CN106465155B - 用于实现移动网络中的策略的方法和网络元件 - Google Patents

Abstract

描述了一种用于实现具有至少一个运营和支持系统（2）和被连接到其的多个网络元件（30…33）的移动网络（1）中的策略的方法。根据所述方法，针对每个网络元件（30…33）单独地验证策略的集合，所述策略集合与所述每个网络元件（30…33）相关。此外，公开了用于执行所述方法的移动网络（1）和网络元件（30…33）。

Description

用于实现移动网络中的策略的方法和网络元件

技术领域

本发明涉及用于实现具有至少一个运营和支持系统和多个网络元件的移动网络中的策略的方法。此外，本发明涉及用于移动网络的网络元件并且涉及用于移动网络的运营和支持系统。最后，本发明涉及移动网络，其包括至少一个运营和支持系统以及被连接到其的多个网络元件。

背景技术

在自组织网络（SON）中，策略被用于使得网络元件（NE）以及运营和支持系统（OSS）能够自主地执行预定义运营，例如属于自配置、自优化和自恢复的类别的预定义运营。自组织网络的一个方面是执行网络元件本身中的配置环路使得网络元件观察它们自己的关键性能指标（KPI）并且它们自己执行策略以对预定义情形进行反应。

出于该原因，在运营和支持系统中在中央创建分布式策略并将其部署到网络元件。策略库由专家人员创建，其是昂贵的并且使得策略的改变昂贵且耗时。

机器学习在认知网络中的可能的突出角色加剧了该问题。机器学习可以识别可以被公式化为隐含式的数据中的相关性，后者具有与人类创建的策略相同的形式外观。

可能存在对于用于实现移动网络中的策略的改进方法的需要。特别地，期望用以创建一致的策略库的较容易的方式。另外，自动生成的隐含式与人类创建的策略的一致性将要校验。

发明内容

可以通过根据独立权利要求的主题来满足对确保策略的一致性的需要。通过从属权利要求来描述本发明的有利实施例。

根据本发明的第一方面，提供了一种如在开始段落中公开的方法，其中针对每个网络元件单独地验证策略的集合，所述策略集合与所述每个网络元件相关。

根据本发明的另外的方面，提供了一种用于移动网络的网络元件，其包括用于验证其策略库的部件。

根据本发明的另外的方面，提供了一种用于移动网络的运营支持系统，其包括用于向被连接到运营和支持系统的网络元件发送验证代码和/或从所述网络元件接收策略库和系统状态的部件。

根据本发明的又一方面，提供了一种如在开始段落中公开的移动网络，其另外包括用于接收策略集合的部件和用于针对每个网络元件单独地验证策略集合的部件，所述策略集合与所述每个网络元件相关。

本发明的这些方面基于如下想法：逐个网络元件执行策略库的验证，将用于网络元件的策略集合视为一个逻辑域。相应地，策略库不需要必定完全由专家人员创建。因此，可以利用较少的努力来运营移动网络。一般地，可以例如在策略或相关性的添加、系统状态中的显著改变时或者在与网络元件相关的策略的周期性校验的过程中执行验证。

根据本发明的另外的实施例，基于所述网络元件的策略库和所述网络元件的系统状态来完成验证。相应地，移动网络可以包括用于基于所述网络元件的策略库和所述网络元件的系统状态的验证的部件。这样，可以执行策略集合或者说策略库的综合验证。系统状态（变量）的示例是系统时间，其可以影响网络元件中的策略（例如节能）的触发。一般地，在验证中使用的系统变量越多，越改进验证的质量。本发明不限于网络元件的系统状态（变量），而是在验证中可以使用运营和支持系统的另外的系统变量。

根据本发明的另外的方面，提供了一种方法，其中在第一个步骤中在没有系统变量的情况下检查所述策略库的策略的一致性，并且在第二个步骤中关于当前系统状态来检查所述策略的一致性。这样，分层地完成验证。因此，可以较容易地发现要验证的策略中的错误。

根据上面的上下文中的另一方面，在第三个步骤中关于潜在系统状态来检查所述策略的一致性。这样，可以评估或者说估计网络上的策略库中的策略的将来的隐含式。

此外，策略可以被解释为霍恩子句。霍恩子句是数学逻辑和逻辑编程中的逻辑公式。有利地，霍恩子句可以导致在检验策略集合方面的较高效率。

根据本发明的另外的方面，网络元件在没有与运营和支持系统的数据交换的情况下验证所述策略集合。有利地，在移动网络中策略库的验证不引起数据业务量。

根据本发明的另一方面，运营和支持系统向所述网络元件发送验证代码，并且所述网络元件应运营和支持系统的请求借助于接收到的验证代码来验证所述策略集合。替换地，所述网络元件从运营和支持系统请求验证代码并借助于接收到的验证代码来验证所述策略集合。在这两种情况下，网络元件包括用于从所述移动网络的运营和支持系统接收验证代码的部件。相应地，移动网络可以包括用于在运营和支持系统与网络元件之间交换验证代码的部件。有利地，网络元件不需要存储验证代码而可以替代地从运营和支持系统下载所述验证代码。然而，应运营和支持系统的请求或应网络元件的请求，像这样的验证发生在网络元件中。

