一种智简无线网络及其运行方法与流程

1.本发明涉及无线组网技术领域，尤其涉及一种智简无线网络及其运行方法。


背景技术：

2.随着通信技术的不断发展，各种各样的终端设备开始接入无线网络，各种差异化的业务需求也不断涌现。为了满足各种不同的业务需求，需要针对性地构造相应的无线网络。近年来，云计算的广泛应用展现出资源高利用率，高可扩展性，高可用性，低运营管理成本等众多优势。同时，边缘计算的提出，使得数据计算和存储更接近数据源。这些优点为无线网络的构造提供了众多技术支撑和便利之处。
3.现有技术中，通常由技术人员基于无线通信云计算平台，根据不同的业务需求，确定构造网络的参数信息，从而利用无线网络构造设备，构造能够满足不同业务需求的无线网络。然而，未来无线网络将带来前所未有的数据量，无线通信云计算平台对大数据量进行收集分析时，会导致计算和储存的负载过高、能源消耗过多、业务时延较高和网络带宽占据较大等问题。而无线通信边缘计算平台收集的数据具有局部性特征，不能全局进行分析优化，且计算能力较弱。此外，由于是由技术人员依据不同的业务需求完成无线网络构造，当业务需求的数量、类型较多时，使得无线网络的构造效率降低。又由于无线网络状况复杂和业务需求变化较大，基于现有技术构造的无线网络缺乏灵活度，无法自适应网络状况和业务需求变化。
4.在现有专利技术中，例如,中国发明专利申请号cn201910963276.2公开了一种pems、rde及nre的云计算，包括云计算平台、用户登录模块、本计算输入模块、上传测试数据模块、输出报告模块、基远程车载终端、移动终端和无线通讯模块，所述用户登录模块、输出报告模块、基本计算输入模块、上传测试数据模块设置在云计算平台内部，所述远程车载终端和移动终端均通过无线通讯模块与云计算平台通讯连接，本发明还提供了一种pems、rde及nre的云计算的使用方法。本发明通过建立了统一和规范高效的pems数据后处理统一平台，可以处理pems设备数据、ecu数据、手机app数据及远程车载终端记录的数据，依据法规，计算准确，还可以实时与手机app通过4g进行交互计算，计算完发送报告给app。
5.又例如，中国发明专利申请号cn202080074341.7提供了用于与边缘应用服务器建立连接的和方法。无线通信网络中的用户设备(ue)与边缘应用服务器建立连接以将ue上执行的应用程序的数据处理卸载到边缘应用服务器。ue向边缘数据网络传送与该应用程序相关联的关键性能指示符(kpi)。kpi指示该应用程序用于处理数据的资源。作为响应，ue从边缘数据网络中的多个服务器接收符合或超过kpi的边缘应用服务器参数。该参数包括具有各种特异性级别的计算、图形计算、存储器和存储参数。该ue基于该参数选择边缘应用服务器中的一个应用服务器以代替应用程序处理数据。
6.再例如，中国发明专利公开号cn114600437a公开了用于与边缘应用服务器建立连接的和方法。无线通信网络中的用户设备(ue)与边缘应用服务器建立连接以将ue上执行的应用程序的数据处理卸载到边缘应用服务器。ue向边缘数据网络传送与该应用程序相关联
的关键性能指示符(kpi)。kpi指示该应用程序用于处理数据的资源。作为响应，ue从边缘数据网络中的多个服务器接收符合或超过kpi的边缘应用服务器参数。该参数包括具有各种特异性级别的计算、图形计算、存储器和存储参数。该ue基于该参数选择边缘应用服务器中的一个应用服务器以代替应用程序处理数据。
7.上述发明专利技术构成均存在当无线网络状况复杂和业务需求变化较大，其构造的无线网络，存在局部性特征，不能全局进行分析优化，且计算能力较弱无法自适应网络状况和业务需求的变化。


技术实现要素：

8.本发明的目的在于提供一种智简无线网络及其运行方法。
9.所述智简无线网络包括：相互联通的无线通信边缘计算平台和无线通信云计算平台；
