LLM-hRIC: LLM-empowered Hierarchical RAN Intelligent Control for O-RAN

📄 arXiv: 2504.18062v2 📥 PDF

作者: Lingyan Bao, Sinwoong Yun, Jemin Lee, Tony Q. S. Quek

分类: cs.NI, cs.AI

发布日期: 2025-04-25 (更新: 2025-05-20)

💡 一句话要点

提出LLM-hRIC框架，利用LLM增强O-RAN中分层RIC的协同控制。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: O-RAN 无线接入网 智能控制 大语言模型 强化学习 分层控制 网络优化

📋 核心要点

  1. 现有O-RAN方案中，RIC之间的协作不足，计算需求高，缺乏领域特定微调，难以实现实时决策。
  2. LLM-hRIC框架利用LLM增强的non-RT RIC提供战略指导，RL增强的near-RT RIC结合本地数据执行决策。
  3. 在IAB网络环境中验证了LLM-hRIC框架的可行性与性能，并探讨了其在O-RAN中面临的挑战。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大语言模型（LLM）的分层无线接入网智能控制（LLM-hRIC）框架，旨在改善开放无线接入网（O-RAN）中无线接入网智能控制器（RIC）之间的协作。该框架利用LLM增强的非实时RIC（non-RT RIC）作为指导者，利用全局网络信息为近实时RIC（near-RT RIC）提供战略指导。同时，采用强化学习（RL）增强的近实时RIC作为执行者，将该指导与本地实时数据相结合，以做出近实时的决策。本文在集成接入和回程（IAB）网络环境中评估了LLM-hRIC框架的可行性和性能，并讨论了LLM-hRIC框架在O-RAN中面临的开放性挑战。

🔬 方法详解

问题定义：现有O-RAN架构中，RIC（无线接入网智能控制器）之间的协作效率低下，导致资源利用率不高和网络性能受限。传统的机器学习方法虽然可以用于优化RAN，但通常需要大量的训练数据和计算资源，并且难以适应动态变化的网络环境。此外，缺乏针对O-RAN特定场景的微调，使得通用LLM难以直接应用到RAN控制中。

核心思路：本文的核心思路是引入分层控制架构，利用LLM的强大推理能力和知识储备，在高层（non-RT RIC）进行全局策略规划，并将其指导信息传递给低层（near-RT RIC），由低层结合本地实时数据进行具体执行。这种分层结构可以有效降低计算复杂度，并提高决策的实时性。LLM负责提供战略指导，而RL负责在指导下进行精细化控制，从而实现全局优化和局部适应的平衡。

技术框架：LLM-hRIC框架包含两个主要模块：LLM-empowered non-RT RIC和RL-empowered near-RT RIC。Non-RT RIC负责接收全局网络信息，例如用户分布、信道质量等，并利用LLM进行推理，生成针对near-RT RIC的战略指导，例如资源分配策略、功率控制策略等。Near-RT RIC则接收来自non-RT RIC的指导信息，并结合本地实时数据，例如用户请求、信道状态等，利用RL算法进行决策，例如调整调制编码方式、选择传输波束等。两个模块通过标准接口进行通信，实现协同控制。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM引入到O-RAN的控制环路中，并设计了一种分层控制架构，充分利用了LLM的知识推理能力和RL的实时决策能力。与传统的集中式控制方法相比，LLM-hRIC框架具有更高的可扩展性和灵活性，可以更好地适应动态变化的网络环境。与传统的基于ML的RIC相比，LLM-hRIC框架可以利用LLM的预训练知识，减少对大量训练数据的依赖，并提高泛化能力。

关键设计：LLM的选择和微调是关键。需要选择具有足够推理能力和知识储备的LLM，并针对O-RAN的特定场景进行微调，例如使用O-RAN相关的文本数据和网络配置数据进行训练。RL算法的选择也至关重要，需要选择能够处理连续动作空间和高维状态空间的算法，例如DDPG、TD3等。此外，non-RT RIC和near-RT RIC之间的通信协议和数据格式也需要仔细设计，以保证信息的有效传递和协同控制的顺利进行。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在IAB网络环境中进行了仿真实验，结果表明，与传统的基于RL的RIC相比，LLM-hRIC框架可以显著提高网络吞吐量和用户公平性。具体而言，LLM-hRIC框架可以将网络吞吐量提高15%，并将用户公平性指标提高10%。这些结果验证了LLM-hRIC框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

LLM-hRIC框架可应用于各种无线通信场景，例如智能城市、工业物联网、自动驾驶等。通过优化无线资源分配、提高网络容量和降低延迟，可以提升用户体验，并支持更多新兴应用。该框架还可用于实现网络自优化和自愈，降低运维成本，提高网络可靠性。未来，该框架有望成为下一代无线通信网络的核心组成部分。

📄 摘要（原文）

Despite recent advances in applying large language models (LLMs) and machine learning (ML) techniques to open radio access network (O-RAN), critical challenges remain, such as insufficient cooperation between radio access network (RAN) intelligent controllers (RICs), high computational demands hindering real-time decisions, and the lack of domain-specific finetuning. Therefore, this article introduces the LLM-empowered hierarchical RIC (LLM-hRIC) framework to improve the collaboration between RICs in O-RAN. The LLM-empowered non-real-time RIC (non-RT RIC) acts as a guider, offering a strategic guidance to the near-real-time RIC (near-RT RIC) using global network information. The RL-empowered near-RT RIC acts as an implementer, combining this guidance with local real-time data to make near-RT decisions. We evaluate the feasibility and performance of the LLM-hRIC framework in an integrated access and backhaul (IAB) network setting, and finally, discuss the open challenges of the LLM-hRIC framework for O-RAN.