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公开(公告)号:CN118338448A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410510459.X
申请日:2024-04-26
申请人: 南京邮电大学
摘要: 本发明提供了一种有限记忆的双时间尺度多切片资源分配方法,包括:搭建支持SDN控制器的5G‑A无线接入网体系结构;设置约束条件、提出优化问题;使用基于联邦‑多智能体DRL的双时间尺度方法解决上述资源分配问题,分为四个阶段:第一阶段、大时间尺度的资源分配,SDN控制器使用DDPG算法将RB分配给其管理的各个基站;第二个阶段、小时间尺度的资源分配,每个基站将SDN控制器分配的RB分配给每个切片中的所有用户;第三阶段、利用联邦学习来训练整个模型;第四阶段、利用训练好的联邦‑多智能体强化学习模型在线为每个终端用户生成最优RB策略。本发明能够很好地满足每种切片的SLA,在面对新增切片类型时,能够极大程度满足该切片中所有用户的QoS需求,除此之外,本发明在系统SE方面、模型收敛性和稳定性方面也有较大程度提升。
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公开(公告)号:CN118338319A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410512895.0
申请日:2024-04-26
申请人: 南京邮电大学
IPC分类号: H04W24/02 , H04W72/50 , H04W72/563
摘要: 本发明提供了一种基于隔离和复用的网络切片资源分配方法,在共享相同基础物理资源的多切片场景中,考虑切片共享其他切片资源时的复用增益,同时考虑到切片之间资源共享时存在干扰,引入了切片间隔离的性能指标。通过对切片之间资源的差异化来定义隔离指标,同时计算复用增益时考虑了切片间的优先级,保证优先级较高的切片具有更好的性能。本发明的方法同时考虑两项指标,并进一步分析了他们之间的关系,将无线资源分配表述为一个优化问题,并采用了一种基于最优保留和矩阵编码的改进遗传算法解决所提出问题。
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