論文の概要: LLM-Guided Open RAN: Empowering Hierarchical RAN Intelligent Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18062v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 04:18:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.639245
• Title: LLM-Guided Open RAN: Empowering Hierarchical RAN Intelligent Control
• Title（参考訳）: LLM-Guided Open RAN:階層的RANインテリジェント制御
• Authors: Lingyan Bao, Sinwoong Yun, Jemin Lee, Tony Q. S. Quek,
• Abstract要約: 本稿では,RCC間の協調性を改善するために,LLM-hRICフレームワークを提案する。 このフレームワークは、LLMと強化学習(RL)を統合し、効率的なネットワークリソース管理を実現する。 我々は,LLM-hRICフレームワークをIAB(Integrated Access and Backhaul)ネットワーク設定で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.94324843095396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have led to a significant interest in deploying LLMempowered algorithms for wireless communication networks. Meanwhile, open radio access network (O-RAN) techniques offer unprecedented flexibility, with the non-real-time (non-RT) radio access network (RAN) intelligent controller (RIC) (non-RT RIC) and near-real-time (near-RT) RIC (near-RT RIC) components enabling intelligent resource management across different time scales. In this paper, we propose the LLM empowered hierarchical RIC (LLM-hRIC) framework to improve the collaboration between RICs. This framework integrates LLMs with reinforcement learning (RL) for efficient network resource management. In this framework, LLMs-empowered non-RT RICs provide strategic guidance and high-level policies based on environmental context. Concurrently, RL-empowered near-RT RICs perform low-latency tasks based on strategic guidance and local near-RT observation. We evaluate the LLM-hRIC framework in an integrated access and backhaul (IAB) network setting. Simulation results demonstrate that the proposed framework achieves superior performance. Finally, we discuss the key future challenges in applying LLMs to O-RAN.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、無線通信ネットワークにLLMemを利用したアルゴリズムをデプロイすることに大きな関心を惹き付けている。 一方、オープン無線アクセスネットワーク (O-RAN) 技術は、非リアルタイム(非RT)無線アクセスネットワーク (RAN) インテリジェントコントローラ (RIC) と近リアルタイム(近RT) RIC (ニアRT RIC) コンポーネントにより、異なる時間スケールでインテリジェントリソース管理を可能にする、前例のない柔軟性を提供する。 本稿では,LLM による階層型 RIC (LLM-hRIC) フレームワークを提案する。 このフレームワークは、LLMと強化学習(RL)を統合し、効率的なネットワークリソース管理を実現する。 この枠組みでは, LLMを内蔵した非RTRCCが環境条件に基づく戦略的ガイダンスと高レベルポリシーを提供する。 同時に、RLを用いた近RT RICは、戦略的ガイダンスと局所的近RT観測に基づいて低レイテンシなタスクを実行する。 我々は,LLM-hRICフレームワークをIAB(Integrated Access and Backhaul)ネットワーク設定で評価した。 シミュレーションの結果,提案手法が優れた性能を発揮することが示された。 最後に,LLMをO-RANに適用する上での課題について論じる。

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