07-19 cs.NI
Rational Impatience Admission Control in 5G-sliced Networks: Shall I Bide my Slice Opportunity?
最近，第五代（5G）移动网络的规范已经发布，见证了围绕新颖的网络切片概念的工业兴趣。这种情况进一步丰富了新兴类型的公共云环境的发展：Slice-as-a-Service（SlaaS）。基础设施提供商或网络运营商在基于服务水平协议（SLA）和当前（和预测）资源可用性处理由基础设施租户发出的网络切片请求时部署不同的准入策略。然而，当服务需求将合理地变得密集时，可能发生切片请求的拥塞，导致长的等待时间段。这可能会变成不耐烦的租户行为，以减轻潜在的损失。本文研究了基于共享的切片准入控制系统中不耐烦租户的合理等待策略，从数学和经验上证明了允许基础设施提供商与即将到来的租户共享其信息的好处。
2019-12-04 cs.NI
Joint Resource and Admission Management for Slice-enabled Networks
网络切片是通信服务提供商（CSP）寻求部署的5G网络的关键部分。通过利用三种主要的使能技术，即软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）和网络切片，可以以高效、可扩展和灵活的方式向终端用户提供通信服务。要采用这些技术，非常重要的是如何分配资源，并根据预定义的标准和可用的资源接纳客户的CSP。在这方面，我们提出了一种新的联合资源和准入管理算法的切片使能网络。在所提出的算法中，我们的目标是最小化的网络成本的CSP受到切片请求从租户对应的虚拟机和虚拟链路的约束。我们的性能评估所提出的方法表明，它在管理CSP的资源的效率。
2019-12-07 cs.NI cs.SY eess.SY
Physical Wireless Resource Virtualization for Software-Defined Whole-Stack Slicing
无线电接入网络（RAN）虚拟化正在获得越来越多的发展，并有望重新构建下一代蜂窝网络。现有的RAN虚拟化研究和解决方案主要集中在共享通信容量上，并且往往需要跨网络切片使用相同的PHY和MAC层。这种方法没有考虑不同切片需要不同PHY和MAC层的场景，例如，对于完全不同的服务和无线生活实验室中的全栈研究，其中新的PHY和MAC层需要与相同物理基础设施上的现有层同时部署。为了实现全栈切片，其中不同的PHY和MAC层可以部署在不同的切片中，我们开发了PV-RAN，这是第一个开源虚拟RAN平台，可以在多个切片中共享相同的SDR物理资源。通过API Remoting，PV-RAN可以在不同的切片上运行OpenAirInterface（OAI）的半虚拟化实例，而无需修改OAI源代码。PV-RAN有效地利用了Xen的域间通信机制，通过共享内存传输时间敏感的I/Q样本，使得通信中的虚拟化开销几乎可以忽略不计。我们对PV-RAN进行了详细的性能基准测试，并证明了其低开销和高效率。我们还将PV-RAN与CyNet无线生活实验室集成，用于智能农业和交通。
2020-12-23 cs.NI
Slicing Virtualized EPC-based 5G Core Network for Content Delivery
Concordia University（康科迪亚大学）；Université du Québec À Montréal（蒙特利尔魁北克大学）
采用传统互联网技术构建的传统内容分发网络（CDN）越来越无法应对当今内容的巨大增长。信息中心网络（ICN），一个拟议中的未来互联网技术，可能有助于补救这种情况。与当前的互联网不同，它从其来源收集信息并提供网络存储。我们预计传统CDN和基于ICN的CDN将在可预见的未来共存，特别是因为现在已经知道，传统CDN可能会发展，以获得ICN承诺的好处。因此，5G提供商必须致力于提供核心网络切片，在此基础上可以构建基于ICN的CDN和传统CDN。当然，这些切片也可以提供给具有类似于内容交付的要求的其他应用程序的提供商。本文解决了在基于ICN的CDN和传统CDN上对5G进行切片以进行内容交付的问题。仅考虑基于虚拟化演进分组核心（EPC）的5G。该问题被定义为一个资源分配问题，其目的是最大限度地减少成本的切片分配，同时满足QoS要求。一个非线性规划（ILP）制定和评估在一个小规模的情况下。
2018-05-16 cs.NI
Distributed Online Anomaly Detection for Virtualized Network Slicing Environment
由于网络切片是通信网络中的关键使能器之一，承载多个虚拟网络元件的底层网络中的一个异常物理节点（PN）或物理链路（PL）可能导致多个网络切片的显著性能降级。为了在短时间内从异常中恢复基底网络，快速准确地识别PN和PL中是否存在异常是至关重要的。可以实时分析系统数据的在线异常检测方法是首选。此外，由于映射到PN和PL的虚拟节点和链路分散在多个切片中，因此需要分布式检测模式来适应虚拟化环境。根据这些要求，本文首先提出了一种基于分散单类支持向量机（OCSVM）的分布式在线PN异常检测算法，该算法通过分析分布式映射到PN的虚拟节点的实时测量值来实现。具体来说，解耦OCSVM的目标函数，我们将原来的问题转化为一组分散的二次规划问题，通过引入共识约束。采用乘子交替方向法实现分布式在线PN异常检测。其次，利用相邻虚拟节点测量值的相关性，提出了一种基于典型相关分析的分布式在线PL异常检测算法。该网络只需要存储当前数据的协方差矩阵和均值向量，就可以计算典型相关向量，用于实时PL异常分析。仿真实验结果表明了本文提出的分布式在线异常检测算法的有效性和鲁棒性。
