CN114867030A - 双时间尺度智能无线接入网切片方法 - Google Patents

双时间尺度智能无线接入网切片方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114867030A
CN114867030A CN202210649530.3A CN202210649530A CN114867030A CN 114867030 A CN114867030 A CN 114867030A CN 202210649530 A CN202210649530 A CN 202210649530A CN 114867030 A CN114867030 A CN 114867030A
Authority
CN
China
Prior art keywords
slice
user
delay
time
scale
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210649530.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114867030B (zh
Inventor
李佳珉
王洁
叶枫
朱鹏程
盛彬
尤肖虎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN202210649530.3A priority Critical patent/CN114867030B/zh
Priority claimed from CN202210649530.3A external-priority patent/CN114867030B/zh
Publication of CN114867030A publication Critical patent/CN114867030A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114867030B publication Critical patent/CN114867030B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/02—Resource partitioning among network components, e.g. reuse partitioning
    • H04W16/10—Dynamic resource partitioning
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0426—Power distribution
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/22—Traffic simulation tools or models
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/16—Central resource management; Negotiation of resources or communication parameters, e.g. negotiating bandwidth or QoS [Quality of Service]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种双时间尺度智能无线接入网切片方法。该方法基于无蜂窝小区分布式大规模MIMO***架构，并结合非正交多址接入和海量终端动态多连接，针对网络状态长期变化的特点，在两个时间尺度上利用强化学习算法分别进行物理资源块分配和功率分配，以实现在不同时间和资源粒度下的自适应资源配置。本发明相对于现有技术，设置上下层联合配置资源，给定上层各片的物理资源块数量配置，下层控制根据小时间尺度内物理层的环境变化对每个用户进行物理资源块分配和功率分配并且动态选择链路，提高***的频谱效率，满足了未来6G海量流量超高可靠性、超低延迟服务的需求，对研究移动场景下的实时资源分配具有十分重要的意义。

Description

双时间尺度智能无线接入网切片方法
技术领域
本发明涉及一种基于无蜂窝小区分布式大规模MIMO***架构的双时间尺度智能无线接入网切片方法，属于移动通信技术领域。
背景技术
随着移动互联网的迅速发展，通信业务规模不断扩大，用户需求的差异性越来越高，不仅有限的频谱变得越来越紧缺，而且对高***吞吐量，超低延迟，超高可靠性和实时连接的需求进一步提高，传统的无线通信***需要进一步改进。无蜂窝分布式大规模MIMO是一种创新的可扩展的网络MIMO，在一个区域内分布的大量AP在同一时频资源中为所有用户服务。无蜂窝分布式大规模MIMO具有非常高的频谱效率、能量效率和覆盖率。此外，通过无蜂窝的结构，解决了蜂窝网络中的用户位置的移动性问题，无蜂窝分布式大规模MIMO***相比于集中式***具有信道多样性、无切换、覆盖率更高、无需在特定区域部署小区等优点。此外，多连通可以有效减少单链路情况下重传错传造成的延迟，满足6G***对海量服务的高可靠性要求和无蜂窝分布式大规模MIMO***的特点；非正交多址接入支持有限频谱资源的海量用户访问，进一步开发功率域提高***的吞吐量。
为了满足未来的6G大规模业务提供定制化服务，6G***更加注重有限资源的利用率，因此利用网络虚拟化技术而实现资源共享的网络切片技术应运而生。网络切片利用独立灵活的虚拟资源切片，将物理资源抽象为适用于不同场景的虚拟逻辑网络，为QoS提供了强有力的保证。关于核心网络切片的研究较为全面，主要集中于网络切片的配置与管理上；而关于无线接入网络切片的研究较少，现有的无线接入网络切片技术结合了多粒度网络资源的自我优化，并提出了分层切片的架构，然而都是在蜂窝网络中提出的，无蜂窝网络和网络切片技术也是高度契合的，一方面，无蜂窝分布式大规模MIMO***可以减少网络切片中无线信道的随机性，另一方面，网络切片使得无蜂窝分布式大规模MIMO***中的应用更加灵活。因此无蜂窝分布式大规模MIMO***与网络切片的结合研究变得越来越重要，对于满足未来6G中的多样性需求以及实现有限资源的动态分配具有重要的意义。
发明内容
技术问题：有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于无蜂窝小区分布式大规模MIMO***架构的双时间尺度智能无线接入网切片方法，用以在无蜂窝小区分布式大规模MIMO***架构中结合网络切片技术实现有限资源的高效应用以及动态分配。
技术方案：本发明在无蜂窝小区分布式大规模MIMO***架构中针对上行用户进行的PRB分配以及功率分配，在保证用户队列时延，满足切片最低平均速率需求和用户速率中断概率等约束下，给出一种双时间尺度下的算法联合优化用户的QoS，即一种双时间尺度智能无线接入网切片方法，具体步骤如下：
该方法基于无蜂窝小区分布式大规模MIMO***架构，在所述的分布式大规模MIMO***中，一共有J个接入点AP连接到中央处理单元，J＝{1,2,...,j}，每个AP有M根天线，根据服务需求将覆盖范围内的用户分到不同的切片中，其覆盖范围中的切片集Ι＝{1,2,...,i}，切片i中的用户为Ui＝{1,2,...,ui}；在双时间尺度网络切片结构内，小尺度时间维度为Δt＝1ms的传输时间间隔TTI，大尺度时间k维度上包括ΔT个TTI，在每个TTI中，总带宽W被划分为所有AP共享的F个物理资源块PRB，即F＝{1,2,...,f}，每个PRB分配的带宽为B＝W/F；所述方法具体包括如下步骤：
步骤S1、建立分布式大规模MIMO***的信道模型和上行链路信号传输模型，得到上行信道传输表达式以及增强型移动宽带eMBB用户、高可靠和低延迟通信URLLC用户的传输速率表达式；
