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公开(公告)号:CN117880892A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410157850.6
申请日:2024-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于数字孪生的车联网网络切片切换与资源分配方法,属于移动通信领域。该方法包括:建立车联网‑数字孪生网络IoV‑DTN,引入信息年龄AoI违规概率来保证IoV‑DTN同步数据的新鲜性;针对细粒度网络切片切换导致车辆服务体验较差的问题,将车辆业务分为速率业务、时延业务和功耗业务,并提出了一个基于DT的IoV切片切换机制,在IoV‑DTN场景下设计了基于车辆QoS和车辆与基站距离的切换触发条件,建立了以最大化用户满意度并降低切片部署成本及AOI违规概率为目标,联合优化切片无线资源分配及IoV‑DTN信息同步问题;为了求解该优化问题,提出了一种基于内点异步优势演员‑评论家IPA3C算法。
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公开(公告)号:CN117979366A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410157855.9
申请日:2024-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/082 , H04L41/0895
Abstract: 本发明涉及一种数字孪生辅助的网络切片中虚拟网络功能迁移方法,属于移动通信技术领域。该方法包括:利用部署在数字孪生节点上的孪生体实时采集VNF相关数据;构建以最小化网络成本、数字孪生体时延以及负载方差为目标的优化问题;利用VNF历史数据进行VNF未来资源需求预测,通过DT MALDDQN算法利用预测到的VNF未来资源需求量按照VNF的优先级进行迁移;根据VNF的迁移情况及时调整数字孪生体的部署位置与关联状态,采用DT QNPG算法解决具有混合动作空间的数字孪生体关联问题。本发明能够实现对网络切片中虚拟网络功能迁移策略的优化,降低网络成本与数字孪生体时延,提升网络负载均衡能力。
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公开(公告)号:CN117915407A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410157859.7
申请日:2024-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/082 , H04W28/084 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L67/12 , H04L67/10
Abstract: 本发明涉及一种在工业物联网中数字孪生辅助的边缘切片资源分配方法,属于移动通信领域,包括以下步骤:S1:建立数字孪生辅助的工业物联网边缘网络,利用网络切片与移动边缘计算实现对多维资源的智能管理;S2:将服务卸载到边缘计算服务器,并在数字孪生的辅助下完成服务响应;S3:考虑数字孪生的迁移和计算干扰对业务的服务质量影响;S4:以最大化系统长期效用为目标,联合优化频谱和计算资源以及关联关系问题;S5:提出DTLSTM‑DDPG,将LSTM网络集成到DT,对智能体历史状态信息进行特征表达与转换;将DDPG的执行者网络更改为双网结构,依次生成关联动作和资源分配动作。
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公开(公告)号:CN117062156A
公开(公告)日:2023-11-14
申请号:CN202311105154.2
申请日:2023-08-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/082 , H04W28/084 , H04W28/02 , H04W28/20 , H04L67/1095
Abstract: 本发明涉及一种基于智能分层切片技术的数字孪生传感信息同步方法,属于移动通信技术领域。该方法包括:在数字孪生支持的无线接入网切片场景中,采用双时间尺度框架对系统建模,在大时间尺度中,动态调整为数字孪生体同步业务保留的切片资源、数字孪生体的放置和迁移决策;在大时间尺度决策的约束下,在小时间尺度中传感器将传感数据发送到基站进行状态估计;S3:联合优化切片缩放以及数字孪生体传感信息同步问题,以最大化传感信息满意度和最小化切片重配置及数字孪生体同步成本为目标;S4:构建DDQN‑PER‑MADDPG分层算法,利用PER的多智能体深度强化学习算法实现高效的网络资源交互,实现最优数字孪生体传感信息同步策略。
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公开(公告)号:CN116938721A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202311113097.2
申请日:2023-08-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/0894 , H04L41/16 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及一种工业物联网中数字孪生辅助的网络切片资源分配方法,属于移动通信技术领域,包括以下步骤:S1:在工业物联网场景下,构建IIoTSE‑DTNS;S2:引入无线接入网的发射功率、信道分配、工业设备与状态估计VNF的关联关系以及核心网中VNF的编排与流调度变量;S3:引入AoI来表征信息的新鲜度,并提出信息年龄均衡;利用部署在节点上的状态估计虚拟网络功能VNF和工业设备的感知数据进行状态估计,刻画信息年龄对状态估计影响;S4:通过调整变量,建立以信息年龄均衡值加权的利润最大化为目标的优化问题;S5:提出DT PER‑MADCAC解决复合离散和连续动作问题。
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