2022-01-06 cs.NI
Slicing4Meta: An Intelligent Integration Framework with Multi-dimensional Network Resources for Metaverse-as-a-Service in Web 3.0
作为下一代互联网范式，Web 3.0以分散的方式封装了以用户为中心的沉浸和交互体验的期望。Metaverse，一个与物理世界交互的虚拟世界，正在成为推动Web 3.0发展的最具潜力的技术之一。在Metaverse中，用户期望通过定制实时Metaverse服务（例如，增强/虚拟现实和数字孪生）。然而，在管理和编排方面，Metaverse服务仍然没有统一的解决方案。它呼吁可扩展的解决方案和移动系统的持续发展，以支持Metaverse服务，从而将Metaverse变为现实。在本文中，提供可扩展的订阅解决方案的Metaverse服务，我们提出了一个新的概念，命名为Metaverse-as-a-Service（MaaS），在Metaverse中的各种物理虚拟组件和技术可以作为服务交付。此外，为了统一MaaS的管理和编排，我们提出了一个新的框架，称为Slicing 4 Meta，通过智能集成MaaS模型和组件和技术上的相关多维资源来定制Metaverse服务。此外，我们提出了典型的Metaverse服务的分类的基础上的体验质量（QoE）的要求，并说明如何满足QoE要求下的切片4 Meta框架。然后，我们举例说明了一个虚拟旅游研究的情况下，我们研究之间的关系QoE和多维资源的定量建模的Metaverse用户的QoE。最后，我们讨论了Slicing 4 Meta面临的一些挑战，并提出了解决这些挑战…
2023-03-15 cs.NI
Learning-Assisted Secure End-to-End Network Slicing for Cyber-Physical Systems
迫切需要将电网和车辆等物理系统互连，以实现高效管理和安全运营。由于物理系统的不同特点，很难有一个一刀切的网络解决方案来开发网络物理系统。网络切片是一种很有前途的技术，它允许网络运营商在共享网络基础设施上创建多个虚拟网络。这些虚拟网络可以进行定制，以满足不同网络物理系统的要求。然而，设计安全的网络切片解决方案，可以有效地为各种网络物理系统创建端到端网络切片，这是具有挑战性的。在本文中，我们讨论了网络切片的挑战和安全问题，研究学习辅助网络切片解决方案，并分析其在拒绝服务攻击下的性能。我们还提出了一个小规模的测试平台的设计和实现，用于评估网络切片解决方案。
2019-10-29 cs.NI
AdaSlicing: Adaptive Online Network Slicing under Continual Network Dynamics in Open Radio Access Networks
针对开放无线接入网中网络切片方法难以适配持续动态、性能下降的问题，提出结合软隔离RAN虚拟化框架与融合贝叶斯学习和ADMM的AdaOrch算法的AdaSlicing系统，实验验证其在成本和性能上均显著优于现有方案。
2025-01-12 cs.NI
An Online Multi-dimensional Knapsack Approach for Slice Admission Control
本文提出一种基于在线多维背包模型的切片准入控制方法，通过两种预留策略最大化长期收益，模拟显示收益提升达12.9%，资源消耗降低1.7%。
2025-08-08 cs.NI
Maximize the Long-term Average Revenue of Network Slice Provider via Admission Control Among Heterogeneous Slices
针对异构网络切片的准入控制问题，本文提出MPSAC两阶段算法，结合启发式切片间决策与拍卖式切片内配额分配，提升长期收入、优先级关系与公平性。
2023-04-20 cs.NI
Reinforcement Learning for Admission Control in Wireless Virtual Network Embedding
Hasso Platter Institute（哈索·普拉特纳研究所）；Potsdam University（波茨坦大学）；Paderborn University（帕德博恩大学）
在无线网络中使用服务功能链（SFC）在网络和多媒体等许多领域变得流行。它依赖于通过虚拟网络嵌入（VNE）算法将网络资源分配给传入的SFC请求，从而优化SFC的性能。当传入请求的负载-竞争有限的网络资源-增加时，决定哪些请求应该被接纳，哪些请求应该被拒绝变得具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一种深度强化学习（RL）解决方案，可以学习不同依赖关系的准入策略，例如服务生命周期和传入请求的优先级。我们将深度强化学习解决方案与先到先得的基线进行比较，只要有可用的资源，就可以接受请求。我们表明，深度RL优于基线，即使有足够的资源，也能提供更高的接受率和低拒绝率。
