公开(公告)号：CN109831808B

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN201910138172.8

申请日：2019-02-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吕翊 ,  张阳 ,  王汝言 ,  吴大鹏

IPC: H04W28/16 ,  H04W28/24 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明是一种基于机器学习的混合供电C‑RAN的资源分配方法，涉及云无线接入网领域。基于无源光网络的云无线接入网加入能量收集模块后，存在资源利用不合理的问题。本发明针对具有能量收集能力的C‑RAN资源分配不合理的问题，提出一种基于机器学习的资源分配机制，首先基于装箱模型的贪婪算法优化资源池端的计算资源分配，建立前传连接，提高资源池端的资源利用率；然后利用机器学习建立能量到达率的模型并求解，并在此基础上通过强化学习来调度用户以及优化射频拉远端的资源分配，以达到提高网络能效的目的。

公开(公告)号：CN109831808A

公开(公告)日：2019-05-31

申请号：CN201910138172.8

申请日：2019-02-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吕翊 ,  张阳 ,  王汝言 ,  吴大鹏

IPC: H04W28/16 ,  H04W28/24 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明是一种基于机器学习的混合供电C-RAN的资源分配方法，涉及云无线接入网领域。基于无源光网络的云无线接入网加入能量收集模块后，存在资源利用不合理的问题。本发明针对具有能量收集能力的C-RAN资源分配不合理的问题，提出一种基于机器学习的资源分配机制，首先基于装箱模型的贪婪算法优化资源池端的计算资源分配，建立前传连接，提高资源池端的资源利用率；然后利用机器学习建立能量到达率的模型并求解，并在此基础上通过强化学习来调度用户以及优化射频拉远端的资源分配，以达到提高网络能效的目的。