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公开(公告)号:CN120050193A
公开(公告)日:2025-05-27
申请号:CN202510204618.8
申请日:2025-02-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L41/147 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , H04L41/16 , H04L43/0852 , H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度对比学习中的6G网络时延预测方法,属于网络时延预测领域。本发明方法首先通过多尺度随机裁剪方法和多尺度时间戳掩蔽方法处理的掩蔽了部分时间戳的多尺度6G网络时延样本对;然后通过调用基于多尺度扩张卷积的特征提取阶段中的相应方法来有效地从多个层次捕获多尺度6G网络时延样本对的特征,且通过一维卷积层增加数据的连续性以从全局视角获取全局特征;最后采用基于改进混合器的时延预测阶段中的相应方法来捕获6G网络时延的时间模式和特征。本发明将获取的多尺度6G网络时延的时间模式和特征来对6G网络时延数据集中测试集进行时延预测。