2021-10-04 cs.LG cs.NI
DPoS: Decentralized, Privacy-Preserving, and Low-Complexity Online Slicing for Multi-Tenant Networks
网络切片是5G通信时代实现垂直行业间虚拟化资源共享的关键。有效的资源分配对于在实际业务场景中实现网络切片至关重要。针对当前网络切片算法存在算法复杂度高、隐私泄露、离线设置不现实等问题，提出了一种完全去中心化、低复杂度的在线多资源切片算法DPoS.我们首先将问题表述为全球社会福利最大化问题。接下来，我们设计了基于原始-对偶方法和公布价格机制的在线算法DPoS。在DPoS中，每个租户都被激励根据其真实偏好做出自己的决定，而不会向移动虚拟网络运营商和其他租户披露任何私人信息。我们提供了一个严格的理论分析表明，DPoS具有最佳的竞争比时，每个资源的成本函数是线性的。进行了大量的仿真实验，以评估DPoS的性能。结果表明，DPoS不仅可以实现接近离线最优的性能，而且具有较低的算法开销。
2021-04-07 cs.NI
Prioritizing Latency with Profit: A DRL-Based Admission Control for 5G Network Slices
针对现有DRL框架忽略服务延迟导致QoS违规的问题，提出延迟与利润感知的准入控制方案DePSAC，通过延迟感知奖励函数和Boltzmann探索优化5G网络切片的QoS与利润权衡。
2025-10-09 cs.LG cs.NI cs.PF
Service Chain and Virtual Network Embeddings: Approximations using Randomized Rounding
SDN和NFV范例使得能够以灵活和快速的方式实现和嵌入新的网络服务。例如，SDN可以用于通过一系列虚拟化中间盒灵活地将流量从源引导到目的地，以便实现所谓的服务链。服务链嵌入问题由三个任务组成：接纳控制、找到合适的位置来分配虚拟化中间盒和计算相应的路由路径。本文研究了多服务链的离线批量嵌入问题。具体地说，我们考虑的目标是通过嵌入一个最佳的请求子集或最小化的成本时，所有的请求都需要嵌入利润最大化。有趣的是，虽然服务链嵌入问题最近受到了很大的关注，但到目前为止，只有非多项式时间算法（基于整数规划）以及算法（不提供任何正式保证）是已知的。本文分别针对有接纳控制和无接纳控制两种情况，给出了第一多项式时间业务链近似算法。我们的算法是基于一个新的扩展的经典线性规划和随机舍入技术，这可能是独立的利益。特别是，我们表明，我们的方法也可以扩展到更复杂的服务图，包含周期或子链，因此也提供了新的见解到经典的虚拟网络嵌入问题。
2016-04-07 cs.NI
Towards Intelligent RAN Slicing for B5G: Opportunities and Challenges
为了满足无线通信的多样化需求，第五代（5G）网络及以后（B5 G）通过锻造其物理基础设施的虚拟实例（切片）来拥抱网络切片的概念。网络切片是核心网和无线接入网资源的动态分配，本文重点研究了无线接入网切片的设计。形成可以灵活（重新）配置同时确保切片隔离的按需RAN-S是具有挑战性的。最近已经引入了各种机器学习（ML）技术用于RAN-S中的业务预测和分类、资源使用预测、准入控制、调度和动态资源分配。尽管这些方法为智能RAN-S设计提供了机会，但它们提出了需要研究的关键挑战。本文通过回顾RAN-S的尖端ML技术，强调了将ML纳入RAN-S的机遇和挑战。它也为智能RAN-S（iRAN-S）的未来研究提出了一些方向。
2021-02-27 cs.LG cs.NI
Network Slicing with Flexible VNF Order: A Branch-and-Bound Approach
针对VNF顺序可调的网络切片嵌入问题，提出联合优化准入控制与嵌入的框架，并设计结合A*搜索的近优BnB算法，显著提升可部署切片数与资源利用率。
2024-12-08 cs.NI
On Multi-domain Network Slicing Orchestration Architecture & Federated Resource Control
需要一个复杂而高效的网络切片架构来支持跨多个管理域的网络切片的编排。这种多域架构应该与底层虚拟化和网络基础设施技术无关。它的目标是通过模型和结构来扩展传统的编排，管理和控制功能，以形成一个良好的网络切片组合。为了促进网络和计算/存储资源的这种组合，本文介绍了一种管理和编排架构，该架构将软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）组件结合到基本的3GPP网络切片管理中。所提出的架构大致分为四个主要层，即多域服务引导层、域特定的完全成熟的调度层、子域管理和调度（MANO）和连接层以及逻辑多域切片实例层。详细描述了这些层中的每一层，还提供了用于实例化和管理所得到的联合网络切片的基本操作细节。
2022-01-05 cs.NI
The Creation Phase in Network Slicing: From a Service Order to an Operative Network Slice