步骤S2、建立切片模型，每种切片的用户在每个AP上引入一个根据先到先得策略传输的缓冲数据队列，由此可以将用户的数据包时延分为处理时延、传输时延和排队时延，并得到服务质量QoS的两个指标，即通信可靠性和包延迟的表达性；
步骤S3、在保证用户队列时延，满足切片最低平均速率需求和用户速率中断概率等约束下，建立分层优化模型；
步骤S4、提出双时间尺度接入网络切片方法，首先上层控制器利用深度Q网络DQN算法观察大尺度时间内的用户业务流量，为每个切片分配不同数量的PRB；基于上层控制器得到的切片配置方法，下层控制器利用多智能体深度确定性策略梯度MADDPG算法根据小尺度时间内的信道信息，继而对切片内的每个用户进行特定PRB分配和功率分配。
其中所述步骤S1具体包括：
步骤S101、考虑一个多连接场景下的衰落信道，第t个TTI中用户ui与第f个PRB上与第j个AP间的上行信道增益建模为
Figure BDA0003685515150000031
公式(1)中
Figure BDA0003685515150000032
表示从第j个AP到用户ui之间的大尺度衰落，
Figure BDA0003685515150000033
表示从用户ui到第j个AP的距离，ζ是路径损失指数，
Figure BDA0003685515150000034
是对数衰落变量，
Figure BDA0003685515150000035
表示小尺度衰落，其元素服从标准瑞利分布
Figure BDA0003685515150000036
步骤S102、在分布式架构中考虑两种切片类型，一种是eMBB切片，其数据传输速率符合香农容量理论，第t个TTI中eMBB用户的数据传输速率可建模为
Figure BDA0003685515150000037
另外一种是URLLC切片，其数据速率用有限块长度理论来近似，在第t个TTI中URLLC用户的数据传输速率可建模为
Figure BDA0003685515150000038
公式(2)和公式(3)中的
Figure BDA0003685515150000039
表示信噪比，Δt指一个TTI，B是带宽；公式(3)中的
Figure BDA00036855151500000310
表示信道色散，ρi是切片i的平均数据包长度，Q-1(·)为反高斯Q函数，ε为有效解码错误概率。
所述步骤S2具体包括：
步骤S201、将用户的数据包时延分为处理时延、传输时延和排队时延，在第t个TTI中切片i的总时延Di,t为
Figure BDA00036855151500000311
公式(4)中
Figure BDA00036855151500000312
分别表示切片i的传输时延、传输时延、排队时延；
步骤S202、将第i个切片的丢包率定义为切片i中的包的总延迟超过预定义的最大切片延迟阈值的概率；那么，在第t个TTI中的第i个切片的数据包下降率，即丢包率δi,t可表示为
Figure BDA00036855151500000313
公式(5)中Di,t是切片i的总时延，
Figure BDA00036855151500000314
表示切片i可接受的最大数据包延迟，Pr是概率符号；数据包延迟和可靠性将作为评价QoS性能的两个关键指标。
所述步骤S3具体包括：
步骤S301、上层控制策略πC将业务流量的动态变化和QoS性能观察的动态变化转化为每个切片的PRB数量分配，因此上层控制策略πC可以表示为第k个大尺度时间中从整个网络Sk的全局状态到切片中适当的PRB数量配置Ck的映射，可建模为
Figure BDA0003685515150000041
公式(6)中Ai表示切片i中用户的数据包到达率，
Figure BDA0003685515150000042
是切片i在的所有活跃用户的平均数据包延迟，
Figure BDA0003685515150000043
是在切片i的所有活动用户的平均丢包率，Ci,k是切片i的PRB数量配置；
步骤S302、在第k个大尺度时间的第t个TTI中，下层控制器将观察到的用户信息Xt和PRB数量配置信息Ck映射到物理层中的整体无线资源分配方法Et，下层控制策略πE可建模为
Figure BDA0003685515150000044
公式(7)中Ck是每个切片的PRB数量配置，ΔT是一个大尺度时间长度，
Figure BDA0003685515150000045
是切片i中的用户队列长度，
Figure BDA0003685515150000046
是用户的信道状态信息，
Figure BDA0003685515150000047
是一个二进制用户关联因子，表示AP关联和PRB分配，
Figure BDA0003685515150000048
表示分配给用户ui的功率可以是Z个不同的功率级别之一；
步骤S303、为了使所提出的分层网络切片优化***的整体效用最大化，将***的效用函数设置为包括上层控制和下层控制两部分，因此，在第k个大尺度时间中的第i个切片的效用函数Ui,k可建模为
Figure BDA0003685515150000049
公式(8)中的
Figure BDA00036855151500000410
是关于切片i的QOS效用函数，由切片i中所有活动用户的平均延迟
Figure BDA00036855151500000411
和平均包丢弃率
Figure BDA00036855151500000412
决定；
Figure BDA00036855151500000413
是关于切片i的频谱效率效用函数，由切片i中所有活动用户的数据速率和ri,t决定，ΔT是一个大尺度时间长度，αi,1、αi,2、αi,3是正加权因子；
分层网络切片架构的目标是在满足无线资源约束的基础上实现最优的***性能，因此，分层网络切片中的优化问题可以设计如下：
Figure BDA0003685515150000051
公式(9)中max是最大化函数，πE是下层控制策略，πC是上层控制策略，π是联合策略，Ui,n是切片i关于指标n的效用函数，X是一个折扣因子，当n足够大时，Xn趋于零，该优化问题具有以下约束条件:
1)将分配给每个AP的总功率限制为小于所有AP的总功率
Figure BDA0003685515150000052
公式(10)中
Figure BDA0003685515150000053
为APj的总功率；
2)每个切片的数据速率的最小约束：
Figure BDA0003685515150000054
公式(11)中的
Figure BDA0003685515150000055
是ui关联第j个AP和第f个PRB的传输速率，
Figure BDA0003685515150000056
为切片的最小数据速率；
3)在一个AP的每个切片的总数据处理速率小于该AP可以实现的最大数据处理速率：
Figure BDA0003685515150000057
公式(12)中Rj,i表示第j个AP在切片i上的总数据处理速率，
Figure BDA0003685515150000058
表示第j个AP的最大数据处理速率；
4)每个切片的数据包延迟约束：
Figure BDA0003685515150000059
公式(13)中的Di,t是切片i的总时延，
Figure BDA00036855151500000510
表示最大的数据包延迟；
5)每个切片的丢包率约束：
Figure BDA00036855151500000511
公式(14)中的δi,t是切片i的丢包率，
Figure BDA00036855151500000512
表示最小的丢包率；
6)
Figure BDA00036855151500000513
公式(15)确保每个AP只能为一个用户分配一个PRB，这使每个AP能够提供尽可能多的用户，并减少在同一AP上的资源重用，以减少干扰；