10.无线通信边缘计算平台包括：第一信息模块、边缘计算模块、执行模块、第一存储模块其中，第一信息模块、边缘计算模块、执行模块相互联通，并且第一信息模块、边缘计算模块、执行模块分别与第一存储模块连通，第一信息模块用于获得目标数据信息以及收集无线网络测量数据，边缘计算模块用于对收集的无线网络测量数据进行预处理，第一存储模块用于储存第一信息模块获得的目标数据信息和收集的无线网络测量数据，以及存储边缘计算模块预处理后的无线网络测量数据，执行模块实施待构造无线网络构造方案；
11.无线通信云计算平台包括：分别与第二存储模块联通的第二信息模块、性能评估模块，以及与第二存储模块联通的网络构造模块组成，第二信息模块用于接收无线通信边缘计算平台发送的目标数据信息及其预处理后的无线网络测量数据，第二存储模块用于存储接收到的目标数据信息和预处理后的无线网络测量数据、以及预设数据信息与预设切片范式间的映射关系、预设网络信息与网络切片的硬件层的预设构造方案间的映射关系和预设切片范式与网络切片的软件层的预设构造方案间的映射关系，网络构造模块用于根据目标数据信息，并基于预设切片范式，确定待构造无线网络的切片范式，根据切片范式以及无线网络的资源确定待构造无线网络的网络切片的构造方案，并向所述无线通信边缘计算平台发送携带所述构造方案的待构造无线网络的构造指令，性能评估模块用于根据预处理后的无线网络测量数据确定网络切片的评估性能值，计算目标网络切片的数量与网络切片的总数量间的比值，并根据比值与预设阈值的关系决定是否进行无线网络的重构操作。
12.进一步的，所述无线通信云计算平台，设置在所述智简无线网络所覆盖的区域的网络控制中心位置。
13.进一步的，所述无线通信云计算平台运行于一台或多台电子设备上，用于获得无线通信边缘计算平台发送的目标数据信息。
14.进一步的，所述无线通信边缘计算平台具有计算和存储能力，设置于单基站内，并为单基站专有，或设置于多基站内，并为多基站所共有，也能够独立于基站单独设置。
15.本发明另提供一种智简无线网络的运行方法，包括以下步骤：
16.步骤1，根据用户请求时间t
request
与智简无线网络的维持网络时间t
maintain
中的最小时间间隔设定预设时间t的值，获取智简无线网络的网络整体状态信息state
all
，并初始化无线通信云计算平台的切片状态ns
init
；
17.步骤2，无线通信边缘计算平台对无线通信边缘计算平台的目标状态进行初步处理，并上传至无线通信云计算平台；
18.步骤3，无线通信云计算平台获取预处理的目标信息state
′
user
、初步确定的智简无线网络与切片范式映射关系ns
edge
以及无线通信边缘计算平台信息state
edge
，通过机器学习与智简无线网络柔性适配方法进行网络分析与切片编排，完成完整的切片范式与目标信息、与网络状态的映射关系ns
cloud
，确定完整的网络构造函数nf
cloud
(α)；
19.步骤4，无线通信边缘计算平台根据切片范式映射关系ns
edge
和完整的网络构造函数nf
cloud
(α)，利用执行模块和管理网元调用软件层与硬件层资源，确定待构造无线网络的网络切片的软件层构造方案，完成构建智简无线网络；
20.步骤5，智简无线网络收集目标设备评估性能值和智简无线网络整体评估性能值，对已构建智简无线网络进行维护或重构。
21.进一步的，步骤1中，根据用户请求时间t
request
与智简无线网络的维持网络时间t
maintain
中的最小时间间隔t值，获取智简无线网络的网络整体状态信息state
all
，并初始化无线通信云计算平台的切片状态ns
init
，具体包括：
22.步骤1.1，按照时间间隔t，获取无线通信边缘计算平台的状态信息stat
eedge
与无线通信云计算平台的状态信息state
cloud
，state
edge
与state
cloud
包含平台位置、平台负载、平台内资源信息，并将无线通信云计算平台与包含网络拓扑结构、链路信息网络连接状态信息state
link
合成为智简无线网络的网络整体状态信息state