网络切片被认为是以灵活和具有成本效益的方式为即将到来的5G系统所针对的众多租户（例如垂直行业）提供服务的关键机制。在本文中，我们提出了一种支持多租户的SDN/NFV架构。这种架构使网络切片提供商能够为多个租户动态部署网络切片实例，并同时为其提供隔离保证。遵循网络切片即服务交付模型，租户可以访问服务目录，选择最适合其需求的切片并订购其部署。这项工作提供了网络切片提供商必须遵循的部署订购的网络切片实例的阶段的详细视图，将其容纳到多域基础设施中，并使其可操作用于租户的消费。这些阶段解决了文献中确定的关键问题，包括（i）从高级服务需求到网络功能和基础设施需求的映射，（ii）准入控制，以及（iii）网络切片描述符应该具有的特定信息。通过建议的架构和推荐的阶段集，网络切片提供商可以以极大的敏捷性、灵活性和完全自动化来部署（并在稍后操作）切片实例。
2018-04-25 cs.NI
Optimal Slicing of Virtualised Passive Optical Networks to Support Dense Deployment of Cloud-RAN and Multi-Access Edge Computing
Cloud-RAN的商业化，特别是Open-RAN，是通过提供更低的成本和更灵活的小型小区部署来实现5G小区密集化的关键因素。此外，MEC的采用对于支持关键任务应用所需的超低延迟和高可靠性至关重要，这构成了5G的里程碑，并超越了完全连接社会的愿景。然而，以低成本连接天线站点、C-RAN处理和MEC是具有挑战性的，因为它需要通过高度互连的拓扑提供高容量、低延迟的连接。虽然PON被认为是用于向C-RAN提供低成本连接的解决方案，但它们仅允许从端点（例如，在天线站点处托管RU）向中央节点（例如，托管计算设备的中心局）因此不能支持从RU到MEC端节点的业务，MEC端节点可以托管DU以及可能的CU和网络核心。这促使人们研究PON架构的发展，使其能够在端点之间提供直接通信，从而支持MEC安装所需的网状流量模式。在这种情况下，虚拟化在根据端点的通信模式实现对端点的高效资源分配（即，光传输容量）方面起着关键作用。在这篇文章中，我们解决的挑战，动态分配虚拟PON切片的网状PON架构，以支持C-RAN和MEC节点。我们利用一个混合的分析迭代模型来计算最佳的虚拟PON切片分配，目标是最大限度地减少MEC节点资源的使用，同时满足目标延迟阈值（在我们的场景中为100 $μs$）。我们的方法是特别有效的，在减少计算时间，使虚拟PON切片分配的时间尺度与实时或近实时操作兼容。
2022-03-22 cs.NI
Data-Driven Online Slice Admission Control and Resource Allocation in NextG Mobile Networks
University of Waterloo（滑铁卢大学）；University of Ottawa（渥太华大学）；University of Alberta（阿尔伯塔大学）
针对下一代移动网络的切片接纳与资源分配问题，提出OPA框架及数据驱动指数定价方法，可显著提升收入并降低计算成本。
2026-08-05 cs.NI
Predictable Bandwidth Slicing with Open vSwitch
软件交换，也称为虚拟交换，在网络虚拟化和网络功能虚拟化中起着至关重要的作用，增强了可配置性，并降低了部署和运营成本。软件交换还通过允许使用商品硬件进行数据处理和分组交换来促进边缘和雾计算网络的开发。尽管有这些好处，但与物理交换设备相比，软件交换机的特性和确定性性能更难确定。特别是，实现确定性性能对于在关键任务应用程序中采用软件交换至关重要，特别是那些部署在边缘和雾计算架构中的应用程序。在本文中，我们研究了带宽切片和可预测的数据包延迟的交换机配置的影响。我们证明了延迟和可预测性取决于带宽切片机制的实现，并且在OVS内核路径和OVS-DPDK中使用的分组交换器各自专注于交换性能的不同方面。
2021-07-18 cs.DC cs.NI
Network Slicing: Market Mechanism and Competitive Equilibria
本文针对5G网络切片市场，提出整体迭代模型与时钟拍卖机制，实现向稳健ε-竞争均衡的收敛，并通过数值实验验证其有效性和激励表达能力。
2023-01-10 cs.NI
Online Admission Control and Embedding of Service Chains
现代计算机网络的虚拟化和软件化使得能够定义和快速部署称为服务链的新颖网络服务：虚拟化网络功能的序列（例如，防火墙、高速缓存、流量优化器），流量通过它们在源和目的地之间路由。本文研究了允许和嵌入最大数量的服务链的问题，即，经由一系列待分配的、容量受限的网络功能路由的源-目的地对的最大数量。我们考虑这个最大服务链嵌入问题的在线变体，简称OSCEP，请求随着时间的推移以最坏的方式到达。我们的主要贡献是一个确定性的O（log L）-竞争在线算法，假设容量至少是对数L。我们表明，这是渐近最优的确定性和随机在线算法的类。我们还探讨了离线近似算法的下界，并证明了当L > 2时，离线问题对于单位容量是APX困难的，甚至当L没有界时，离线问题在一般情况下是Poly-APX困难的.这些近似下界可能是独立的兴趣，因为它们也扩展到其他问题，如虚拟电路路由。最后，我们给出了一个基于0-1规划的精确算法，这意味着一般的离线SCEP是NP的，并且根据上面的硬度结果，对于常数L，它是NP完全的。
