【摘 要】
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随着通信技术的不断发展,用户和企业对移动通信网络的定制化需求呈现井喷式增长,因此5G网络切片技术应运而生。通过融合软件定义网络技术（Software Defined Network,SDN）和网络功能虚拟化技术（Network Functions Virtualization,NFV）,网络切片能够将有限的网络资源进行切分与重组,并集中对流量进行管控,从而实现业务上的独立与隔离,从而在保障业务交付
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随着通信技术的不断发展,用户和企业对移动通信网络的定制化需求呈现井喷式增长,因此5G网络切片技术应运而生。通过融合软件定义网络技术（Software Defined Network,SDN）和网络功能虚拟化技术（Network Functions Virtualization,NFV）,网络切片能够将有限的网络资源进行切分与重组,并集中对流量进行管控,从而实现业务上的独立与隔离,从而在保障业务交付质量的基础上能够为用户提供多种服务级别协议的差异化网络。然而由于物理资源的有限性,在面对大规模切片订阅的情况下,难以对所有的切片做到资源的完全隔离,有相当于一部分切片是需要共享资源的,因此如何在资源共享的情况最大化网络切片的资源利用率,保障服务交付质量,成为运营商面临的关键问题。本文重点围绕5G网络切片的仿真平台的设计与实现展开并搭建实验环境验证其可行性,然后再对5G通信网络架构中承载网的流量调度机制进行研究,使得承载网达到负载均衡的状态,主要工作内容分为如下两方面:（1）本文融合软件定义网络与网络功能虚拟化技术,设计一套从无线接入网到传输承载网再到云端核心网的5G端到端网络切片仿真平台,实现了网络资源的映射与隔离,并在此基础上开发了切片网络资源仿真管理平台,完成了自助式切片功能订阅以及自动化部署能力。本文还基于容器技术实现了切片实际业务的部署,为终端用户所播放的视频业务分配不同的网络与计算资源,展示了不同资源下业务的运行状况,进而验证了切片仿真平台的可行性。（2）针对传统通信承载网中容易形成局部链路拥塞从而影响网络质量的问题,提出了一种基于SDN软件定义网络与深度强化学习承载网切片流量调度管理方法。此方法利用SDN转发与控制分离特性并借助深度强化学习来进行决策,从而达到最小化网络负载并提高资源利用率的效果。通过实验对比,提出的流量调度方法优于传统的网络拓扑管理方法。
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