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公开(公告)号：CN112566253A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011248200.0
申请日：2020-11-10
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W72/04 , H04W72/08 , H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B17/336 , H04B17/345 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种无线资源分配联合优化方法及装置，该方法包括：对待资源分配优化的MIMO网络架构的应用场景进行建模，得到对应的MIMO网络架构的信道模型；其中，用户对之间采用NOMA通信技术，在发射端采用迫零波束赋形技术对发射信号进行编码；基于信道模型，采用深度强化学习网络进行学习，实现MIMO网络架构中的簇间干扰和簇内干扰的分配；其中，深度强化学习的目标是在保证网络架构内第一组用户的最低目标数据速率时，最大化第二组用户的和速率。本发明可以实现MIMO网络架构中对于多个子功率控制的资源分配，获取用户的最大和速率，最终实现无线资源分配的整体经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113316259A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110729669.4
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种支持AI引擎的下行无线资源调度方法及装置，该方法包括：构建AI引擎，并建立AI引擎与OAI系统之间的socket连接，将AI引擎配置到OAI运行环境中，以利用AI引擎替代OAI系统中MAC层LTE对资源调度所采用的轮询算法和公平轮转算法，实现下行无线资源调度过程的接管；在OAI对资源进行调度的过程中，将调度信息通过Socket发送至AI引擎；利用AI引擎根据调度信息完成资源分配，并将资源分配结果返回至OAI。本发明利用深度强化学习技术实现了对无线资源的合理调度和分配，提高了系统性能。
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公开(公告)号：CN112566253B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202011248200.0
申请日：2020-11-10
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W72/04 , H04W72/08 , H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B17/336 , H04B17/345 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种无线资源分配联合优化方法及装置，该方法包括：对待资源分配优化的MIMO网络架构的应用场景进行建模，得到对应的MIMO网络架构的信道模型；其中，用户对之间采用NOMA通信技术，在发射端采用迫零波束赋形技术对发射信号进行编码；基于信道模型，采用深度强化学习网络进行学习，实现MIMO网络架构中的簇间干扰和簇内干扰的分配；其中，深度强化学习的目标是在保证网络架构内第一组用户的最低目标数据速率时，最大化第二组用户的和速率。本发明可以实现MIMO网络架构中对于多个子功率控制的资源分配，获取用户的最大和速率，最终实现无线资源分配的整体经济效益。
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公开(公告)号：CN113316188B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110498811.9
申请日：2021-05-08
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种支持AI引擎的接入网智能切片管控方法及装置，该方法包括：测量用户设备的流量细粒度，对用户设备进行识别与分类；在接入网内创建和编排出一系列合适的接入网切片，将用户设备分配到合适的接入网切片内；当用户数据流量类型发生变动时，实时改变用户设备所属的接入网切片；在接入网切片运行过程中，根据从基站收集到的信息，基于预设的深度强化学习算法，对接入网切片中的片间资源调度进行管控，从而实现接入网切片所使用的基站无线资源随着接入网内用户设备的接入情况进行自适应优化。本发明可以实现接入网切片的自动创建编排、用户设备分配以及切片更改删除等功能。
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公开(公告)号：CN113316259B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110729669.4
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种支持AI引擎的下行无线资源调度方法及装置，该方法包括：构建AI引擎，并建立AI引擎与OAI系统之间的socket连接，将AI引擎配置到OAI运行环境中，以利用AI引擎替代OAI系统中MAC层LTE对资源调度所采用的轮询算法和公平轮转算法，实现下行无线资源调度过程的接管；在OAI对资源进行调度的过程中，将调度信息通过Socket发送至AI引擎；利用AI引擎根据调度信息完成资源分配，并将资源分配结果返回至OAI。本发明利用深度强化学习技术实现了对无线资源的合理调度和分配，提高了系统性能。
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公开(公告)号：CN113316188A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110498811.9
申请日：2021-05-08
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种支持AI引擎的接入网智能切片管控方法及装置，该方法包括：测量用户设备的流量细粒度，对用户设备进行识别与分类；在接入网内创建和编排出一系列合适的接入网切片，将用户设备分配到合适的接入网切片内；当用户数据流量类型发生变动时，实时改变用户设备所属的接入网切片；在接入网切片运行过程中，根据从基站收集到的信息，基于预设的深度强化学习算法，对接入网切片中的片间资源调度进行管控，从而实现接入网切片所使用的基站无线资源随着接入网内用户设备的接入情况进行自适应优化。本发明可以实现接入网切片的自动创建编排、用户设备分配以及切片更改删除等功能。
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