2015-06-13 cs.NI
Sharing gNB components in RAN slicing: A perspective from 3GPP/NFV standards
为了实现存在于每个无线电接入网络（RAN）切片子网中的下一代节点B（gNB），网络功能虚拟化（NFV）使得能够将一些gNB组件部署为虚拟网络功能（VNF）。为这些组件部署单独的VNF实例可以保证每个RAN切片子网的自定义。然而，由于VNF的多样性，与单个VNF实例承载所有RAN切片的聚合流量的情况相比，所需的虚拟资源量将更大。在RAN切片之间共享gNB组件可以优化定制、隔离和资源利用之间的权衡。在这篇文章中，我们阐明了第三代合作伙伴计划（3GPP）/NFV标准中用于共享gNB组件的关键方面。首先，我们确定了四种可能的情况下共享gNB组件。然后，我们分析了共享对每个RAN切片子网的定制级别的影响。稍后，我们将确定实现RAN切片间隔离的主要因素。最后，我们提出了一个基于3GPP/NFV的描述模型来定义共享gNB组件的生命周期管理
2020-01-07 cs.NI
Intelligent Network Slicing for V2X Services Towards 5G
受益于广泛部署的LTE基础设施，第五代（5G）无线网络已成为新兴的车联网（V2X）通信的关键推动因素。然而，现有的LTE网络不能有效地支持V2X服务的严格但动态的要求。克服这一挑战的一个有效解决方案是网络切片，从而可以通过逻辑上分离的网络支持不同的服务。为了缓解5G网络切片日益增加的复杂性，我们建议利用机器学习（ML）技术的最新进展来实现自动化网络操作。具体来说，我们提出了面向V2X业务的智能网络切片架构，将网络功能和多维网络资源虚拟化并分配给不同的网络切片。在实现智能优化切片的过程中，讨论了移动数据汇集和ML算法设计等关键技术，以解决相关挑战。然后，我们开发了一个仿真平台来说明我们提出的智能网络切片的有效性。随着5G网络切片和支持ML的技术的集成，V2X服务的QoS预计将大幅提高。
2019-10-03 cs.NI
Efficient Embedding VNFs in 5G Network Slicing: A Deep Reinforcement Learning Approach
5G无线接入网络（RAN）切片旨在将基础设施逻辑地拆分为一组自包含的可编程RAN切片，每个切片构建在底层物理RAN（基板）之上，是一个独立的逻辑移动网络，提供一组具有相似特性的服务。每个RAN切片由地理上分布在众多底层节点中的各种虚拟网络功能（VNF）构成。因此，构建鲁棒RAN切片的关键挑战是设计RAN切片（RS）配置方案，其可以利用诸如底层网络中的资源可用性以及切片之间的相互依赖关系的信息来将VNF映射（嵌入）到活动底层节点上。有了这样的动机，我们提出了一种机器学习驱动的RAN切片方案，旨在在给定的请求集中容纳最大数量的切片（一组连接的虚拟网络功能-VNF）。更具体地说，我们提出了一种深度增强方案，称为深度分配代理（DAA）。简而言之，DAA利用经验设计的深度神经网络来调度切片，该深度神经网络观察基底网络的当前状态和所请求的切片，然后使用优化算法将切片的VNF映射到基底节点。DAA的训练目标是通过使用显式设计的奖励函数来最大化给定集合中容纳的切片的数量。我们的实验研究表明，平均而言，DAA能够在资源有限的衬底网络中保持80%以上的成功路由切片率，并且在极端条件下保持约60%，即，可用资源远远少于需求。
2022-07-19 cs.NI
Economic feasibility of virtual operators in 5G via network slicing
Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学）；Universidad Politécnica Salesiana-Sede Cuenca（昆卡天主教技术大学）
本文分析了5G网络切片下多运营商共享基础设施的经济可行性，提出两种商业模式，通过区分性处理器共享队列模型和博弈论分析，探讨了虚拟运营商与传统运营商的协作机制及用户订阅率差异。
2026-01-21 cs.NI econ.TH
Network Slicing for Service-Oriented Networks Under Resource Constraints
为了在固定通信网络上支持多种按需服务，网络运营商必须允许灵活定制和快速提供其网络资源。一种有效的方法是网络虚拟化，其中每个服务都映射到一个虚拟子网，为网络用户提供专用的按需支持。在实践中，每个服务由预先指定的功能序列组成，称为服务功能链（SFC），而SFC中的每个服务功能只能由一些给定的网络节点提供。因此，为了支持给定的业务，我们必须根据SFC选择网络功能节点，并按照指定的顺序确定通过功能节点的路由策略。需要解决的一个关键的网络切片问题是如何在链路和节点容量约束的情况下，根据SFC的规定，最佳地定位物理网络中的服务功能。在本文中，我们制定了网络切片问题作为一个混合二元线性规划，并建立其强NP-困难。此外，我们提出了有效的惩罚连续上限最小化（PSUM）和PSUM-R（ounding）算法，和两个启发式算法来解决这个问题。仿真结果证明了所提出的算法的有效性。
2017-08-24 cs.NI