ran
；
23.步骤1.2，按照时间间隔t，无线通信边缘计算平台获取目标用户信息stat
euser
，目标用户信息state
user
包括：目标用户位置、目标接入状态、目标服务类型、目标意图信息；
24.步骤1.3，引入智简无线网络的柔性适配网络环境方法并构建智简无线网络切片范式库，并在无线通信边缘计算平台中，根据所获取的无线通信云计算平台、无线通信边缘计算平台和目标用户信息state
user
进行初始化无线通信云计算平台与无线通信边缘计算平台的切片范式ns
init
。
25.进一步的，步骤1中，网络整体状态信息state
all
包含接入网信息state
ran
与目标用户信息state
user
，并分别储存在智简无线网络云计算平台与智简无线网络边缘计算平台中。
26.进一步的，步骤2中，无线通信边缘计算平台对无线通信边缘计算平台的目标状态进行初步处理，并上传至无线通信云计算平台，具体包括：
27.步骤2.1，无线通信边缘计算平台以降低信息粒度为目的的对获取的目标信息进行预处理并提取目标信息特征，将state
user
分析转化成为state
′
user
，分析转化过程包括提取分析用户意图信息、用户切片需求、转化成为机器语言、标签化用户特征；
28.步骤2.2，无线通信边缘计算平台的计算单元利用机器学习方法，根据目标部分信息确定部分网络构建参数；
29.步骤2.3，无线通信边缘计算平台根据预设或机器学习后获取的切片范式样本库，初步确定切片和智简无线网络之间的映射关系ns
edge
；
30.步骤2.4，无线网络边缘计算平台将预处理的目标信息state
′
user
、初步确定的网络与切片范式映射关系ns
edge
及无线通信边缘计算平台的状态信息state
edge
，发送至无线网络云计算平台。
31.进一步的，步骤2.2中，确定部分网络构建参数nf
edge
(α)，包括射频控制变量、部分链路层协议、网络层缓存资源与计算资源。
32.进一步的，步骤3中，无线网络云计算平台获取预处理的目标信息state
′
user
、初步确定的网络与切片范式映射关系ns
edge
及无线网络边缘计算平台信息state
edge
，通过机器学习与智简网络柔性适配方法进行网络分析与切片编排，完成完整的切片范式与目标信息、与网络状态的映射关系ns
cloud
，确定完整的网络构造函数nf
cloud
(α)，具体包括：
33.步骤3.1，无线通信云计算平台获取无线网络边缘计算平台传输的预处理的目标信息和初步确定的网络与切片范式映射关系，调整环境函数与奖励函数的表达式及业务的权重值，并与切片范式进行映射关系的匹配；
34.步骤3.2，无线通信云计算平台调用计算模块和储存模块，通过机器学习与智简网络柔性适配方法进行网络分析与切片编排，确定切片范式映射关系ns
ran
和完整的网络构造函数nf
cloud
(α)，并下发至无线通信边缘计算平台；
35.步骤3.3，无线通信云计算平台记录本次映射关系构建结果，记入储存模块中的柔性适配切片范式单元，为下一次智简无线网络构建过程提供范式支持。
36.进一步的，步骤3中，网络构造函数nf
cloud
(α)包含如射频控制变量、链路层协议、网络层缓存资源、内容缓存、接口关系、网络拓扑结构、计算资源、链路关系、切片编排函数。
37.进一步的，步骤4中，无线通信边缘计算平台根据切片范式映射关系ns
ran
和完整的网络构造函数nf
cloud
(α)，利用执行模块和管理网元调用智简无线网络的软件层与硬件层资源，确定待构造智简无线网络的网络切片的软件层构造方案，完成构建智简无线网络，具体包括：
38.步骤4.1，根据目标信息特征，确定待构造智简无线网络的网络切片的硬件层构造方案；
39.步骤4.2，基于智简无线网络的软件层与硬件层资源，确定各网络切片的智简无线网络的硬件层资源的调度方案，调度方案包括时频资源调度、缓存资源调度、功率资源调度；