7)
Figure BDA0003685515150000061
公式(16)确保不同的AP不能为相同的用户分配相同的PRB，
Figure BDA0003685515150000062
分别表示在t个TTI中针对同一个PRB,两个不同的AP对用户ui的关联因子；
8)
Figure BDA0003685515150000063
公式(17)确保同一个AP可以为不同的用户分配不同的PRB，
Figure BDA0003685515150000064
分别表示在t个TTI中两个针对同一个AP,不同的PRB对用户ui的分配因子；
9)
Figure BDA0003685515150000065
公式(18)确保***中的活动用户必须连接到至少一个AP和已分配的资源，
Figure BDA0003685515150000066
表示在第t个TTI中APj对用户ui的关联因子。
所述步骤S4具体包括：
步骤S401、在每个切片Ck∈C的PRB数量配置下，下层控制策略学习的目标是找到一个能够获得所有状态的最大期望奖励的最优策略
Figure BDA0003685515150000067
因此下层控制策略的优化问题如下设计，以获得最大期望累积奖励；
Figure BDA0003685515150000068
公式(19)中πE是下层控制策略，Ck是切片的PRB数量配置；
步骤S402、利用MADDPG算法可以解决下层控制策略的优化问题，AP和通信网络可以分别作为智能体和环境；对于下层控制器，所观察到的物理层应动态地执行无线资源分配的动作，以获得***的最大期望累积奖励；
因此，对于一个智能体
1)状态sj：连接到智能体的用户信道状态信息Hj(t)和用户队列信息Qj(t)；
sj＝{Qj(t),Hj(t)} (20)
2)动作aj：对于APj，动作对应于一个无线资源分配方法，包括功率分配和PRB分配，因此，智能体在当前时刻t的作用表示为
Figure BDA0003685515150000069
3)奖励rj：将智能体的奖励函数定义为每个AP在约束下分配PRB和功率后AP处频谱效率的和，否则定义为负反馈，因此，每个智能体的奖励函数可以表示为
Figure BDA0003685515150000071
公式(22)中rreg表示一个固定值；
步骤S403、利用DQN算法可以解决上层控制策略的优化问题，对于上层控制器，每个切片中的PRB数量应该根据服务流量进行动态配置，以最大化***的整体效用；
因此，对于上层控制器
1)状态sk：全局状态信息包括用户的平均到达率Ai、平均延迟率
Figure BDA0003685515150000072
和平均丢包率
Figure BDA0003685515150000073
Figure BDA0003685515150000074
2)动作ak：上层控制器的动作空间对应于每个切片的PRB数量分配Ck，Ci,k是切片i的PRB配置数量；由于***中总共有一个I个切片，因此动作空间可以用I维向量来表示；
Figure BDA0003685515150000075
3)奖励rk：在给定的下层最优控制策略
Figure BDA0003685515150000076
下，上层控制策略的收敛目标是使***的整体效用最大化，因此，将奖励函数定义为满足约束的***的效用，而不满足约束的***是负反馈，具体表示为
Figure BDA0003685515150000077
公式(25)示一个固定值，Ui,k是第k个大尺度时间中的第i个切片的效用函数。
有益效果：本发明在无蜂窝小区分布式大规模MIMO架构中提出一种双时间尺度无线接入网络切片方法，该方法从蜂窝小区架构中的网络切片方法扩展到无蜂窝架构中，并结合分层时间模型，有效提高了有限资源的利用率，增强了资源分配的实时性，可以满足未来6G中需求的多样性。
附图说明
图1是下层控制器在分配给URLLC切片(切片0)和eMBB切片(切片1)的PRB数为2:4时的频谱效率图，其中红色图线代表静态资源分配法的频谱效率；
图2是下层控制器在分配给URLLC切片(切片0)和eMBB切片(切片1)的PRB数为3:3时的频谱效率图，其中红色图线代表静态资源分配法的频谱效率；
图3是下层控制器在分配给URLLC切片(切片0)和eMBB切片(切片1)的PRB数为4:2时的频谱效率图，其中红色图线代表静态资源分配法的频谱效率；
图4是上层控制器控制切片PRB数量配置的仿真结果。
具体实施方式
下面结合实例，对本发明进行详细的描述：
假设一个0.5×0.5m2的无蜂窝分布式大规模MIMO***，有2个AP，每个AP有50根天线。在这个覆盖区域内有两种具有不同服务类型的用户类型，即将具有高可靠性、超低延迟传输服务需求的用户划分为URLLC切片，即切片0；将需要高数据速率服务的用户划分为eMBB切片，即切片1。
信道模型由三部分组成：路径损耗、阴影衰落和小尺度衰落，可以表示为
Figure BDA0003685515150000081
其中
Figure BDA0003685515150000082
令路径衰落因子α＝3.6，参考距离为1，
Figure BDA0003685515150000083
为满足指数正态分布的阴影衰落变量，
Figure BDA0003685515150000084
表示小尺度衰落，其元素服从标准瑞利分布
Figure BDA0003685515150000085
在双时间尺度网络切片结构内，小尺度时间t维度为Δt＝1ms传输时间间隔，大尺度时间k维度上包括ΔT个TTI，ΔT＝10ms，在每个TTI中，总带宽W被划分为所有AP共享的6个PRB，F＝{1,2,...,6}个PRB平均分配的带宽为B＝180kHz。其特征在于，所述方法具体包括如下步骤：
步骤S1、建立分布式大规模MIMO***的信道模型和上行链路信号传输模型，得到上行信道传输表达式以及两种类型(URLLC、emBB)用户的传输速率表达式。
在本实施例中，步骤S1具体包括：
步骤S11、考虑一个多连接场景下的衰落信道，第t个TTI中用户ui与第f个PRB上与第j个AP间的上行信道增益建模为
Figure BDA0003685515150000086
步骤S12、eMBB切片，其数据传输速率符合香农容量理论，第t个TTI中eMBB用户的数据传输速率可建模为
Figure BDA0003685515150000087
另外一种是URLLC切片，其数据速率用有限块长度理论来近似，在第t个TTI中URLLC用户的数据传输速率可建模为
Figure BDA0003685515150000091
公式(3)中的
Figure BDA0003685515150000092
表示信道色散，Q-1(·)为反高斯Q函数，ρi是切片i的平均数据包长度，ε为有效解码错误概率，设置为0.05；公式(2)和公式(3)中的
Figure BDA0003685515150000093
表示信噪比，可建模为
Figure BDA0003685515150000094
公式(4)中的加性高斯白噪声功率σ2＝-174dBm/Hz；
Figure BDA0003685515150000095
是表示第t个TTI中第f个PRB上的切片i中从APj分配给用户ui的功率，可以选择0，9，19，29的功率。
步骤S2、建立切片模型，每种切片的用户在每个AP上引入一个根据先到先得策略传输的缓冲数据队列，得到服务质量的两个指标，即通信可靠性和包延迟的表达性。
在本实施例中，步骤S2具体包括：
步骤S21、假设每个用户在AP上都有一个数据队列来缓冲传入的数据包，表示切片i中的总数据包长度为Ωi，其中设置Ω0＝1000Byte，Ω1＝5000Byte，并且该数据队列根据先到先得策略进行传递。在第t个TTI中，在切片i中用户ui的缓冲区中等待发送的队列长度为Qui(t)，那么用户ui的队列更新过程为