Deep Reinforcement Learning for End-to-End Network Slicing: Challenges and Solutions
预计5G及以后将实现各种新兴用例，这些用例具有来自垂直行业的不同性能要求。为了经济高效地服务于这些用例，网络切片在根据特定资源需求动态创建虚拟端到端网络方面发挥着关键作用。网络切片可能在多个技术领域中具有数百个可配置参数，这些参数定义了网络切片的性能，这使得无法使用传统的基于模型的解决方案来编排网络切片的资源。在本文中，我们将讨论如何设计和部署深度强化学习（DRL），一种无模型方法，以解决网络切片问题。首先，我们分析了网络切片问题，并提出了一种符合标准的系统架构，该架构可在5G及其他网络中实现基于DRL的解决方案。其次，我们深入分析了在网络切片系统中设计和部署DRL的挑战。第三，我们探索多种有前途的技术，即，安全和分布式DRL，以及模仿学习，用于自动化端到端网络切片。
2022-07-29 cs.NI
Optimization of Virtual Networks
我们介绍了一个通用的和全面的虚拟网络的设计和优化模型，并为相关的概念，网络切片。该模式是灵活的，因此，通过调整其某些要素，它可以适应许多不同的重要具体情况。然而，令人惊讶的是，它仍然允许有效的优化，在这个意义上，全局最优可以很好地近似有效的算法。
2020-11-05 cs.NI
Data-driven Online Slice Admission Control and Resource Allocation for 5G and Beyond Networks
针对5G及后5G网络切片接纳控制与资源分配的多约束实时决策难题，提出带竞争比上界保证的数据驱动框架，结合动态定价、机器学习切片模型与原始-对偶算法，经真实测试床数据验证，经验竞争比最高较基准提升42%。
2025-01-17 cs.NI
Towards Secure Slicing: Using Slice Isolation to Mitigate DDoS Attacks on 5G Core Network Slices
在本文中，我们提出了一种解决方案，使用切片隔离来主动缓解5G核心网络切片中的分布式拒绝服务攻击。网络切片是允许5G网络为不同行业（服务）提供专用资源的关键技术之一。但是，分布式拒绝服务攻击可能会严重影响切片的性能和可用性，因为它们可以在多租户虚拟化网络基础设施中共享相同的物理资源。切片隔离是5G网络切片的基本要求。在本文中，我们使用网络隔离来解决5G网络切片中分布式拒绝服务攻击的挑战性问题。我们建议使用一种数学模型，该模型可以提供按需切片隔离，并保证5G核心网络切片的端到端延迟。我们评估所提出的工作与模拟和实验工作的混合。我们的研究结果表明，所提出的隔离可以减轻分布式拒绝服务攻击，以及增加切片的可用性。我们相信这项工作将鼓励进一步研究如何保护5G网络切片。
2019-04-25 cs.NI
Wireless Network Slicing: Generalized Kelly Mechanism Based Resource Allocation
无线网络切片（即，网络虚拟化）是用于解决与5G蜂窝网络相关的移动数据服务中的快速增长的需求的问题的潜在技术之一。它在逻辑上将当前的蜂窝网络分为两个实体：基础设施提供商（InP）和移动虚拟网络运营商（MVNO）。基站的资源（例如，由InP拥有的资源块、传输功率、天线）被共享给需要用于其移动用户的资源的多个MVNO。具体而言，InP的物理资源被抽象为多个隔离的网络切片，然后将其分配给MVNO的移动用户。在本文中，研究了网络切片中的两级分配问题，同时实现了有效的资源利用、切片间隔离（即，切片之间没有干扰），以及切片内隔离（即，在同一切片中的用户之间没有干扰）。设计了一种广义凯利机制（GKM），在此基础上实现了资源分配问题的上层（即，在InP和MVNO之间）被寻址。使用这种资源投标和分配框架的好处是，卖方（InP）不需要知道投标人（MVNO）的真实估值。为了解决较低级别的资源分配问题（即，在MVNO和它们的移动用户之间），通过使用KKT条件，从每个MVNO到它的移动用户导出最优资源分配。然后，将带宽资源分配给MVNO的用户。最后，通过仿真验证了本文提出的无线网络切片中两级资源分配问题的理论分析。
2019-07-05 cs.NI
RAN Slicing: Towards Multi-Tenancy IN 5G Radio Access Networks
5G网络的一个重要目的是允许在不同的网络租户（例如服务提供商和移动虚拟网络运营商）之间共享资源。关于包含不同基础设施（存储、计算和联网）、无线电接入网络（RAN）和射频（RF）频谱的资源共享，考虑了许多域。RAN和频谱，传输。频谱共享和RAN预计将成为多租户5G网络的基础部分。然而，缺乏评估平台来确定从多级频谱共享而不是单级频谱共享可以获得的益处的数量。本文提出的工作旨在通过提出一种改进的SimuLTE模型来解决这个问题，该模型用于评估基于多租户5G网络的主动RAN。结果显示了对5G网络中多租户RAN切片的实际优势的理解。
2022-05-16 cs.NI
Sl-EDGE: Network Slicing at the Edge