在该点处应该注意，本发明的上下文中的“验证代码”一般地被用在“验证算法”的意义中。换言之，验证代码是执行验证的程序或函数。例如，验证代码可以是可执行程序或要解释的代码。

根据本发明的另一方面，运营和支持系统从所述网络元件请求策略库和系统状态并借助于接收到的策略库和接收到的系统状态来验证所述策略集合。替换地，所述网络元件将其策略库和系统状态上传到运营和支持系统，并且运营和支持系统应所述网络元件的请求来验证所述策略集合。根据这些方面，移动网络可以包括用于在运营和支持系统与网络元件之间交换所述网络元件的策略库和所述网络元件的系统状态的部件。有利地，网络元件再次地不需要存储或执行验证代码，而是可以替代地将其策略库和系统状态上传到运营和支持系统。在该情况下，应网络元件的请求或应运营和支持系统的请求，验证发生在运营和支持系统中。

此外，可以借助于机器学习自动地扩充策略集合。这样，仅相对简单的策略必须由人来输入。一般地，策略的集合可以包括人类创建的策略和自动地生成的策略两者。

根据本发明的另外的方面，提供了一种方法，其中在识别到不一致的策略集合时，移除对策略库的最后添加，并且在另外的步骤中重新验证策略库。这样，在移动网络中运行的过程的稳定性没有被置于风险中。如果策略库被发现不一致，则大部分最近添加的条目被逐个移除直到策略库一致。可以以严格的时间顺序或通过在移除人类创建的策略之前移除自动创建的相关性来执行移除。指示最后的成功验证的时间戳可以用于从相关性移除切换到删除人类创建的策略。

必须注意到，参考不同的主题描述了本发明的实施例。特别地，参考方法类型权利要求描述了某些实施例，而参考装置类型权利要求描述了其它实施例。然而，本领域技术人员将从上面和以下描述收集到：除非被另外通知，否则除了属于一个类型的主题的特征的任何组合之外，涉及不同的主题的特征之间的任何组合、特别是方法类型权利要求的特征和装置类型权利要求的特征之间的任何组合也被视为用本文档公开。

本发明的上面定义的方面和另外的方面根据后文中要描述的实施例的示例而显而易见，并且被参考实施例的示例来解释。将在下文参考实施例的示例更详细地描述本发明，但本发明不被限于所述实施例的示例。

附图说明

图1示出了具有运营和支持系统以及多个网络元件的简化的移动网络；

图2详细地示出了图1的网络元件；

图3示出了运营和支持系统与网络元件之间的交互；以及

图4示出了在移动网络中运行的可能的控制环路。

具体实施方式

各图中的图解是示意性的。应注意，在不同的图中，类似的或相同的元件或特征被提供相同的参考记号或被提供仅在第一数字内与对应的参考记号不同的参考记号。为了避免不必要的重复，不在本描述的稍后位置处再次阐明已关于先前描述的实施例阐明的元件或特征。

图1示出了示例性移动网络1，其包括至少一个运营和支持系统2和被连接到其的多个网络元件31…33。一般地，运营和支持系统2以及网络元件31…33包括用于交换数据的部件。移动网络1还包括用于接收策略集合的部件和用于针对每个网络元件31…33单独地验证策略集合的部件7，所述策略集合与所述每个网络元件31…33相关。应该注意，移动网络1当然可以包括比图1中示出的更多的运营和支持系统2和网络元件31…33。

图2更详细地示出了示例性网络元件30。网络元件30包括具有多个策略的策略库4和通常由多个系统变量定义的系统状态5。策略库5和系统状态（变量）5形成知识模型6。此外，网络元件30包括可选的验证代码/验证模块7和可选的机器学习模块8。当然，真实的网络元件30包括比示出的更多的实体，例如发送和接收部件等。然而，为了简洁起见，仅在图2中示出与本发明相关的实体。