Figure BDA0003685515150000096
公式(5)中Ai表示切片i中用户的数据包到达率，其中设置A0＝0.2packets/s，A1＝1packets/s，
Figure BDA0003685515150000097
是用户ui的传输速率。
步骤S22、将用户的数据包时延分为处理时延、传输时延和排队时延，在第t个TTI中切片i的总时延为
Figure BDA0003685515150000098
1)传输延迟是指在AP和切片之间的链路上传输数据包所需的时间。因此，第t个TTI中切片i的传输延迟
Figure BDA0003685515150000099
可以表示为
Figure BDA0003685515150000101
公式(7)中的ri,t是切片i的总传输速率；
2)处理延迟是指AP接收到相应用户的数据请求后，处理数据包所需的时间。第t个TTI中切片i的处理延迟
Figure BDA0003685515150000102
可以表示为
Figure BDA0003685515150000103
公式(8)中Rj,i表示第j个AP在切片i上的总数据处理速率，其中设置Rj,0＝1Mbit/s，Rj,1＝0.5Mbit/s；
3)根据排队理论，切片i中数据包到达的平均等待时间(包括等待时间和服务时间)，即TTI内切片i的排队延迟
Figure BDA0003685515150000104
为
Figure BDA0003685515150000105
公式(9)中μi表示切片i中用户的服务率，θi为切片i中每个PRB的平均服务速率，设置为θ0＝50bit/s，θ1＝30bit/s，Ci是切片i的PRB配置，Ui是切片i的用户数量，设置成3个。
步骤S23、将第i个切片的丢包率定义为切片i中的包的总延迟超过预定义的最大切片延迟阈值的概率。那么，在第t个TTI中的第i个切片的数据包下降率，即丢包率可表示为
Figure BDA0003685515150000106
公式(10)中Di，t是切片i的总时延，
Figure BDA0003685515150000107
表示切片i可接受的最大数据包延迟，Pr是概率符号；数据包延迟和可靠性将作为评价QoS性能的两个关键指标。
步骤S3、在保证用户队列时延，满足切片最低平均速率需求和用户速率中断概率等约束下，建立分层优化模型。
在本实施例中，步骤S3具体包括：
步骤S31、上层控制策略πC将业务流量的动态变化和QoS性能观察的动态变化转化为每个切片的PRB数量分配，因此上层控制策略πC可以表示为从整个网络Sk的全局状态到切片中适当的PRB数量配置Ck的映射，可建模为
Figure BDA0003685515150000111
公式(11)中Ai表示切片i中用户的数据包到达率，
Figure BDA0003685515150000112
是切片i用户的平均数据包延迟，
Figure BDA0003685515150000113
是在切片i用户的平均丢包率，Ci,k是切片i的PRB数量配置。
步骤S32、在第k个大尺度时间的每个TTI中，下层控制器将观察到的用户信息Xt和PRB数量配置信息Ck映射到物理层中的整体无线资源分配方法Et，下层控制策略πE可建模为
Figure BDA0003685515150000114
公式(12)中Ck是每个切片的PRB数量配置，ΔT是一个大尺度时间长度，
Figure BDA0003685515150000115
是切片i中的用户队列长度，
Figure BDA0003685515150000116
是用户的信道状态信息。
Figure BDA0003685515150000117
是一个二进制用户关联因子，表示AP关联和PRB分配，
Figure BDA0003685515150000118
表示分配给用户ui的功率可以是Z个不同的功率级别之一。
步骤S33、为了使所提出的分层网络切片优化***的整体效用最大化，将***的效用函数设置为包括上层控制和下层控制两部分，因此，在第k个大尺度时间中的第i个切片的效用函数可建模为
Figure BDA0003685515150000119
公式(13)中的的
Figure BDA00036855151500001110
是关于切片i的QOS效用函数，由切片i中所有活动用户的平均延迟
Figure BDA00036855151500001111
和平均包丢弃率
Figure BDA00036855151500001112
决定；
Figure BDA00036855151500001113
是关于切片i的频谱效率效用函数，由切片i中所有活动用户的数据速率和ri，t决定，ΔT是一个大尺度时间长度，αi，1、αi，2、αi，3是正加权因子，分别设置为1，106，105。
分层网络切片架构的目标是在满足无线资源约束的基础上实现最优的***性能。因此，分层网络切片中的优化问题可以设计如下：
Figure BDA0003685515150000121
公式(14)中πE是下层控制策略，πC是上层控制策略，π是联合策略，Ui，n是切片i关于指标n的效用函数，X是一个折扣因子，当n足够大时，Xn趋于零。该优化问题具有以下约束条件:
1)将分配给每个AP的总功率限制为小于所有AP的总功率
Figure BDA0003685515150000122
公式(15)中的
Figure BDA0003685515150000123
为所有AP的总功率；
2)每个切片的数据速率的最小约束：
Figure BDA0003685515150000124
公式(16)中的
Figure BDA0003685515150000125
是ui关联第j个AP和第f个PRB的传输速率，
Figure BDA0003685515150000126
为切片的最小数据速率，其中设置
Figure BDA0003685515150000127
3)在一个AP的每个切片的总数据处理速率小于该AP可以实现的最大数据处理速率：
Figure BDA0003685515150000128
公式(17)中Rj,i表示第j个AP在切片i上的总数据处理速率，
Figure BDA0003685515150000129
表示第j个AP的最大数据处理速率，其中设置
Figure BDA00036855151500001210
4)每个切片的数据包延迟约束：
Figure BDA00036855151500001211
公式(18)中的Di，t是切片i的总时延，
Figure BDA00036855151500001212
表示最大的数据包延迟，其中设置
Figure BDA00036855151500001213
Figure BDA00036855151500001214
5)每个切片的丢包率约束：
Figure BDA00036855151500001215
公式(19)中的的δi，t是切片i的丢包率，
Figure BDA0003685515150000131
表示最小的丢包率，其中设置
Figure BDA0003685515150000132
6)
Figure BDA0003685515150000133
公式(20)确保每个AP只能为一个用户分配一个PRB，这使每个AP能够提供尽可能多的用户，并减少在同一AP上的资源重用，以减少干扰；
7)
Figure BDA0003685515150000134
公式(21)确保不同的AP不能为相同的用户分配相同的PRB，
Figure BDA0003685515150000135
分别表示在t个TTI中针对同一个PRB，两个不同的AP对用户ui的关联因子；
8)
Figure BDA0003685515150000136