多接入边缘计算（MEC）资源的网络切片预计将成为5G网络及其他网络成功的关键技术。将MEC切片与传统资源分配问题区分开来的关键挑战是边缘节点依赖于紧密交织和严格约束的网络、计算和存储资源。因此，实例化MEC切片而不引起资源过度供应很难用现有切片算法来解决。本文的主要创新是Sl-EDGE，这是一个统一的MEC切片框架，允许网络运营商实例化异构切片服务（例如，视频流、缓存、5G网络接入）。我们首先描述了SL-EDGE的架构和操作，然后表明，最佳实例化联合网络MEC切片的问题是NP难的。因此，我们提出了接近最佳的算法，利用边缘节点和资源虚拟化之间的关键相似性，以7.5倍的速度实例化异构切片，并在0.25的最佳范围内。我们首先通过广泛的数值分析来评估我们的算法的性能，并表明S1-EDGE比最先进的MEC切片算法更有效地实例化切片6倍。此外，在9部智能手机的24个无线电测试平台上的实验结果表明，Sl-EDGE可同时提供联合LTE连接、WiFi视频流和ffmpeg视频转码的高效切片。
2020-05-02 cs.NI
All you need for horizontal slicing in 5G network
电信领域在过去十年中经历了前所未有的增长，这导致了几代产品的发布，这些产品致力于通过提高数据率和减少延迟来满足用户，特别是在5G网络中。随着5G网络的全面商用，软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）将促进NS的实施。SDN和NFV将作为NS的基础，允许有效利用物理和虚拟资源。本文可以分析，提出有效的模型，并利用5G网络的所有可用资源。
2022-07-23 cs.NI eess.SP
Competitive and Deterministic Embeddings of Virtual Networks
网络虚拟化是克服当今互联网僵化的一个重要概念，因为它也促进了网络核心的创新，并且承诺更有效地利用给定的资源和基础设施。虚拟网络（VNet）提供了物理网络的抽象：多个VNet可以共存于同一个物理网络，但可以基于完全不同的协议栈（也超过IP）。网络虚拟化中的主要挑战之一是VNet的有效准入控制和嵌入。对虚拟网络的需求（例如，对于视频会议）可能难以预测，并且一旦请求被接受，则必须在VNet的整个生命周期内确保规范/ QoS保证。这需要一种只在资源稀缺时选择高效益VNet的准入控制算法，以及一种以使得未来请求也可以被嵌入的可能性最大化的方式实现VNet的嵌入算法。本文描述了一个通用算法的在线VNet嵌入问题，不依赖于任何知识的未来VNet请求，但其性能是竞争的最佳离线算法，具有完整的知识的请求序列提前：所谓的竞争比，松散地说，对数的总和的资源。我们的算法是通用的，在这个意义上，它支持多种流量模型，多种路由模型，甚至允许VNet请求的非统一的好处和持续时间。
2012-02-16 cs.NI
Joint Admission Control and Resource Allocation of Virtual Network Embedding via Hierarchical Deep Reinforcement Learning
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；Chongqing University（重庆大学）；JD Explore Academy（京东探索研究院）；The University of Sydney（悉尼大学）；Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））；Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
针对虚拟网络嵌入问题，提出分层深度强化学习方法HRL-ACRA，将过程分解为高层准入控制与低层资源分配，结合图神经网络和序列到序列模型，显著提升了接受率和长期平均收入。
2024-06-25 cs.AI cs.NI
On Modeling Network Slicing Communication Resources with SARSA Optimization
Salvador University (UNIFACS)（萨尔瓦多大学（UNIFACS））；University of Paris Saclay（巴黎萨克雷大学）；University of Evry（埃夫里大学）
网络切片是支持5G/6G移动网络、物联网感知网络、电子医疗系统等网络动态行为以及车联网（IoV）和工业4.0等垂直行业所需的虚拟网络基础设施的组成和部署的关键推动因素。通信切片及其分配的通信资源在用于资源编排和分配、虚拟网络功能（VNF）部署和切片操作功能的切片架构中是必不可少的。通信切片提供支持切片操作、SLA保证和QoS/QoE应用要求所需的通信能力。因此，本文提出了一个网络切片的概念模型，以制定通信切片之间的通信资源共享相关的优化问题。首先，我们提出了一个网络切片的概念模型，然后我们制定了分析模型和优化问题的一些方面来解决。接下来，我们建议使用SARSA代理来解决问题并实现概念验证原型。最后，我们提出了所获得的结果，并讨论它们。
2023-01-11 cs.AI cs.NI
Latency-Sensitive 5G RAN Slicing for Industry 4.0
UWICORE Laboratory, Universidad Miguel Hernández de Elche (UMH)（埃尔切米格尔·埃尔南德斯大学）