40.步骤4.3，根据智简网络切片范式，确定待构造的智简无线网络切片的软件层构造方案，包括物理层协议、链路层协议、网络层协议、拓扑结构以及连接状态的网元函数编排，完成构造智简无线网络。
41.进一步地，步骤4中，如预设的网络切片映射样本库未找到相应的映射关系，将利用机器学习或其他智能学习，确定并记录新的切片范式与切片映射关系。
42.进一步的，步骤5中，智简无线网络收集目标设备评估性能值和网络整体评估性能值，对已构建智简无线网络进行维护或重构，具体包括:
43.步骤5.1，无线通信边缘计算平台获取目标设备的评估性能值value
performance
，当存在评估性能值value
performance
不满足预设的期望的性能值，无线通信边缘计算平台按照间隔时间t获取智简无线网络的测量数据，并对所获取的测量数据进行数据清洗，无线通信边缘计算平台对清洗后的智简无线网络的测量数据进行数据降维处理或者数据标准化处理，并将处理后的数据发送至无线通信云计算平台，无线通信云计算平台采用预设的统计分析算法对处理后的智简无线网络的测量数据进行统计分析，并将分析结果作为目标设备的评估性能值，并计算目标设备网络切片数量与网络切片的总数量间的比值；
44.步骤5.2，判断所计算的比值是否小于预设阈值，以决定是否选择调整网络结构、网络虚拟参数和拓扑结构或按照需要重构造智简无线网络，如所计算的比值小于预设阈值执行步骤3，如大于预设阈值将执行步骤1。
45.本发明所述智简无线网络及其运行方法具有如下的有益效果：
46.1.应用本发明所述智简无线网络，无线通信边缘计算平台用于收集目标数据信息，且根据无线通信云计算平台确定的网络切片的构造方案构造无线网络，无线通信云计算平台用于根据无线通信边缘计算平台发送的目标数据信息确定网络切片的构造方案，相较于现有技术，通过无线通信云计算平台和无线通信边缘计算平台的云边自适应协同，能够减轻无线通信云计算平台的计算负担和存储压力，以及解决了无线通信边缘计算平台数据的不完整性问题，从而能够高效柔性地构造无线网络。
47.2.本发明所述智简无线网络，由于是无线通信云计算平台确定待构造无线网络的网络切片的构造方案，并向无线通信边缘计算平台发送携带所述构造方案的待构造无线网络的构造指令，以使得无线通信边缘计算平台根据上述构造指令构造无线网络。相较于现有技术，由于不需要技术人员依据不同的业务需求确定网络切片的构造方案，并基于所确定的构造方案构造无线网络，提高了无线网络的构造效率。
48.3.本发明所述智简无线网络，由于是根据目标数据信息确定待构造无线网络的切片范式，根据所确定的切片范式以及无线网络的资源，确定待构造无线网络的网络切片的构造方案。又由于目标数据信息包括目标区域的技术场景信息、待构造无线网络的业务属性信息以及各个目标设备的期望性能值，因此上述目标数据信息较为精准地反映了各个目标设备的业务需求，根据上述目标数据信息所确定的切片范式能够更加符合各个目标设备的业务需求，从而基于所确定的切片范式所构造的无线网络能够充分满足用户的业务需求。
49.4.本发明所述智简无线网络，由于各个网络切片的评估性能值反映了在所构造的无线网络实际运行时的性能值，各个网络切片的期望性能值能够反映用户的业务需求。网络切片的评估性能值不满足期望性能值表示在所构造的无线网络下用户的业务需求并未得到满足，因此，当存在网络切片的评估性能值不满足期望性能值时，重构所构造的无线网络，能够使得最终构造的无线网络充分满足各个用户的业务需求。
50.5.本发明所述智简无线网络的运行方法，当业务需求的数量、类型较多时，能够保证无线网络的高效率的运行，适应无线网络状况复杂和业务变化大的需求，改善基于现有技术构造的无线网络缺乏一定的灵活度，无法自适应网络状况和业务需求的变化的情况。
附图说明
51.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
52.图1为本发明所述智简无线网络的网络结构示意图；
