[发明专利]基于时序图神经网络的网络信道瓶颈点检测及分配方法

说明书

本发明公开了一种基于时序图神经网络的网络信道瓶颈点检测及分配方法，检测方法包括根据当前网络信道图G_i进行建立模型，当前网络信道图G_i包括点集V{v₁,v₂,...,v_m}和边集E{e₁,e₂,e₃,...,e_n}，v₁,v₂,……，v_m表示网络传输中的m个节点，且节点表示终端或基站；基于G_i中每个终端或基站的实时请求的资源数量以及该终端或基站的先前使用情况选择是否将与该终端或基站对应的节点作为候选点，得到k个候选点p_i，将G_i中与该候选点p_i相对应的节点v_j以及该节点v_j所连接的边去除，得到网络信道图G_i′，再计算G_i和G_i′的差异值Diff_j，并将Diff_j作为该候选点p_i成为瓶颈点的概率值；比较所有的概率值并选择最大概率值所对应的候选点作为网络传输中的瓶颈点。本发明能够跟随通信网络变化且动态适应性分配网络资源。

技术领域

本发明涉及网络资源分配领域，特别涉及一种基于时序图神经网络的网络信道瓶颈点检测及分配方法。

背景技术

随着Internet的飞速发展和大数据信息的快速增长，全球计算机通信以及网络技术的发展有着前所未有的进步与创新。近年来，无线通信技术以及有线光纤传输经历了巨大的技术变革和演变，对互联网的发展以及其他产业产生了巨大的推动作用。网络资源广义上是指在网络通信行业中通过合理有效的将带宽或无线网络分给各用户或机构使用，实际上网络信道的分配便是网络资源的分配，当用户想请求共享的网络信道时，将使用某种方法为共同请求的用户合理的分配信道。

网络信道可以是由多根有线的电缆或光纤组成，也可以是无线频谱的一部分。信道分配方法将有线信道带宽或者无线网络资源分配给基站，局域网或者终端设备。信道分配的方法主要可以分成三种，一种是静态信道分配，一种是动态信道分配，还有一种是随机信道分配。其中，比较常用的动态信道分配可以根据用户的动态请求从中央池中动态分配信道给用户，其能够优化带宽以及无线的使用，进而合理充分的分配资源给各终端或基站。但是，动态分配需要考虑很多因素，并且会出现分配不均衡或者分配不到位的不良作用，而且由于网络的复杂性，可能会使得某些终端或基站出现资源持续严重短缺的情况，这种情况被称为瓶颈点。

目前，传统的网络信息分配方法并不能够实时的满足终端或基站的实时请求，而且也无法动态捕获通信网络的变化情况，从而缺乏实时的动态适应性分配的功能。

发明内容

本发明的目的是提供一种跟随通信网络变化且动态适应性分配网络资源的基于时序图神经网络的网络信道瓶颈点检测及分配方法，本方法可以用来检测网络信道分配中出现的瓶颈点问题，并根据当前每个资源点(基站或终端)分配的情况以及使用情况的紧张程度来判断是否将该资源点作为候选点，随后使用图编码的方式对去除候选点的图以及完整图进行相似性分析，最后比对所有候选点找出最有可能的瓶颈点并再给其合理分配资源，之后再更新下一个状态的网络信道图以进行下一个瓶颈点的动态检测及资源分配工作。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于时序图神经网络的网络信道瓶颈点检测方法，其特征在于，包括：