现在借助于图3来解释移动网络1的功能，图3示出了运营和支持系统2和被连接到其的两个网络元件31和32。

一般地，在用于实现移动网络1中的策略的所公开的方法中，针对每个网络元件30…33单独地验证策略集合，所述策略集合与所述每个网络元件30…33相关。

基于所述网络元件30…33的策略库4和所述网络元件30…33的系统状态5有利地完成验证。相应地，移动网络1可以包括用于基于所述网络元件30…33的策略库4和网络元件31、32的系统状态5的验证的部件。

在第一实施例中，网络元件31、32在没有与运营和支持系统2的数据交换的情况下验证策略集合。有利地，策略库4的验证不引起移动网络1中的数据业务量。因此，网络元件31、32本身包括用于验证其策略库4的部件，即验证代码/验证模块7。

在第二实施例中，运营和支持系统2向所述网络元件31发送验证代码7，并且所述网络元件31应运营和支持系统2的请求借助于接收到的验证代码7来验证所述策略集合。在图3的左侧上示出该情况。

在第三非常常见的实施例中，网络元件31从运营和支持系统2请求验证代码6，并且借助于接收到的验证代码7来验证所述策略集合（也参见图3的左侧）。

因此，在第二和第三实施例中，网络元件31包括用于从运营和支持系统2接收验证代码7的部件，并且运营和支持系统2包括用于将验证代码7发送到网络元件31的部件。更一般地，移动网络1包括用于在运营和支持系统2与网络元件31之间交换验证代码7的部件。

有利地，在第二和第三实施例中，网络元件31不需要存储验证代码7而可以替代地从运营和支持系统2下载所述验证代码7。然而，应运营和支持系统2的请求（实施例2）或应网络元件31的请求（实施例3），像这样的验证发生在网络元件31中。

在第四实施例中，运营和支持系统2从网络元件32请求策略库4和系统状态5，并且借助于接收到的策略库4和接收到的系统状态5（以及借助于被存储在运营和支持系统2中的验证代码7）来验证所述策略集合。在图3的右侧上示出该情况。

在第五非常常见的实施例中，网络元件32将其策略库4和系统状态5上传到运营和支持系统2，并且运营和支持系统2应所述网络元件32的请求来验证所述策略集合（也参见图3的右侧）。

因此，在第四和第五实施例中，网络元件32包括用于将策略库4和系统状态5发送到运营和支持系统2的部件，并且运营和支持系统2包括用于从网络元件32接收策略库4和系统状态5的部件。更一般地，移动网络1包括用于在运营和支持系统2与网络元件32之间交换策略库4和系统状态5的部件。

有利地，在第四和第五实施例中，网络元件32再次地不需要存储验证代码7而可以替代地将其策略库4和系统状态5上传到运营和支持系统2。应运营和支持系统2 的请求（实施例4）或应网络元件32的请求（实施例5），验证发生在运营和支持系统2中。

如在图3中示出的那样，移动网络1或者说运营和支持系统2和网络元件31、32当然可以包括用于在运营和支持系统2与网络元件30…33之间交换所述网络元件30…33的策略库4和系统状态5的部件和/或用于在运营和支持系统2与网络元件30…33之间交换验证代码7的部件两者。相应地，验证可以以不同的方式在同一个网络1中同时地和/或在不同的地点处发生。

一般地，验证可以以不同的步骤完成，而不取决于其是发生在运营和支持系统2中还是网络元件30…33中。有利地，在第一个步骤中，在没有系统变量的情况下检查所述策略库4的策略的一致性，并且在第二个步骤中，关于当前系统状态5来检查所述策略的一致性。这样，分层地完成验证。因此，可以较容易地发现要验证的策略中的错误。

此外，在可选的第三个步骤中，关于潜在的系统状态来检查所述策略的一致性。这样，可以评估或者说估计网络1上的策略库中的策略的将来的隐含式。

为了改进在检验策略集合方面的效率，所述策略集合可以被解释为霍恩子句。当在运营和支持系统2内执行验证时，此外，策略库4和系统状态5可以被变换成其它相关模型（例如，RDF/OWL）用于评估。

此外，可以借助于机器学习模块8自动地扩充策略集合。这样，仅相对简单的策略必须由人来输入。

为了不将在移动网络1中运行的过程的稳定性置于风险中，可以提供错误处理。例如，在识别到不一致的策略集合时，可以移除对策略库4的最后添加，并且可以在另外的步骤中重新验证策略库4。

图4最后示出了在移动网络1中运行的可能的控制环路。如先前所述，验证可以仅在网络元件31中（参见图4的左侧）或与运营和支持系统2协作地（参见图4的右侧）发生。

为了概括本发明的上述实施例，可以陈述：验证逐个网络元件30…33非集中化地发生，而不是集中地仅在运营和支持系统2中发生。

最后，应该注意，术语“包括”不排除其它元件或步骤，并且冠词“一”或“一个”的使用不排除多个。并且与不同的实施例相关联地描述的元件可以被组合。还应该注意，权利要求中的参考记号不应该被解释为限制权利要求的范围。