53.图2为本发明所述智简无线网络中的无线通信云计算平台的结构示意图；
54.图3为本发明所述智简无线网络中的无线通信边缘计算平台的结构示意图；
55.图4为本发明所述智简无线网络运行方法的流程示意图。
56.图5为本发明所述网络切片硬件层构造方案示意图。
57.图6为本发明所述网络切片软件层构造方案示意图。
具体实施方式
58.下面将结合说明书附图1至6清楚、完整地介绍本发明所述智简无线网络及其运行方法的具体实施方式。
59.如图1、图2所示，本发明所述智简无线网络包括：无线通信云计算平台101和无线通信边缘计算平台102，无线通信边缘计算平台102具有计算能力和存储能力，无线通信边缘计算平台102可以设置于单基站或多基站上，也可以设置于一台电子设备或多台电子设备上，以获得目标数据信息，并向无线通信云计算平台101发送目标数据信息，用于获得无线通信云计算平台101发送的构造指令，并基于构造指令完成待构造智简无线网络构造方案的实施和用于对获取的智简无线网络测量数据进行预处理，将预处理后的数据发送给无线通信云计算平台101；
60.如图2所示，无线通信边缘计算平台102由相互联通的第一信息模块、边缘计算模块和执行模块组成，第一信息模块、边缘计算模块和执行模块分别与第一存储模块连通，第一信息模块用于获得目标数据信息以及收集无线网络测量数据，边缘计算模块用于对收集的无线网络测量数据进行预处理，第一存储模块用于储存第一信息模块获得的目标数据信息和收集的无线网络测量数据，以及存储边缘计算模块预处理后的智简无线网络测量数据，执行模块实施基于获得的构造指令完成待构造智简无线网络构造方案；
61.如图3所示，无线通信云计算平台101包括：第二信息模块、网络构造模块、性能评估模块、第二存储模块，其中，第二信息模块与网络构造模块分别与第二存储模块联通，性能评估模块与第二存储模块联通，第二信息模块用于接收无线通信边缘计算平台102发送的目标数据信息及其预处理后的智简无线网络测量数据；第二存储模块用于存储接收到的目标数据信息和预处理后的无线网络测量数据、以及预设数据信息与预设切片范式间的映射关系、预设网络信息与网络切片的硬件层的预设构造方案间的映射关系和预设切片范式与网络切片的软件层的预设构造方案间的映射关系；网络构造模块用于根据目标数据信息，并基于预设切片范式，确定待构造智简无线网络的切片范式，根据切片范式以及无线网络的资源，确定待构造智简无线网络的网络切片的构造方案，并向无线通信边缘计算平台102发送携带待构造方案的待构造智简无线网络的构造指令；性能评估模块用于根据预处理后的智简无线网络测量数据确定网络切片的评估性能值，计算目标网络切片的数量与网络切片的总数量间的比值，并根据比值与预设阈值的关系决定是否进行智简无线网络的重构操作。
62.进一步的，所述无线通信云计算平台101，设置在所述智简无线网络构造所覆盖的区域的网络控制中心位置。
63.进一步的，所述无线通信云计算平台101运行于多台电子设备或一台电子设备上，用于获得无线通信边缘计算平台102发送的目标数据信息。
64.进一步的，所述无线通信边缘计算平台102具有计算和存储能力，设置于单基站内，并为单基站专有，或设置于为多基站内，并为多基站所共有，也能够独立于基站单独设置。
65.如图4所示，本发明另提供一种智简无线网络的运行方法，包括以下步骤：
66.步骤1，根据用户请求时间t
request
与智简无线网络维持网络时间t
maintain
中的最小时间间隔t值，获取智简无线网络的网络整体状态信息state
all
，并初始化无线通信平台的切片状态ns
init
，其中，网络整体状态信息state
all
包含接入网信息state
ran
与目标用户信息state
user
，并分别储存在智简无线网络云计算平台与智简无线网络边缘计算平台中，具体包括：
67.步骤1.1，按照时间间隔t，获取无线通信边缘计算平台状态信息state
edge