公式(22)确保同一个AP可以为不同的用户分配不同的PRB，
Figure BDA0003685515150000137
分别表示在t个TTI中针对同一个AP，两个不同的PRB对用户ui的分配因子；
9)
Figure BDA0003685515150000138
公式(23)确保***中的活动用户必须连接到至少一个AP和已分配的资源，
Figure BDA0003685515150000139
表示在第t个TTI中APj对用户ui的关联因子。
步骤S4、提出双时间尺度网络切片方法，首先上层控制器利用DQN算法观察大尺度时间内的用户业务流量为每个切片分配不同数量的PRB，使得切片之间可以共享PRB资源；基于上层控制器得到的切片配置方法，下层控制器利用MADDPG算法根据小尺度时间内的信道状态以及用户队列信息，继而对切片内的每个用户进行特定PRB分配和功率分配。
在本实施例中，步骤S4具体包括：
步骤S41、在每个切片Ck∈C的PRB数量配置下，下层控制策略学习的目标是找到一个能够获得所有状态的最大期望奖励的最优策略
Figure BDA00036855151500001310
因此下层控制策略的优化问题如下设计，以获得最大期望累积奖励；
Figure BDA00036855151500001311
步骤S42、利用MADDPG算法可以解决下层控制策略的优化问题，AP和通信网络可以分别作为智能体和环境。对于下层控制器，所观察到的物理层应动态地执行无线资源分配的动作，以获得***的最大期望累积奖励。
因此，对于一个智能体
1)状态sj：考虑到设置的每个切片的数据包到达率总是相同的，并且用户队列保持在相同的状态，因此，可以将智能体在当前时刻t的状态公式简化为
Figure BDA0003685515150000141
2)动作aj：对于APj，动作对应于一个无线资源分配方法，包括功率分配和PRB分配。因此，智能体在当前时刻t的作用表示为
Figure BDA0003685515150000142
3)奖励rj：将智能体的奖励函数定义为每个AP在约束下分配PRB和功率后AP处频谱效率的和，否则定义为负反馈。因此，每个智能体的奖励函数可以表示为
Figure BDA0003685515150000143
公式(27)中rreg表示一个固定值。
步骤S43、下层控制器利用MADDPG算法分配PRB和功率，包括以下步骤：
1)用随机参数初始化神经网络，设置training_episode＝1；
2)每次训练时初始化环境状态，所有的AP观察初始状态s，设置time_slot＝1；
3)在每个TTI中所有的AP根据观察的状态进行动作选择a，即对用户进行PRB分配和功率分配，进而环境根据动作是否满足约束条件给予智能体奖励r，环境进入下一个状态s’；
4)将所有AP传输的状态转换序列(s,a,r,s’)后，将其存储在经验缓冲区中；
5)下层控制器通过
Figure BDA0003685515150000144
更新批评网络，并计算所有智能体的动作梯度，其中
Figure BDA0003685515150000145
为智能体j的动作值函数，
Figure BDA0003685515150000146
为动作值函数的损失函数；
6)所有AP根据
Figure BDA0003685515150000147
接收动作网络更新的动作梯度；
7)遍历time_slot 1-TL，time_slot＝time_slot+1，更新用户位置，返回执行3)；
8)遍历training_episode 1-KL，training_episode＝training_episode+1，返回执行2)，直到算法收敛。
步骤S44、在收敛的下层控制策略
Figure BDA0003685515150000148
下，将上层控制策略
Figure BDA0003685515150000149
的优化问题如下设计，以学习到最优的上层控制策略；
Figure BDA00036855151500001410
步骤S45、利用DQN算法可以解决上层控制策略的优化问题，对于上层控制器，每个切片中的PRB数量应该根据服务流量进行动态配置，以最大化***的整体效用。
因此，对于上层控制器
1)状态sk：由于每个切片的用户分组到达率是一个固定值，并且平均丢包率由平均延迟决定，因此状态可以简化为
Figure BDA0003685515150000151
2)动作ak：上层控制器的动作空间对应于每个切片的PRB数量分配Ck，Ci，k是切片i的PRB配置数量。由于***中总共有一个I个切片，因此动作空间可以用I维向量来表示；
Figure BDA0003685515150000152
3)奖励rk：在给定的下层最优控制策略
Figure BDA0003685515150000153
下，上层控制策略的收敛目标是使***的整体效用最大化。因此，将奖励函数定义为满足约束的***的效用，而不满足约束的***是负反馈，具体表示为
Figure BDA0003685515150000154
公式(31)中rreg表示一个固定值。
步骤S46、上层控制器利用DQN算法控制每个切片的PRB数量配置，包括以下步骤：
1)用随机参数初始化神经网络，设置training_episode＝1；
2)每次训练时初始化环境状态，上层控制器观察初始状态s，设置time_slot＝1；
3)上层控制器根据观察的状态采取一个基于ε-贪婪算法的动作a，并获得相应的奖励r，环境进入下一个状态s’；
4)将所有状态转换序列(s,a,r,s’)后，将其存储在经验缓冲区中；
5)通过执行随机梯度下降来更新DQN中Q函数的权值
Figure BDA0003685515150000155
以最小化损失函数
Figure BDA0003685515150000156
6)遍历time_slot 1-TU，time_slot＝time_slot+1,返回执行3)；
7)遍历training_episode 1-KU，training_episode＝training_episode+1，返回执行2)，直到算法收敛。
以上展现了利用本发明所述方法进行无蜂窝大规模MIMO无线接入网络的动态资源分配的整个过程。
图1是下层控制器在分配给URLLC切片(切片0)和eMBB切片(切片1)的PRB数为2:4时的频谱效率图，其中红色图线代表静态资源分配法(SRA)的频谱效率；
图2是下层控制器在分配给URLLC切片(切片0)和eMBB切片(切片1)的PRB数为3:3时的频谱效率图，其中红色图线代表静态资源分配法(SRA)的频谱效率；
图3是下层控制器在分配给URLLC切片(切片0)和eMBB切片(切片1)的PRB数为4:2时的频谱效率图，其中红色图线代表静态资源分配法(SRA)的频谱效率；
从上图中可以看出，当使用MADDPG算法来学习下层控制策略时，可以在所有的PRB数配置中学习到最优性能。下层控制策略学习收敛在10000episode左右，其性能几乎是SRA策略的两倍。
图4是上层控制器控制切片PRB数量配置的仿真结果，即***效用。从图中可以看出，随着学习步数的迭代，DQN算法收敛到奖励最高的动作，根据设置的权重选择使***总效用最大化的PRB资源配置，将6个PRB分配到URLLC片和eMBB片。因此，上层控制策略利用DQN算法求解切片的上层PRB量配置可以得到最优方法。
本发明在无蜂窝小区分布式大规模MIMO架构中提出一种双时间尺度无线接入网络切片方法，该方法从蜂窝小区架构中的网络切片方法扩展到无蜂窝架构中，并结合分层时间模型，有效提高了有限资源的利用率，增强了资源分配的实时性，可以满足未来6G中需求的多样性，服务于多种通信场景，具有一定的使用价值与再研究价值。

Claims (5)

