[发明专利]一种大规模物联设备的接入方法及系统有效
| 申请号: | 202110682512.0 | 申请日: | 2021-06-21 |
| 公开(公告)号: | CN113260064B | 公开(公告)日: | 2021-09-07 |
| 发明(设计)人: | 李健强;赖峥嵘;汤璐璐;阳堃;刘元 | 申请(专利权)人: | 广东省新一代通信与网络创新研究院 |
| 主分类号: | H04W72/04 | 分类号: | H04W72/04;H04W48/18;G16Y30/00 |
| 代理公司: | 北京商专润文专利代理事务所(普通合伙) 11317 | 代理人: | 熊雯 |
| 地址: | 510656 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 大规模 设备 接入 方法 系统 | ||
本发明公开了一种大规模物联设备的接入方法,该方法包括:基于物联设备事件驱动的上传时间点的行为模式生成预测模型;根据预测模型对待接入的物联设备的上传时间点进行预判断生成物联设备的预上传时间点;根据物联设备的预上传时间点和物联设备的网络服务质量需求为物联设备分配上行链路的无线资源,其中,无线资源至少包括无线承载调度、无线带宽管理和无线功率控制的其中一种或多种,由此,能够有效分配无线资源,减少无线资源配置时间并提高网络性能,避免出现网络拥塞、延迟、资源浪费等。
技术领域
本发明涉及无线通信领域,尤其涉及一种大规模物联设备的接入方法及系统。
背景技术
物联网是一种利用移动基站进行通信的窄带低功耗广域网络技术,它使用了授权的频段,可直接部署于现有的移动通信网络上,需要运营商提供服务和支持。物联网主要针对低功耗的、广域范围的、传输数据量小且更新频率也不高的物联网设备,适合于像路灯、停车、共享单车、物流集装箱、空气监测仪等各种户外场景。
在将无线接入网与物联设备连接时往往采用传统的随机接入过程,即只提供高速率下行链路服务,而且,物联设备的事件驱动上传方式在特定的时间间隔进行数据上报,不同于周期性上报,物联设备的事件驱动没有预先确定的上传时间点,从而导致无线接入网的基站不能有效分配资源。特别是当进行大规模的物联设备与无线接入网络连接时,无线接入网所对应的基站在应对数千个物联设备的短数据包同时上行数据时会造成网络拥塞和丢包,影响无线接入网整体性能,不能满足6G场景指标要求的上行低延时、高可靠、高密度等的物联网络需求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于,提供一种大规模物联设备的接入方法及系统,能够有效分配无线资源,减少无线资源配置时间并提高网络性能,避免出现网络拥塞、延迟、资源浪费等。
为了解决上述技术问题,本发明第一方面公开了一种大规模物联设备的接入方法,所述方法包括:基于物联设备事件驱动的上传时间点的行为模式生成预测模型; 根据所述预测模型对待接入的物联设备的上传时间点进行预判断生成物联设备的预上传时间点;根据所述物联设备的预上传时间点和物联设备的网络服务质量需求为所述物联设备分配上行链路的无线资源,其中,所述无线资源至少包括无线承载调度、无线带宽管理和无线功率控制的其中一种或多种。
在一些实施方式中,所述基于物联设备事件驱动的上传时间点的行为模式生成预测模型,包括:将所述物联设备的时间线配置为相同长度的时间序列;记录所述物联设备在所述时间序列的物联设备事件驱动的上传时间点,并生成具有时间序列长度和时间序列数量的二维矩阵;将物联设备事件驱动的超出所述时间序列的时间点作为用于判断物联设备是否发生数据上传的数据集标签;将所述二维矩阵和所述数据集标签输入到长短期记忆网络模型中进行训练生成预测模型。
在一些实施方式中,所述生成具有时间序列长度和时间序列数量的二维矩阵,之后包括:获取多个二维矩阵生成具有时间序列长度、时间序列数量和物联设备数量的三维矩阵;将所述三维矩阵和所述数据集标签输入到长短期记忆网络模型中进行训练生成预测模型。
在一些实施方式中,该方法还包括:通过贝叶斯优化器修改所述时间序列的长度值。
在一些实施方式中,所述方法还包括:通过布尔目标函数评估所述预测模型的精度值。
根据本发明的第二个方面,提供了一种大规模物联设备的接入系统,所述系统包括:预测模型,用于基于物联设备事件驱动的上传时间点的行为模式生成预测模型;预测模块,用于根据所述预测模型对待接入的物联设备的上传时间点进行预判断生成物联设备的预上传时间点;资源分配模块,用于根据所述物联设备的预上传时间点和物联设备的网络服务质量需求为所述物联设备分配上行链路的无线资源,其中,所述无线资源至少包括无线承载调度、无线带宽管理和无线功率控制的其中一种或多种。
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