与无线通信云计算平台状态信息state
cloud
，state
edge
与state
cloud
包含平台位置、平台负载、平台内资源信息，并在无线通信云计算平台与包含网络拓扑结构、链路信息网络连接状态信息state
link
合成为智简无线网络的网络整体状态信息state
ran
；
68.步骤1.2，按照时间间隔t，无线通信边缘计算平台获取目标用户信息state
user
，目标用户信息state
user
包括目标用户位置、目标接入状态、目标服务类型、目标意图信息；
69.步骤1.3，引入智简网络的柔性适配网络环境方法并构建智简网络切片范式库，并在无线通信边缘计算平台中，根据所获取的无线通信云计算平台、无线通信网络边缘平台和目标信息进行初始化无线通信云计算平台与无线通信边缘计算平台的切片范式ns
init
；
70.步骤2，无线通信边缘计算平台对边缘计算平台和目标状态进行初步处理，并上传智简无线通信云计算平台，具体包括：
71.步骤2.1，无线通信边缘计算平台以降低信息粒度为目的对获取的目标信息进行预处理，提取目标信息特征，将state
user
分析转化成为state
′
user
，分析转化过程包括提取分析用户意图信息、用户切片需求、转化成为机器语言、标签化用户特征；
72.步骤2.2，无线通信边缘计算平台计算单元利用机器学习方法，根据目标部分信息确定部分网络构建参数；
73.步骤2.3，无线通信边缘计算平台根据预设或机器学习后获取的切片范式样本库，初步确定切片和无线网络之间的映射关系ns
edge
；
74.步骤2.4，无线网络边缘计算平台将预处理的目标信息state
′
user
、初步确定的网络与切片范式映射关系ns
edge
及无线网络边缘计算平台信息state
edge
，发送至无线网络云计算平台；
75.步骤3，无线网络云计算平台获取预处理的目标信息state
′
user
、初步确定的网络与切片范式映射关系ns
edge
及无线网络边缘计算平台信息state
edge
，通过机器学习与智简网络柔性适配方法进行网络分析与切片编排，完成完整的切片范式与目标信息、与网络状态的映射关系nd
cloud
，确定完整的网络构造函数nd
cloud
(α)，包含如射频控制变量、链路层协议、网络层缓存资源、内容缓存、接口关系、网络拓扑结构、计算资源、链路关系、切片编排函数等网络函数；
76.步骤3.1，无线网络云计算平台获取无线网络边缘计算平台传输的预处理的目标信息和初步确定的网络与切片范式映射关系，调整环境函数与奖励函数的表达式及业务的权重值，并与切片范式进行映射关系的匹配；
77.步骤3.2，无线网络云计算平台调用计算模块和储存模块，通过机器学习与智简网络柔性适配方法进行网络分析与切片编排，确定切片范式映射关系ns
ran
和完整的网络构造函数nf
cloud
(α)，并下发至无线网络边缘计算平台；
78.步骤3.3，无线网络云计算平台记录本次映射关系构建结果，记入储存模块中的柔
性适配切片范式单元，为下一次网络构建过程提供范式支持；
79.步骤4，无线网络边缘计算平台根据切片范式映射关系ns
ran
和完整的网络构造函数nf
cloud
(α)，利用执行模块和管理网元，调用软件层、硬件层资源，确定待构造无线网络的网络切片的软件层构造方案，完成构建智简无线网络，具体包括：
80.步骤4.1，根据目标信息特征，确定待构造无线网络的网络切片的硬件层构造方案；
81.步骤4.2，基于无线资源，确定各网络切片的无线资源调度方案，包括时频资源调度、缓存资源调度、功率资源调度；
82.步骤4.3，根据切片范式，确定待构造的无线网络切片的软件层构造方案，包括物理层协议、链路层协议、网络层协议、拓扑结构以及连接状态的网元函数编排；
83.步骤5，无线网络收集目标设备评估性能值和网络整体评估性能值，对已构建智简无线网络进行维护或重构，具体包括：
84.步骤5.1，无线网络边缘计算平台获取目标设备的评估性能值value
