摘要
本发明公开了无人集群网络资源智能切片与调度方法,通过对非骨干集群网络的拓扑预测与业务聚类,划分骨干集群资源切片类型与数量,并确定各切片编排的时间尺度与运行序列。在超过时间阈值的大时间尺度下,基于对集群网络接入关系和业务趋势的联合预测,实施资源切片间的划分与配置,同时在切片中自适应预留冗余资源,以适配业务需求波动,降低资源重切片开销。在低于时间阈值的小时间尺度内,基于业务性能评估,实施片内资源调配,在提高本切片运行效率的同时降低对其他切片业务的影响。本发明将基于资源可行度的网络接入拓扑与移动性业务需求预测引入切片管理中,使资源配置更为灵活敏捷并适配于空中集群自组网变化。
技术关键词
网络资源智能
切片
移动轨迹数据
分布式学习
资源分配
分群
集群自组网
链路带宽资源
模糊评价法
蒙特卡洛方法
采样方法
冗余
动态更新
样本
聚类
物理
算法
系统为您推荐了相关专利信息
资源分配
智能优化算法
时延
无人机协同
无人机集群信息
聚类方法
样本
块对角矩阵
高斯核函数
张量奇异值分解
资源拍卖方法
参数
多项式
区块链智能合约
资源分配
缺陷识别方法
缺陷分析
待检对象
指标
图像采集参数