提出一种延迟敏感的5G RAN切片方案，通过设计切片和分配无线资源来满足不同应用的速率和延迟需求，并在工业4.0场景中评估。
2026-07-02 cs.NI
A Latency-Aware Real-Time Video Surveillance Demo: Network Slicing for Improving Public Safety
我们报告了在延迟感知、半分散和虚拟化的城域网络中自动部署5G服务的情况。我们总结了端到端延迟，服务建立时间和软故障检测时间的详细分析的主要结果。
2021-07-06 cs.NI
Statistical Multiplexing and Traffic Shaping Games for Network Slicing
下一代无线架构有望实现共享无线基础设施的切片，这些切片是针对特定移动运营商/服务定制的。考虑到基础设施成本和移动服务空间负载的随机性，非常希望在这些切片之间实现高效的统计复用。我们研究了一个简单的动态资源共享策略，分配一个“共享”的（分布式）资源池的每个切片共享约束比例公平（SCPF）。我们给出了静态切片和一般处理器共享的SCPF的性能增益的表征。我们发现，当一个切片的空间负载是更多的“不平衡”，和/或“正交”，总的网络负载时，获得更高的增益，并且跨切片的整体增益是积极的。然后，我们解决相关的尺寸问题。在SCPF下，传统的网络规模确定转化为耦合的共享规模确定问题，其特征在于给定切片的预期负载和性能要求的可行共享分配的存在。我们提供了一个解决方案，以强大的共享规模为基础的SCPF网络切片。切片可能希望经由准入控制来单方面地管理其用户的性能，该准入控制使其承载的负载最大化以满足性能要求。我们表明，这可以被建模为一个“交通塑造”的游戏，一个可实现的纳什均衡。在高负载下，平衡被明确表征，SCPF与静态切片下承载负载的增益也是如此。一个无线基础设施，支持多个切片异构移动负载的详细模拟显示我们的模型的保真度和我们的高负载均衡分析的有效性范围。
2018-05-15 cs.DC cs.NI
Customized Slicing for 6G: Enforcing Artificial Intelligence on Resource Management
下一代无线网络预计将支持各种垂直行业，并提供无数新兴用例。为了满足多样化业务的严格要求，网络切片技术应运而生，它通过将基础设施网络裁剪成多个逻辑网络来实现面向业务的资源分配。然而，在动态和不确定的环境下，端到端（E2E）切片的跨域多维资源管理仍然存在一些挑战。在保证服务质量的同时权衡资源分配的收入和成本对租户来说很重要。因此，本文提出了一种分层的资源管理框架，利用深度强化学习对不同租户的资源请求进行准入控制，并在每个租户的准入切片内进行资源调整。特别是，我们首先讨论了6G定制资源管理的挑战。其次，阐述了将人工智能应用于多租户切片资源定制的动机和背景。第三，将E2E资源管理问题分解为基于切片级反馈的多维资源分配决策问题和以避免服务质量下降为目标的实时切片自适应问题。仿真结果验证了基于人工智能的定制切片的有效性。最后，几个重大的挑战，需要在实际实施中加以解决的调查。
2021-02-21 cs.IT cs.NI eess.SP
Deep Reinforcement Learning for Network Slicing with Heterogeneous Resource Requirements and Time Varying Traffic Dynamics
高效的网络切片对于处理各种应用程序产生的网络流量的高度可变和动态特性至关重要。随着5G等新技术以及SDN和NFV等新架构的出现，这个问题变得更具挑战性。网络切片解决了具有挑战性的动态网络资源分配问题，其中单个网络基础设施被划分为（虚拟）多个切片以满足具有不同要求的不同用户的需求，主要挑战是流量到达特性和作业资源要求（例如，计算、存储器和带宽资源）可以是高度动态的。传统的基于模型的优化或模糊理论建模随着5G技术的高可靠性以及严格的带宽和延迟要求而变得难以处理。此外，这些方法在动态环境中缺乏自适应性。我们提出了一种深度强化学习方法来解决这个动态耦合的资源分配问题。使用合成模拟数据和真实工作负载驱动跟踪的模型评估表明，与基线等切片策略相比，我们的深度强化学习解决方案提高了整体资源利用率，延迟性能和满足的需求。
2019-08-08 cs.NI
Actor-Critic-Based Learning for Zero-touch Joint Resource and Energy Control in Network Slicing
为了充分利用超5G（B5 G）通信系统的全部潜力，零接触网络切片（NS）被视为一种有前途的全自动管理和编排（MANO）系统。本文提出了一种新的知识平面（KP）为基础的MANO框架，容纳和利用最近的NS技术，被称为KB 5G。具体来说，我们在KB 5G中考虑了算法创新和人工智能（AI）。我们调用连续无模型深度强化学习（DRL）方法来最小化能耗和虚拟网络功能（VNF）实例化成本。我们提出了一种新的基于Actor-Critic的NS方法来稳定学习，称为双延迟双Q软Actor-Critic（TDSAC）方法。TDSAC使中央单元（CU）能够不断学习，以积累过去学到的知识，从而最大限度地减少未来的NS成本。最后，我们提出了数值结果来展示所采用的方法的增益，并验证在能源消耗，CPU利用率和时间效率方面的性能。
2022-01-22 cs.NI