performance
，当存在评估性能值不满足预设的期望的性能值，并计算目标设备网络切片数量与网络切片的总数量间的比值；
85.步骤5.2，判断所计算的比值是否小于预设阈值，选择是否调整网络结构、网络虚拟参数和拓扑结构或按需重构智简网络，如大于预设阈值将执行步骤1进行智简无线网络重构。
86.进一步地，步骤2.2中，确定部分网络构建参数nf
edge
(α)，包括射频控制变量、部分链路层协议、网络层缓存资源与计算资源。
87.进一步地，步骤4中，如预设的切片映射样本库未找到相应的映射关系，将利用机器学习或其他智能学习确定并记录新的切片范式与切片映射关系。
88.进一步地，步骤4.1中，确定待构造无线网络的网络切片的硬件层构造方案如图5所示，图5中的每一矩形框表示一种网络切片的硬件层构造方案。具体的，上述网络切片的硬件层构造方案亦包括基站属性以及网络切片的拓扑结构。
89.其中，上侧由左到右第一个矩形框为：与密集高容量切片范式相匹配的网络切片的硬件层构造方案。在矩形框中包括待构造无线网络的已配置基础设施资源为：bbu池、rru，这里的矩形框所采用的是bbu+rru的组网模式的树状拓扑结构、在靠近终端的位置部署多个rru、并通过前传链路接入云端的bbu池。
90.上侧由左到右第二个矩形框为：与广覆盖切片范式相匹配的网络切片的硬件层构造方案。在矩形框中包括待构造无线网络的已配置基础设施资源为：hpn，矩形框所采用的是部署hpn进行全局覆盖、hpn的发射功率和切换参数由最优覆盖距离决定、邻近hpn通过x2/s1接口相连所构成的网状拓扑结构。
91.上侧由左到右第三个矩形框为：与大连接时延容许低功耗切片范式相匹配的网络切片的硬件层构造方案。在矩形框中包括待构造无线网络的已配置基础设施资源为：小基站。矩形框所采用的将无线网络区域下的终端分簇自组网、选取具有较强处理能力的节点作为簇头、簇内终端采用直接或者中继多跳的方式将信息汇总到簇头、通过簇头汇聚处理后接入小基站、各终端所构成的树状拓扑结构。
92.下侧由左到右第一个矩形框为：与大容量低时延高可靠切片范式相匹配的网络切
片的硬件层构造方案。在矩形框中包括待构造无线网络的已配置基础设施资源为：cu、du、rru。这里的矩形框所采用的是cu+du+rru的网络分层结构进行功能部署、多个rru通过前传链路接入du、多个分布式的du通过中传链路接入集中式的cu所构成的树状拓扑结构，其中，cu汇聚了协议栈l3和l2中低实时性的功能，du集中了协议栈l2中高实时性的功能和部分l1层功能，rru部署于靠近终端位置。
93.下侧由左到右第二个矩形框为：与大连接低时延高可靠切片范式相匹配的网络切片的硬件层构造方案。在矩形框中包括待构造无线网络的已配置基础设施资源为：cu、du、rru。矩形框所采用的是cu+du+rru+终端自组网的网络结构，其中，终端进行分簇自组网，簇内终端采用直接或者中继多跳的方式将信息汇总到簇头，通过簇头接入rru，提高终端接入网络数目，多个rru通过前传链路接入du，多个分布式的du通过中传链路接入集中式的cu，构成树状拓扑结构，cu汇聚了协议栈低实时性的功能，du集中了协议栈高实时性的功能进行本地化处理，rru部署于靠近终端位置。
94.进一步地，步骤4.3中，确定待构造的无线网络切片的软件层构造方案如图6所示，在图6中，nsia、nsib、nsic表示各个网络切片，nssi1、nssi2、nssi3表示各个核心网切片，nssi4、nssi5表示各个无线接入网切片。从图6中知悉，nsia网络切片由nssi1核心网切片和nssi4无线接入网切片组成，nsib网络切片由nssi2核心网切片和nssi5无线接入网切片组成,nsic网络切片由nssi3核心网切片和nssi5无线接入网切片组成。
95.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的权利要求书中的各权利要求的保护范围内。