基于强化学习的5G网络中eMBB和URLLC共存数据流调度方法

    公开(公告)号:CN118338450A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410573361.9

    申请日:2024-05-10

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明的基于强化学习的5G网络中eMBB和URLLC共存数据流调度方法,包括:输入eMBB用户设备的集合,URLLC用户设备的集合,每个时隙包含的微时隙个数以及eMBB数据流的最低数据速率集合;系统处于离线阶段时,利用OMT求解器求得eMBB数据流传输所需CB资源的分配方案,如果有解则进入在线阶段,否则返回失败;系统进入在线阶段时,每个时隙开始时,按照OMT求解器求得的eMBB数据流的CB资源分配方案来分配TB资源给eMBB数据流;URLLC数据流到达之后,采用全局最早截止期优先算法来调度URLLC数据流,使用强化学习算法求解URLLC数据流的抢占eMBB的策略;判断超周期是否结束,在超周期内,则重复强化学习过程,如果超周期结束,则返回成功。

    一种针对实时无线传感网络中外部干扰的分布式调度方法

    公开(公告)号:CN119155812A

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202410741865.7

    申请日:2024-06-11

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明的一种针对实时无线传感网络中外部干扰的分布式调度方法,采用分布式连续数据包调度方法,用于处理智慧工厂中具有空间信道复用的多通道实时无线传感网络中的外部干扰,同时确保所有关键性任务的截止期得到满足。本发明设计了一个连续调度机制,其中节点做出的调度决策沿着路由路径传播到后续节点。这种机制确保由同一路由路径上的不同节点生成的局部调度始终是一致的。为了满足关键任务的截止期要求,同时在处理干扰引起的额外工作量时丢弃非关键数据包最少,引入了一种有效的启发式算法,由各个节点在本地执行以确定动态调度表。

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