1.一种双时间尺度智能无线接入网切片方法，其特征在于，该方法基于无蜂窝小区分布式大规模MIMO***架构，在所述的分布式大规模MIMO***中，一共有J个接入点AP连接到中央处理单元，J＝{1,2,...,j}，每个AP有M根天线，根据服务需求将覆盖范围内的用户分到不同的切片中，其覆盖范围中的切片集Ι＝{1,2,...,i}，切片i中的用户为Ui＝{1,2,...,ui}；在双时间尺度网络切片结构内，小尺度时间维度为Δt＝1ms的传输时间间隔TTI，大尺度时间k维度上包括ΔT个TTI，在每个TTI中，总带宽W被划分为所有AP共享的F个物理资源块PRB，即F＝{1,2,...,f}，每个PRB分配的带宽为B＝W/F；所述方法具体包括如下步骤：
步骤S1、建立分布式大规模MIMO***的信道模型和上行链路信号传输模型，得到上行信道传输表达式以及增强型移动宽带eMBB用户、高可靠和低延迟通信URLLC用户的传输速率表达式；
步骤S2、建立切片模型，每种切片的用户在每个AP上引入一个根据先到先得策略传输的缓冲数据队列，由此可以将用户的数据包时延分为处理时延、传输时延和排队时延，并得到服务质量QoS的两个指标，即通信可靠性和包延迟的表达性；
步骤S3、在保证用户队列时延，满足切片最低平均速率需求和用户速率中断概率等约束下，建立分层优化模型；
步骤S4、提出双时间尺度接入网络切片方法，首先上层控制器利用深度Q网络DQN算法观察大尺度时间内的用户业务流量，为每个切片分配不同数量的PRB；基于上层控制器得到的切片配置方法，下层控制器利用多智能体深度确定性策略梯度MADDPG算法根据小尺度时间内的信道信息，继而对切片内的每个用户进行特定PRB分配和功率分配。
2.根据权利要求1所述的一种双时间尺度智能无线接入网切片方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
步骤S101、考虑一个多连接场景下的衰落信道，第t个TTI中用户ui与第f个PRB上与第j个AP间的上行信道增益建模为
Figure FDA0003685515140000011
公式(1)中
Figure FDA0003685515140000012
表示从第j个AP到用户ui之间的大尺度衰落，
Figure FDA0003685515140000013
表示从用户ui到第j个AP的距离，ζ是路径损失指数，
Figure FDA0003685515140000014
是对数衰落变量，
Figure FDA0003685515140000015
表示小尺度衰落，其元素服从标准瑞利分布
Figure FDA0003685515140000021
步骤S102、在分布式架构中考虑两种切片类型，一种是eMBB切片，其数据传输速率符合香农容量理论，第t个TTI中eMBB用户的数据传输速率可建模为
Figure FDA0003685515140000022
另外一种是URLLC切片，其数据速率用有限块长度理论来近似，在第t个TTI中URLLC用户的数据传输速率可建模为
Figure FDA0003685515140000023
公式(2)和公式(3)中的
Figure FDA0003685515140000024
表示信噪比，Δt指一个TTI，B是带宽；公式(3)中的
Figure FDA0003685515140000025
表示信道色散，ρi是切片i的平均数据包长度，Q-1(·)为反高斯Q函数，ε为有效解码错误概率。
3.根据权利要求1所述的一种双时间尺度智能无线接入网切片方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
步骤S201、将用户的数据包时延分为处理时延、传输时延和排队时延，在第t个TTI中切片i的总时延Di,t为
Figure FDA0003685515140000026
公式(4)中
Figure FDA0003685515140000027
分别表示切片i的传输时延、传输时延、排队时延；
步骤S202、将第i个切片的丢包率定义为切片i中的包的总延迟超过预定义的最大切片延迟阈值的概率；那么，在第t个TTI中的第i个切片的数据包下降率，即丢包率δi,t可表示为
Figure FDA0003685515140000028
公式(5)中Di,t是切片i的总时延，
Figure FDA0003685515140000029
表示切片i可接受的最大数据包延迟，Pr是概率符号；数据包延迟和可靠性将作为评价QoS性能的两个关键指标。
4.根据权利要求1所述的一种双时间尺度智能无线接入网切片方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
步骤S301、上层控制策略πC将业务流量的动态变化和QoS性能观察的动态变化转化为每个切片的PRB数量分配，因此上层控制策略πC可以表示为第k个大尺度时间中从整个网络Sk的全局状态到切片中适当的PRB数量配置Ck的映射，可建模为
Figure FDA0003685515140000031
公式(6)中Ai表示切片i中用户的数据包到达率，
Figure FDA0003685515140000032
是切片i在的所有活跃用户的平均数据包延迟，
Figure FDA0003685515140000033
是在切片i的所有活动用户的平均丢包率，Ci,k是切片i的PRB数量配置；
步骤S302、在第k个大尺度时间的第t个TTI中，下层控制器将观察到的用户信息Xt和PRB数量配置信息Ck映射到物理层中的整体无线资源分配方法Et，下层控制策略πE可建模为
Figure FDA0003685515140000034
公式(7)中Ck是每个切片的PRB数量配置，ΔT是一个大尺度时间长度，
Figure FDA0003685515140000035
是切片i中的用户队列长度，
Figure FDA0003685515140000036
是用户的信道状态信息，
Figure FDA0003685515140000037
是一个二进制用户关联因子，表示AP关联和PRB分配，
Figure FDA0003685515140000038
表示分配给用户ui的功率可以是Z个不同的功率级别之一；
步骤S303、为了使所提出的分层网络切片优化***的整体效用最大化，将***的效用函数设置为包括上层控制和下层控制两部分，因此，在第k个大尺度时间中的第i个切片的效用函数Ui,k可建模为
Figure FDA0003685515140000039
公式(8)中的
Figure FDA00036855151400000310
是关于切片i的QOS效用函数，由切片i中所有活动用户的平均延迟
Figure FDA00036855151400000311
和平均包丢弃率
Figure FDA00036855151400000312
决定；
Figure FDA00036855151400000313
是关于切片i的频谱效率效用函数，由切片i中所有活动用户的数据速率和ri,t决定，ΔT是一个大尺度时间长度，αi,1、αi,2、αi,3是正加权因子；
分层网络切片架构的目标是在满足无线资源约束的基础上实现最优的***性能，因此，分层网络切片中的优化问题可以设计如下：
Figure FDA0003685515140000041
公式(9)中max是最大化函数，πE是下层控制策略，πC是上层控制策略，π是联合策略，Ui,n是切片i关于指标n的效用函数，X是一个折扣因子，当n足够大时，Xn趋于零，该优化问题具有以下约束条件:
1)将分配给每个AP的总功率限制为小于所有AP的总功率
Figure FDA0003685515140000042
公式(10)中
Figure FDA0003685515140000043
为APj的总功率；
2)每个切片的数据速率的最小约束：
Figure FDA0003685515140000044
公式(11)中的
