摘要
本发明公开了一种面向时延SLA的智能无线接入网资源分配方法,属于无线通信领域,首先建立通过切片内资源分配最小化确定性流量时延抖动之和、并在此基础上通过切片间资源分配最大化eMBB业务吞吐量的优化问题。接着,将确定性流量时延抖动最小化问题转化为确定性时延下各个迷你时隙URLLC资源需求期望方差最小化问题,并设计启发式方法求解该问题。最后,设计深度强化学习优化算法,根据统计信道状态信息进行切片间资源分配的自适应调整,以提高eMBB吞吐量。本发明的方法具有复杂度较低、适应性强、性能优异特点。
技术关键词
迷你时隙
统计信道状态信息
切片
时延抖动
深度强化学习模型
资源分配方法
启发式方法
接入网
下行通信系统
OFDMA系统
资源分配算法
周期性
无线频谱资源
速率
无线通信环境
资源分配策略
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机器学习模型
组织
二维元胞自动机
速率
混合神经网络模型