[发明专利]基于分支D3QN的工业5G网络智能动态资源分配方法

说明书

本发明涉及一种基于分支D3QN的工业5G网络智能动态资源分配方法，属于移动通信领域。该方法在单基站多切片多节点系统模型中，通过分支结构改进的D3QN分配方法，在每个时隙为每个节点动态分配物理资源块和功率，在满足切片之间相互隔离，可靠性的条件下，最小化物理资源块使用量和功率的加权和。本发明通过分支结构改进的D3QN方法，降低了问题求解的复杂度，保证满足可靠性约束条件并实现资源使用率和功耗之间的平衡。

技术领域

本发明属于移动通信领域，涉及一种基于分支D3QN的工业5G网络智能动态资源分配方法。

背景技术

随着5G技术在工业物联网的广泛应用，如何保障5G网络中工业数据传输的实时性和可靠性，成为5G技术发展所面临的重要问题。工业5G网络中包含大量对于可靠性具有不同服务质量需求的节点，需要合理的资源分配方法保证各节点差异化的服务质量要求。此外，资源利用效率和总功耗都是关键性能指标，为了更全面系统性能，需要在提高资源利用率和降低功耗之间达到平衡。

在工业5G网络中，单基站多切片多节点模型是一种常用的网络切片无线接入网下行链路系统架构，由基站为基站到节点之间的通信链路分配网络资源维护服务质量。与传统物联网系统中的资源分配问题相比，工业5G网络场景中的资源分配更加复杂。首先，通过资源分配要满足可靠性约束，使得资源分配策略更加复杂。其次，随着工业5G网络系统中节点数增加，可选的物理资源块分配组合数量增多且功率分配的可选组合的数量呈指数级上升，导致动作空间非常复杂。最后，将物理资源块与功率分配联合分配进一步增加了动作空间的大小。

因此，亟需一种适用于工业5G网络的网络切片智能动态资源分配方法，满足可靠性约束并实现资源使用率和功耗之间的平衡。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于分支D3QN的工业5G网络智能动态资源分配方法，在工业5G网络场景下进行物理资源块和功率的智能联合分配，具体是在网络切片无线接入网下行链路场景下，利用分支结构改进的D3QN进行物理资源块使用量与功率加权和最小化问题求解，通过分支结构有效解耦物理资源块和功率分配组合，减少问题求解的动作空间。本发明通过所提资源分配方法，减少深度强化学习方法表达的动作空间并加快了分配策略的学习速度，保证各节点的服务质量要求。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于分支D3QN的工业5G网络智能动态资源分配方法，在单基站多切片多节点系统模型中，通过分支结构改进的D3QN分配方法，在每个时隙为每个节点动态分配物理资源块和功率，在满足切片之间相互隔离，可靠性的条件下，最小化物理资源块使用量和功率的加权和。

该方法具体包括以下步骤：

S1：获取工业5G网络系统中参数信息，构造分支结构改进的D3QN，并初始化网络参数；

S2：根据系统模型和基于最小化物理资源块使用量和功率的加权和的优化目标建立状态空间，动作空间以及奖励函数；

S3：更新各节点的延迟、积压量、可靠性信息和分支结构改进的D3QN探索动作空间，并输出最优动作；

S4：对网络进行训练，并计算损失函数，再利用梯度下降算法更新网络的参数直至网络收敛，得到训练完成的网络。

进一步，步骤S1中，构造分支结构改进的D3QN，具体包括以下步骤：