Figure FDA0003685515140000045
是ui关联第j个AP和第f个PRB的传输速率，
Figure FDA0003685515140000046
为切片的最小数据速率；
3)在一个AP的每个切片的总数据处理速率小于该AP可以实现的最大数据处理速率：
Figure FDA0003685515140000047
公式(12)中Rj,i表示第j个AP在切片i上的总数据处理速率，
Figure FDA0003685515140000048
表示第j个AP的最大数据处理速率；
4)每个切片的数据包延迟约束：
Figure FDA0003685515140000049
公式(13)中的Di,t是切片i的总时延，
Figure FDA00036855151400000410
表示最大的数据包延迟；
5)每个切片的丢包率约束：
Figure FDA00036855151400000411
公式(14)中的δi,t是切片i的丢包率，
Figure FDA00036855151400000412
表示最小的丢包率；
6)
Figure FDA00036855151400000413
公式(15)确保每个AP只能为一个用户分配一个PRB，这使每个AP能够提供尽可能多的用户，并减少在同一AP上的资源重用，以减少干扰；
7)
Figure FDA0003685515140000051
公式(16)确保不同的AP不能为相同的用户分配相同的PRB，
Figure FDA0003685515140000052
分别表示在t个TTI中针对同一个PRB,两个不同的AP对用户ui的关联因子；
8)
Figure FDA0003685515140000053
公式(17)确保同一个AP可以为不同的用户分配不同的PRB，
Figure FDA0003685515140000054
分别表示在t个TTI中两个针对同一个AP,不同的PRB对用户ui的分配因子；
9)
Figure FDA0003685515140000055
公式(18)确保***中的活动用户必须连接到至少一个AP和已分配的资源，
Figure FDA0003685515140000056
表示在第t个TTI中APj对用户ui的关联因子。
5.根据权利要求1所述的一种双时间尺度智能无线接入网切片方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：
步骤S401、在每个切片Ck∈C的PRB数量配置下，下层控制策略学习的目标是找到一个能够获得所有状态的最大期望奖励的最优策略
Figure FDA0003685515140000057
因此下层控制策略的优化问题如下设计，以获得最大期望累积奖励；
Figure FDA0003685515140000058
公式(19)中πE是下层控制策略，Ck是切片的PRB数量配置；
步骤S402、利用MADDPG算法可以解决下层控制策略的优化问题，AP和通信网络可以分别作为智能体和环境；对于下层控制器，所观察到的物理层应动态地执行无线资源分配的动作，以获得***的最大期望累积奖励；
因此，对于一个智能体
1)状态sj：连接到智能体的用户信道状态信息Hj(t)和用户队列信息Qj(t)；
sj＝{Qj(t),Hj(t)} (20)
2)动作aj：对于APj，动作对应于一个无线资源分配方法，包括功率分配和PRB分配，因此，智能体在当前时刻t的作用表示为
Figure FDA0003685515140000059
3)奖励rj：将智能体的奖励函数定义为每个AP在约束下分配PRB和功率后AP处频谱效率的和，否则定义为负反馈，因此，每个智能体的奖励函数可以表示为
Figure FDA0003685515140000061
公式(22)中rreg表示一个固定值；
步骤S403、利用DQN算法可以解决上层控制策略的优化问题，对于上层控制器，每个切片中的PRB数量应该根据服务流量进行动态配置，以最大化***的整体效用；
因此，对于上层控制器
1)状态sk：全局状态信息包括用户的平均到达率Ai、平均延迟率
Figure FDA0003685515140000062
和平均丢包率
Figure FDA0003685515140000063
Figure FDA0003685515140000064
2)动作ak：上层控制器的动作空间对应于每个切片的PRB数量分配Ck，Ci,k是切片i的PRB配置数量；由于***中总共有一个I个切片，因此动作空间可以用I维向量来表示；
Figure FDA0003685515140000065
3)奖励rk：在给定的下层最优控制策略
Figure FDA0003685515140000066
下，上层控制策略的收敛目标是使***的整体效用最大化，因此，将奖励函数定义为满足约束的***的效用，而不满足约束的***是负反馈，具体表示为
Figure FDA0003685515140000067
公式(25)中rreg表示一个固定值，Ui,k是第k个大尺度时间中的第i个切片的效用函数。
CN202210649530.3A 2022-06-09 双时间尺度智能无线接入网切片方法 Active CN114867030B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210649530.3A CN114867030B (zh) 2022-06-09 双时间尺度智能无线接入网切片方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210649530.3A CN114867030B (zh) 2022-06-09 双时间尺度智能无线接入网切片方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114867030A true CN114867030A (zh) 2022-08-05
CN114867030B CN114867030B (zh) 2024-07-09

Family

ID=

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115514685A (zh) * 2022-09-14 2022-12-23 上海兰鹤航空科技有限公司 Arinc664终端基于传输表模式的延迟分析方法
CN116016987A (zh) * 2022-12-08 2023-04-25 上海大学 面向边缘蜂窝网络基于强化学习的视频码率自适应方法
CN117098239A (zh) * 2023-10-17 2023-11-21 国网信息通信产业集团有限公司 一种面向电力场景的无线资源双层隔离分配方法及***

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105247809A (zh) * 2013-05-31 2016-01-13 高通股份有限公司 全维mimo***中的线性预编码和动态垂直扇区化
US20190104441A1 (en) * 2017-09-29 2019-04-04 Northwestern University Radio resource management in metropolitan area networks
CN112887995A (zh) * 2021-01-21 2021-06-01 哈尔滨工业大学 在虚拟化多租户CF-mMIMO***中的资源分配方法
CN113163451A (zh) * 2021-04-23 2021-07-23 中山大学 一种基于深度强化学习的d2d通信网络切片分配方法