参考记号列表：

1 移动网络

2 运营和支持系统

30…33 网络元件

4 策略库

5 系统状态（变量）

6 知识模型

7 验证代码/验证模块

8 机器学习模块

Claims (14)

1.用于实现具有至少一个运营和支持系统（2）和被连接到其的多个网络元件（30…33）的移动网络（1）中的策略的方法，

其中：

由每个网络元件（30…33）单独地验证策略的集合，所述策略集合与所述每个网络元件（30…33）相关；以及

基于所述网络元件（30…33）的策略库（4）和所述网络元件（30…33）的系统状态（5）来完成验证，并且其中在第一个步骤中，在没有系统变量的情况下检查所述策略库（4）的策略的一致性，并且在第二个步骤中，关于当前系统状态（5）来检查所述策略的一致性。

2.如权利要求1所述的方法，其中在第三个步骤中关于潜在的系统状态来检查所述策略的一致性。

3.如权利要求1所述的方法，其中策略被解释为霍恩子句。

4.如权利要求1所述的方法，其中所述网络元件（30…33）在没有与运营和支持系统（2）的数据交换的情况下验证所述策略集合。

5.如权利要求1所述的方法，其中运营和支持系统（2）向所述网络元件（30…33）发送验证代码（7），并且所述网络元件（30…33）应运营和支持系统（2）的请求借助于接收到的验证代码（7）来验证所述策略集合。

6.如权利要求1所述的方法，其中所述网络元件（30…33）从运营和支持系统（2）请求验证代码（7）并且借助于接收到的验证代码（7）来验证所述策略集合。

7.如权利要求1所述的方法，其中运营和支持系统（2）从所述网络元件（30…33）请求策略库（4）和系统状态（5），并借助于接收到的策略库（4）和接收到的系统状态（5）来验证所述策略集合。

8.如权利要求1所述的方法，其中所述网络元件（30…33）将其策略库（4）和系统状态（5）上传到运营和支持系统（2），并且其中运营和支持系统（2）应所述网络元件（30…33）的请求来验证所述策略集合。

9.如权利要求1所述的方法，其中，借助于机器学习（8）来自动地扩充策略集合。

10.如权利要求1所述的方法，其中，在识别到不一致的策略集合时，移除对策略库（4）的最后添加，并且在另外的步骤中重新验证策略库（4）。

11.用于移动网络（1）的多个网络元件（30…33）当中的网络元件（30…33），包括用于验证其策略库（4）的部件（7）和用于从所述移动网络（1）的运营和支持系统（2）接收验证代码（7）的部件，

其中：

由网络元件（30…33）中的每一个单独地验证策略的集合，所述策略集合与所述每一个网络元件（30…33）相关；以及

基于所述网络元件（30…33）的系统状态（5）来完成验证，并且其中在第一个步骤中，在没有系统变量的情况下检查所述策略库（4）的策略的一致性，并且在第二个步骤中，关于当前系统状态（5）来检查所述策略的一致性。

12.用于移动网络（1）的运营和支持系统（2），包括用于向被连接到运营和支持系统（2）的多个网络元件（30…33）之一发送验证代码（7）和/或从所述网络元件（30…33）接收策略库（4）和系统状态（5）的部件，

其中：

由每个网络元件（30…33）单独地验证策略的集合，所述策略集合与所述每个网络元件（30…33）相关；以及

基于所述网络元件（30…33）的所述策略库（4）和所述网络元件（30…33）的所述系统状态（5）来完成验证，并且其中在第一个步骤中，在没有系统变量的情况下检查所述策略库（4）的策略的一致性，并且在第二个步骤中，关于当前系统状态（5）来检查所述策略的一致性。

13.移动网络（1），包括至少一个运营和支持系统（2）和被连接到其的多个网络元件（30…33）、用于由每个网络元件（30…33）单独地验证策略集合的部件，所述策略集合与所述每个网络元件（30…33）相关，以及用于基于所述网络元件（30…33）的策略库（4）和所述网络元件（30…33）的系统状态（5）的验证的部件（7），并且其中在第一个步骤中，在没有系统变量的情况下检查所述策略库（4）的策略的一致性，并且在第二个步骤中，关于当前系统状态（5）来检查所述策略的一致性。

14.如权利要求13所述的移动网络（1），包括用于在运营和支持系统（2）与网络元件（30…33）之间交换如下的部件

- 所述网络元件（30…33）的策略库（4）和所述网络元件（30…33）的系统状态（5）和/或

- 用于验证的验证代码（7）。

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