CN114340017A (zh) * 2022-03-17 2022-04-12 山东科技大学 一种具有eMBB和URLLC混合服务的异构网络资源切片方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105247809A (zh) * 2013-05-31 2016-01-13 高通股份有限公司 全维mimo***中的线性预编码和动态垂直扇区化
US20190104441A1 (en) * 2017-09-29 2019-04-04 Northwestern University Radio resource management in metropolitan area networks
CN112887995A (zh) * 2021-01-21 2021-06-01 哈尔滨工业大学 在虚拟化多租户CF-mMIMO***中的资源分配方法
CN113163451A (zh) * 2021-04-23 2021-07-23 中山大学 一种基于深度强化学习的d2d通信网络切片分配方法
CN114340017A (zh) * 2022-03-17 2022-04-12 山东科技大学 一种具有eMBB和URLLC混合服务的异构网络资源切片方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
唐伦;施颖洁;杨希希;陈前斌;: "非正交多址接入***中基于受限马尔科夫决策过程的网络切片虚拟资源分配算法", 电子与信息学报, no. 12, 15 December 2018 (2018-12-15) *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115514685A (zh) * 2022-09-14 2022-12-23 上海兰鹤航空科技有限公司 Arinc664终端基于传输表模式的延迟分析方法
CN115514685B (zh) * 2022-09-14 2024-02-09 上海兰鹤航空科技有限公司 Arinc664终端基于传输表模式的延迟分析方法
CN116016987A (zh) * 2022-12-08 2023-04-25 上海大学 面向边缘蜂窝网络基于强化学习的视频码率自适应方法
CN117098239A (zh) * 2023-10-17 2023-11-21 国网信息通信产业集团有限公司 一种面向电力场景的无线资源双层隔离分配方法及***
CN117098239B (zh) * 2023-10-17 2024-03-19 国网信息通信产业集团有限公司 一种面向电力场景的无线资源双层隔离分配方法及***

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109729528B (zh) 一种基于多智能体深度强化学习的d2d资源分配方法
Zhang et al. Deep reinforcement learning for multi-agent power control in heterogeneous networks
JP5824533B2 (ja) Ｌｔｅのスケジューリング
JP4280275B2 (ja) 送信機／受信機を制御するスケジューラとモバイル通信ネットワークのための送信機／受信機と、並びにそれらを動作させるための方法およびコンピュータプログラム
Gatti et al. Bidirectional resource scheduling algorithm for advanced long term evolution system
CN103249157B (zh) 不完美csi条件下的基于跨层调度机制的资源分配方法
WO2023179010A1 (zh) 一种noma-mec***中的用户分组和资源分配方法及装置
CN114340017B (zh) 一种具有eMBB和URLLC混合服务的异构网络资源切片方法
Dao et al. Deep reinforcement learning-based hierarchical time division duplexing control for dense wireless and mobile networks
Casasole et al. Qcell: Self-optimization of softwarized 5g networks through deep q-learning
Zhu et al. Load-aware dynamic mode selection for network-assisted full-duplex cell-free large-scale distributed MIMO systems
Li et al. A general DRL-based optimization framework of user association and power control for HetNet
Nouruzi et al. Toward a smart resource allocation policy via artificial intelligence in 6G networks: Centralized or decentralized?
Huang et al. Joint AMC and resource allocation for mobile wireless networks based on distributed MARL
Chen et al. Virtualized radio resource pre-allocation for QoS based resource efficiency in mobile networks
CN115633402A (zh) 一种面向混合业务吞吐量优化的资源调度方法
CN114867030B (zh) 双时间尺度智能无线接入网切片方法
CN114928857A (zh) 蜂窝通信网络移动设备直连抗干扰配置方法
CN114867030A (zh) 双时间尺度智能无线接入网切片方法
Venkatesan et al. Interference mitigation approach using massive MIMO towards 5G networks
Lu et al. Deep reinforcement learning-based power allocation for ultra reliable low latency communications in vehicular networks
Gemici et al. User scheduling and power allocation for nonfull buffer traffic in NOMA downlink systems
Tamilarasan et al. Dynamic Resource Allocation and Priority Based Scheduling for Heterogeneous Services in Cognitive Radio Networks
Wu et al. Energy efficiency optimization in downlink NOMA-enabled fog radio access network based on deep reinforcement learning
Li et al. Online learning based transmission scheduling over a fading channel with imperfect csi

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant