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CN112291791B - 一种基于5g切片电力通信网带宽资源分配方法 - Google Patents

一种基于5g切片电力通信网带宽资源分配方法 Download PDF

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CN112291791B
CN112291791B CN202011197033.1A CN202011197033A CN112291791B CN 112291791 B CN112291791 B CN 112291791B CN 202011197033 A CN202011197033 A CN 202011197033A CN 112291791 B CN112291791 B CN 112291791B
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周楠
郭璞
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韩军伟
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North China Electric Power University
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Abstract

本发明公开了一种电力通信网带宽资源分配方法，包括基于机器学习的带宽预留方法和基于切片重要度的带宽分配方法：所述基于机器学习的带宽预留方法用于确定当前时隙下电力通信网应为当前时隙所收到切片的预留的带宽量；所述基于切片重要度的带宽分配方法用于在预留带宽量约束下，按切片重要度准入切片并分配所需带宽，直至整个预留带宽额度耗尽或当前时隙内电力通信网所有切片申请均已准入，本发明在考虑到网络切片所承载电力业务的重要度前提下，有效降低了电力业务所需的通信时延，提升了每时隙下电力通信网所决策预留带宽量的决策性价比，从而提升整个电力通信网的传输效率和带宽资源使用效率。

Description

一种基于5G切片电力通信网带宽资源分配方法
技术领域
本发明涉及电力通信技术领域，尤其是涉及一种基于5G切片电力通信网带宽资源分配方法。
背景技术
为了满足业务的安全性、可靠性、和时延等通信指标，5G通信基于网络功能虚拟化技术(NFV)提出了网络切片技术。网络切片是指通信网络针对不同的电力业务传输需求利用软件定义网络等技术为不同的电力业务分配不同的带宽等通信资源，从而提供符合电力业务所需的通信服务。由于每个电力业务的数据在通信网进行传输时都可以视为一个特定的逻辑子网，因此每个电力业务的数据传输就称为一个网络切片。
尽管理论上5G通信和网络切片技术的引入可以实现通信网网络资源的合理调配并从而提升业务的数据传输效果，但是网络切片在分配网络资源服务业务时依然受到底层物理网络的资源量约束。以带宽资源为例，如果电力通信网为部分网络切片分配了较大的带宽资源，则这些切片所需要的传输时延就会相应减少。但是另一方面这就可能使得电力通信网无法为后续的网络切片分配足够的带宽资源来传输这些切片所承载业务的数据。因此这些切片需要付出一个较大的等待时延来等待前序切片释放所占用带宽以及电力通信网将其分配给它。
此外，由于电力业务涉及电力的生产、传输、存储、管理等各个环节，而不同的电力业务对于电网的安全可靠生产和高效集约利用的重要度是不同的，因此电力通信网在为承载不同电力业务的网络切片分配带宽资源时需要考虑到这些切片所承载业务的重要性。
因此，如何在考虑到网络切片所承载电力业务的重要度前提下，尽可能地降低所有电力业务所需的通信时延是电力通信领域的研究重点。而这个问题的关键一点是确定电力通信网应为各个重要度不同的网络切片分别分配多少带宽资源。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于5G切片电力通信网带宽资源分配方法，在考虑到网络切片所承载电力业务的重要度前提下，有效降低了电力业务所需的通信时延，提升了每时隙下电力通信网所决策预留带宽量的决策性价比，从而提升整个电力通信网的传输效率和带宽资源使用效率。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种电力通信网带宽资源分配方法，包括基于机器学习的带宽预留方法和基于切片重要度的带宽分配方法：
所述基于机器学习的带宽预留方法用于确定当前时隙下电力通信网应为当前时隙所收到切片的预留的带宽量；
所述基于切片重要度的带宽分配方法用于在预留带宽量约束下，按切片重要度准入切片并分配所需带宽，直至整个预留带宽额度耗尽或当前时隙内电力通信网所有切片申请均已准入。
进一步的，所述切片重要度依据切片所承载电力业务确定，所述电力业务的重要度降序排列为：生产大区中I、II类控制业务、管理大区中III、IV类管理与监控业务。
进一步的，所述基于机器学习的带宽预留方法包括以下步骤：
判断时隙为学习时隙，获取切片重要度、切片最小传输带宽、切片数据量、源节点和目的节点，建立网络切片模型；
计算每个学习时隙中所有切片的切片时延；
计算每个学习时隙中所有切片的加权时延和；
计算每个学习时隙的决策单位成本、决策单位收益以及决策性价比；
获取学习时隙中决策性价比最大的时隙，计算当前时隙下网络预留的带宽量；
其中，学习时隙为当前时隙的一段过去时隙长度中的任一时隙。
进一步的，所述切片时延Di包括切片Si的无线接入时延
Figure BDA0002754335500000031
有线汇聚时延
Figure BDA0002754335500000032
有线转发时延
Figure BDA0002754335500000033
Figure BDA0002754335500000034
Figure BDA0002754335500000035
Figure BDA0002754335500000036
Figure BDA0002754335500000037
其中，i为网络切片序号，i∈{1，...Ny},Ny为学习时隙y内的切片数；
Figure BDA0002754335500000038
为无线接入等待时延，
Figure BDA0002754335500000039
为有线接入传输时延，u为发起切片终端，b为无线基站；
di为切片Si所承载业务的数据量，
Figure BDA00027543355000000310
为切片Si在基站b与汇聚路由器r1间的有线汇聚链路
Figure BDA00027543355000000311
上获得的带宽量；
Figure BDA00027543355000000312
为有线转发等待时延，
Figure BDA00027543355000000313
为有线转发传输时延。
进一步的，任一学习时隙y中所有切片的加权时延和为
Figure BDA00027543355000000314
其中：
Figure BDA00027543355000000315
wi为切片Si所承载电力业务的重要度等级，。
进一步的，
Figure BDA0002754335500000041
其中
Figure BDA0002754335500000042
是有线汇聚链路带宽量，|Nb|是无线基站b所接入终端数。
进一步的，
Figure BDA0002754335500000043
通过Dijkstra方法获得路由器r1与目的节点r0之间的最短路径,
Figure BDA0002754335500000044
是最短路径
Figure BDA0002754335500000045
上各段链路的最小剩余带宽量，s是汇聚路由器r1到目的节点r0之间最短路径的链路段数。
进一步的，其特征在于学习时隙中任一学习时隙y的决策单位成本φy、决策单位收益μy以及决策性价比γy：
Figure BDA0002754335500000046
Figure BDA0002754335500000047
Figure BDA0002754335500000048
其中，
Figure BDA0002754335500000049
为学习时隙y中所有切片数据量总和，By为学习时隙y所决策预留的带宽量，
Figure BDA00027543355000000410
为学习时隙y所有切片的时延和。
进一步的，当前时隙t下网络预留的带宽量Bt的计算方式为：
Figure BDA00027543355000000411
t0为决策性价比最大的学习时隙，
Figure BDA00027543355000000412
为学习时隙t0的切片数，
Figure BDA00027543355000000413
为时隙t0的切片数据量，Nt为当前时隙t的切片数，
Figure BDA0002754335500000051
为当前时隙t的切片数据量，
Figure BDA0002754335500000052
为时隙t0时所预留的带宽量。
进一步的，所述基于切片重要度的带宽分配方法包括以下步骤：
在预留的带宽量中，将当前时隙下所有切片按其重要度降序排序，排序后的切片按照降序重要度依次准入；
当前预留带宽量耗尽时仍有未准入切片时，将未准入切片放至缓存队列中，等待下一时隙的到达并参与下一时隙的带宽资源分配。
本发明的有益效果是：
本发明提供了一种基于5G切片电力通信网带宽资源分配方法，包括基于机器学习的网络带宽资源预留方法和基于切片重要度的带宽分配方法两部分，基于机器学习的网络带宽资源预留方法中，5G电力通信网在每个当前时隙下通过对过去数个时隙中拥有最大决策性价比的时隙进行学习来确定当前时隙下5G电力通信网应为当前时隙所收到切片的预留的带宽量大小；基于切片重要度的带宽分配方法则是基于当前时隙所收到切片的重要度，以降序为序准入切片并消耗当前时隙5G电力通信网所预留的带宽量，有效降低了电力通信网中所有承载电力业务网络切片的加权时延和，同时本发明可以提升每时隙下电力通信网所决策预留带宽量的决策性价比，从而提升整个电力通信网的传输效率和带宽资源使用效率。
附图说明
图1为本发明的计算流程示意图；
图2为本发明实施例的5G电力通信网中各时隙下网络切片的加权时延和仿真结果示意图；
图3为本发明实施例的各时隙下5G电力通信网带宽资源的性价比仿真结果示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种电力通信网带宽资源分配方法，如图1所示，包括基于机器学习的带宽预留方法和基于切片重要度的带宽分配方法：
所述基于机器学习的带宽预留方法用于确定当前时隙下电力通信网应为当前时隙所收到切片的预留的带宽量；
所述基于切片重要度的带宽分配方法用于在预留带宽量约束下，按切片重要度准入切片并分配所需带宽，直至整个预留带宽额度耗尽或当前时隙内电力通信网所有切片申请均已准入。
基于机器学习的带宽预留方法包括以下步骤：
S1：判断时隙为学习时隙，获取切片重要度、切片最小传输带宽、切片数据量、源节点和目的节点，建立网络切片模型
本发明需要通过学习当前时隙t的一段过去时隙长度T来进行当前时隙t的带宽分配，过去时隙长度T内的任意时隙称为一个学习时隙y，Si为学习时隙y中的一个切片，其中i为网络切片序号，i∈{1，...Ny},Ny为学习时隙y内的切片数。
切片重要度：基于切片Si所承载业务在电力系统中所属的业务大区来确定该切片的重要度，切片重要度依据切片所承载电力业务确定，所述电力业务的重要度降序排列为：生产大区中I、II类控制业务、管理大区中III、IV类管理与监控业务，根据业务在电力系统中所属类别(IV-I)分别设定其重要度为1-4，切片Si的重要度等级用wi表示，即：
切片Si承载的是生产大区中I类控制业务时，其重要度wi为4，
切片Si承载的是生产大区中II类控制业务时，其重要度wi为3，
切片Si承载的是管理大区中III类管理与监控业务时，其重要度wi为2，
切片Si承载的是管理大区中IV类管理与监控业务时，其重要度wi为1；
切片最小传输带宽：切片最小传输带宽用Bi表示；切片生成时隙用ti表示；
切片数据量：切片数据量用di表示，di为切片Si所承载业务的数据量大小；
源节点和目的节点：任意切片的源节点u和目的节点r0应都是选定的；
建立Si的网络切片模型：Si(u,r0,wi,di,ti,Bi)；
S2、计算每个学习时隙中所有切片的切片时延
切片Si的切片时延Di：
Figure BDA0002754335500000071
1)切片Si的无线接入时延：
Figure BDA0002754335500000072
其中，
Figure BDA0002754335500000073
是电力终端u从创建网络切片Si的时隙ti到5G无线基站b准入该切片Si并在二者间无线接入链路eub分给其一个无线接入带宽量
Figure BDA0002754335500000074
的时隙
Figure BDA0002754335500000075
之间的等待时延,即：
Figure BDA0002754335500000076
Figure BDA0002754335500000077
为无线接入传输时延，即无线接入链路eub上切片Si的传输时延，无线接入带宽
Figure BDA0002754335500000078
大小为该切片最小传输带宽Bi,
Figure BDA0002754335500000079
2)切片Si的有线汇聚时延：
Figure BDA00027543355000000710
其中，
Figure BDA00027543355000000711
为无线基站b与汇聚路由器r1间的有线汇聚链路
Figure BDA00027543355000000712
带宽量，无线基站b可能同时接入数个终端，每个终端所申请切片在无线基站b与所接入汇聚路由器r1之间有线汇聚链路
Figure BDA00027543355000000822
上得到的带宽量
Figure BDA0002754335500000081
是该链路带宽量除以该基站所接入的终端数，即
Figure BDA0002754335500000082
其中
Figure BDA0002754335500000083
是该有线汇聚链路带宽量，|Nb|是该无线基站b所接入终端数，为避免带宽量
Figure BDA0002754335500000084
小于切片最小传输带宽Bi，无线基站只能接入一定数量的终端。
3)切片Si的有线转发时延
Figure BDA0002754335500000085
网络切片的有线转发时延
Figure BDA0002754335500000086
与无线接入时延
Figure BDA0002754335500000087
和有线汇聚时延
Figure BDA0002754335500000088
不同之处在于：网络切片数据到达汇聚路由器r1进入5G电力通信网核心网后，需要经过核心网多个路由器的转发来到达切片目的节点r0。因此网络切片的有线转发时延
Figure BDA0002754335500000089
是指这个多跳路径上的总时延，而无线接入链路及有线汇聚链路均为点到点的直连路径。
网络切片数据在5G电力通信网核心网中进行数据转发时利用Dijkstra算法获得从汇聚路由器r1到目的节点r0之间的最短路径，由于该最短路径上可能包含多段有线转发链路，因此这些转发链路上的最小剩余带宽
Figure BDA00027543355000000810
即为网络切片Si在整条转发路径上传输的带宽，网络切片的有线转发时延
Figure BDA00027543355000000811
定义式为：
Figure BDA00027543355000000812
A.
Figure BDA00027543355000000813
是从切片Si到达汇聚路由器r1的时隙
Figure BDA00027543355000000814
直到其到达目的节点r0的最短路径上最小剩余带宽
Figure BDA00027543355000000815
能够大于其最小传输带宽Bi的时隙
Figure BDA00027543355000000816
之间的等待时延，其定义式为：
Figure BDA00027543355000000817
其中
Figure BDA00027543355000000818
为切片Si到达汇聚路由器r1的时隙，
Figure BDA00027543355000000819
ti为切片发起时隙；
Figure BDA00027543355000000820
则是网络切片转发路径获得转发带宽量并准许进入的时隙。
B.
Figure BDA00027543355000000821
是网络切片在整段转发路径上的传输时延。由于转发路径中每一段转发链路都需要为该切片预留同样大小的带宽资源
Figure BDA0002754335500000091
因此转发路径的转发时延
Figure BDA0002754335500000092
受路径上转发跳数si的影响。其定义式为：
Figure BDA0002754335500000093
汇聚路由器r1与目的节点r0之间有线转发链路
Figure BDA0002754335500000094
可能由多段链路构成，因此需要利用Dijkstra方法获得路由器r1与目的节点r0之间的最短路径，并选取该路径上最小剩余带宽作为该切片有线转发链路上的带宽
Figure BDA0002754335500000095
如果这个带宽量小于切片的最小传输带宽Bi，则该切片需要等待这些链路传输完已有切片并释放所占用带宽。
计算每个学习时隙中所有切片的加权时延和
当前时隙t的之前T个时隙称为其学习时隙。学习时隙y下的所有切片加权时延和为
Figure BDA0002754335500000096
计算每个学习时隙的决策单位成本、决策单位收益以及决策性价比
1)学习时隙y的决策单位成本φy：
Figure BDA0002754335500000097
其中，By为学习时隙y所决策预留的带宽量，
Figure BDA0002754335500000098
为学习时隙y中所有切片数据量总和；
2)学习时隙y的决策单位收益μy：
Figure BDA0002754335500000099
其中，
Figure BDA00027543355000000910
为学习时隙y所有切片的时延和；
3)学习时隙y的决策性价比γy
Figure BDA0002754335500000101
获取学习时隙中决策性价比最大的时隙，计算当前时隙下网络预留的带宽量
找到当前时隙t下前T个学习时隙中拥有最大决策性价比
Figure BDA0002754335500000102
的时隙t0，并根据该决策性价比计算当前时隙t下5G电力通信网应预留的带宽量：
Figure BDA0002754335500000103
其中，Nt0为学习时隙t0的切片数，
Figure BDA0002754335500000104
为学习时隙t0的切片数据量，Nt为当前时隙t的切片数，
Figure BDA0002754335500000105
为当前时隙t的切片数据量，
Figure BDA0002754335500000106
为时隙t0所预留的带宽量。
基于切片重要度的带宽分配方法包括以下步骤：
在预留的带宽量中，将当前时隙下所有切片按其重要度降序排序，排序后的切片按照降序重要度依次准入；
5G电力通信网首先需要将该时隙下所有切片按其重要度降序排序，这一步骤的目的是为了优先准入重要度wi较高的切片。对于那些被准入的切片，由于其最小传输带宽Bi是确定的，因此其无线接入链路的带宽
Figure BDA0002754335500000107
即为带宽Bi。而其有线汇聚带宽
Figure BDA0002754335500000108
则为其所接入无线基站与路由器之间有线汇聚链路的带宽量以及该基站所接入终端的数量所决定。同时网络切片会获得从路由器r1到目的节点路由器r0的Dijkstra最短路由路径以及数据转发所需的跳数si。同时该将该路径上各段链路的最小剩余带宽作为其有线转发带宽
Figure BDA0002754335500000111
因此该切片所消耗的带宽量为
Figure BDA0002754335500000112
此时5G电力通信网在该时隙下的剩余带宽额度为Bt＝Bt-Bi，按照重要度降序依次录入切片直至所有切片均被准入；
当前预留带宽量耗尽时仍有未准入切片时，将未准入切片准入下一时隙
当前预留带宽量耗尽时仍有未准入切片时，将未准入切片放至缓存队列中，等待下一时隙的到达并参与下一时隙的带宽资源分配。
对于每个切片而言，其生成时隙(终端申请)是固定的，但是由于生成的切片不一定能全部在该时隙准入，因此对于那些未被准入的切片，变动的是其准入时隙。两时隙之差就是切片无线接入时隙中的等待时隙。
为了检验本发明实施例中电力通信网为承载不同重要度的电力网络切片分配带宽资源方法所具有的性能，在相同的电力通信网拓扑及参数设定下，将本实施例的网络切片传输重要度不同的电力业务数据方法与现有的启发式方法和遍历最优方法进行仿真与比较，具体仿真过程如下：
仿真环境设定上，本发明设定网络层节点数和汇聚层无线基站数分别为20和40，且每个基站均连接了60个电力终端设备(电力终端设备与切片一一对应)。网络链路方面，网络层和汇聚层的有线链路带宽分别为1000MB/s和800MB/s。对于单个切片而言，其可以在0-70的时隙中进入网络，且每个切片的数据量大小随机取值于区间[100MB-200MB]，最小传输带宽随机取之于区间[100MB/s-150MB/s]。求解方法中，本文假定机器学习方法的前10个时隙为数据训练集，此时网络预留带宽量Bs为3000MB。
三种方法在各时隙所发起切片的加权时延和分别如图2和图3所示。相比于启发式对比方法，本发明所提出的基于切片重要度的网络带宽分配方法可以有效地降低各个时隙所发起切片的加权时延和，并在部分时隙下达到了全局最优解。与启发式方法相比，本发明所提出的网络带宽分配方法可以平均降低1075s的切片加权时延和，即本发明所提出的带宽分配方法可以实现17.968％的业务加权时延和的性能提升。
三种方法的各时隙所进行决策的决策性价比分别如上图3所示。相比于启发式对比方法，本发明所提出的基于机器学习的网络带宽资源分配方法可以使得各个时隙的决策过程所决策的带宽预留量更加合理。这是因为本发明的带宽分配方法在决策没时隙应预留的带宽量大小时会学习过去一段时隙下的决策经验，并从中选择最优的决策性价比来匹配当前时隙下切片数据量所需要的带宽量。因此本发明的带宽决策过程可以通过学习来不断进行优化。相比于启发式方法，本发明提出的带宽分配方法可以平均提升43.21％的决策性价比。

Claims (8)

1.一种基于5G切片电力通信网带宽资源分配方法，其特征在于，包括基于机器学习的带宽预留方法和基于切片重要度的带宽分配方法：
所述基于机器学习的带宽预留方法用于确定当前时隙下电力通信网应为当前时隙所收到切片的预留的带宽量；
所述基于切片重要度的带宽分配方法用于在预留带宽量约束下，按切片重要度准入切片并分配所需带宽，直至整个预留带宽额度耗尽或当前时隙内电力通信网所有切片申请均已准入；
所述切片重要度依据切片所承载电力业务确定，电力业务的重要度降序排列为：生产大区中I、II类控制业务、管理大区中III、IV类管理与监控业务；
所述基于机器学习的带宽预留方法包括以下步骤：
判断时隙为学习时隙，获取切片重要度、切片最小传输带宽、切片数据量、源节点和目的节点，建立网络切片模型；
计算每个学习时隙中所有切片的切片时延Di；
计算每个学习时隙中所有切片的加权时延和；
计算每个学习时隙的决策单位成本、决策单位收益以及决策性价比；
获取学习时隙中决策性价比最大的时隙，计算当前时隙下网络预留的带宽量；
其中，学习时隙为当前时隙的一段过去时隙长度中的任一时隙。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G切片电力通信网带宽资源分配方法，其特征在于，所述切片时延Di包括切片Si的无线接入时延
Figure FDA0003760499640000021
有线汇聚时延
Figure FDA0003760499640000022
有线转发时延
Figure FDA0003760499640000023
Figure FDA0003760499640000024
Figure FDA0003760499640000025
Figure FDA0003760499640000026
Figure FDA0003760499640000027
其中，i为网络切片序号，i∈{1，...Ny},Ny为学习时隙y内的切片数；
Figure FDA0003760499640000028
为无线接入等待时延，
Figure FDA0003760499640000029
为有线接入传输时延，u为发起切片终端，b为无线基站；
di为切片Si所承载业务的数据量，
Figure FDA00037604996400000210
为切片Si在基站b与汇聚路由器r1间的有线汇聚链路
Figure FDA00037604996400000211
上获得的带宽量；
Figure FDA00037604996400000212
为有线转发等待时延，
Figure FDA00037604996400000213
为有线转发传输时延。
3.根据权利要求2所述的一种基于5G切片电力通信网带宽资源分配方法，其特征在于，任一学习时隙y中所有切片的加权时延和为
Figure FDA00037604996400000214
其中：
Figure FDA00037604996400000215
wi为切片Si所承载电力业务的重要度等级。
4.根据权利要求3所述的一种基于5G切片电力通信网带宽资源分配方法，其特征在于：
Figure FDA00037604996400000216
其中
Figure FDA00037604996400000217
是有线汇聚链路带宽量，|Nb|是无线基站b所接入终端数。
5.根据权利要求3所述的一种基于5G切片电力通信网带宽资源分配方法，其特征在于，
Figure FDA0003760499640000031
通过Dijkstra方法获得路由器r1与目的节点r0之间的最短路径,
Figure FDA0003760499640000032
是最短路径
Figure FDA0003760499640000033
上各段链路的最小剩余带宽量，s是汇聚路由器r1到目的节点r0之间最短路径的链路段数。
6.根据权利要求3所述的一种基于5G切片电力通信网带宽资源分配方法，其特征在于学习时隙中任一学习时隙y的决策单位成本φy、决策单位收益μy以及决策性价比γy：
Figure FDA0003760499640000034
Figure FDA0003760499640000035
Figure FDA0003760499640000036
其中，
Figure FDA0003760499640000037
为学习时隙y中所有切片数据量总和，By为学习时隙y所决策预留的带宽量，
Figure FDA0003760499640000038
为学习时隙y所有切片的时延和。
7.根据权利要求6所述的一种基于5G切片电力通信网带宽资源分配方法，其特征在于，当前时隙t下网络预留的带宽量Bt的计算方式为：
Figure FDA0003760499640000039
t0为决策性价比最大的学习时隙，
Figure FDA00037604996400000311
为学习时隙t0的切片数，
Figure FDA00037604996400000310
为时隙t0的切片数据量，Nt为当前时隙t的切片数，
Figure FDA0003760499640000041
为当前时隙t的切片数据量，
Figure FDA0003760499640000042
为时隙t0时所预留的带宽量。
8.根据权利要求1所述的一种基于5G切片电力通信网带宽资源分配方法，其特征在于，所述基于切片重要度的带宽分配方法包括以下步骤：
在预留的带宽量中，将当前时隙下所有切片按其重要度降序排序，排序后的切片按照降序重要度依次准入；
当前预留带宽量耗尽时仍有未准入切片时，将未准入切片放至缓存队列中，等待下一时隙的到达并参与下一时隙的带宽资源分配。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI786839B (zh) * 2021-09-17 2022-12-11 國立雲林科技大學 5g核心網路中多流量類型的適性網路切片生成系統及其方法
CN114745791B (zh) * 2022-04-02 2023-07-18 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 一种电力业务切片编排和资源配置方法及装置
CN116318434B (zh) * 2023-02-03 2023-09-12 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所 一种空间太赫兹通信网络切片与聚类流量的动态匹配方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105046327A (zh) * 2015-06-03 2015-11-11 王宝会 一种基于机器学习技术的智能电网信息系统及方法
WO2018206301A1 (en) * 2017-05-11 2018-11-15 Nokia Technologies Oy Coordinated dynamic and semi-persistent scheduling allocation for network slice
KR102053596B1 (ko) * 2018-11-30 2019-12-10 한국과학기술정보연구원 Sdn 기반의 동적 네트워크 트래픽 분석을 통한 네트워크 슬라이싱 방법 및 장치
CN110691382A (zh) * 2018-07-06 2020-01-14 中国移动通信有限公司研究院 无线资源分配方法及网元设备
CN111756655A (zh) * 2020-06-05 2020-10-09 深圳供电局有限公司 一种基于资源预留的虚拟网资源迁移方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8873482B2 (en) * 2010-03-01 2014-10-28 Nec Laboratories America, Inc. Method and system for virtualizing a cellular basestation
GB2553077B (en) * 2016-04-27 2019-07-24 Toshiba Kk Radio resource slicing in a radio access network
CN108063830B (zh) * 2018-01-26 2020-06-23 重庆邮电大学 一种基于mdp的网络切片动态资源分配方法
US10499276B2 (en) * 2018-03-06 2019-12-03 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and system for end-to-end admission and congestion control based on network slicing
KR102398021B1 (ko) * 2018-09-19 2022-05-17 한국전자통신연구원 수동형 광 네트워크에서의 기계학습 기반 대역 할당 방법 및 장치
CN109041132B (zh) * 2018-09-26 2021-09-14 电子科技大学 基于空口切片的超低时延上行业务流资源预留和分配方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105046327A (zh) * 2015-06-03 2015-11-11 王宝会 一种基于机器学习技术的智能电网信息系统及方法
WO2018206301A1 (en) * 2017-05-11 2018-11-15 Nokia Technologies Oy Coordinated dynamic and semi-persistent scheduling allocation for network slice
CN110691382A (zh) * 2018-07-06 2020-01-14 中国移动通信有限公司研究院 无线资源分配方法及网元设备
KR102053596B1 (ko) * 2018-11-30 2019-12-10 한국과학기술정보연구원 Sdn 기반의 동적 네트워크 트래픽 분석을 통한 네트워크 슬라이싱 방법 및 장치
CN111756655A (zh) * 2020-06-05 2020-10-09 深圳供电局有限公司 一种基于资源预留的虚拟网资源迁移方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Network Slice Reconfiguration by Exploiting Deep Reinforcement Learning With Large Action Space;Fengsheng Wei;《IEEE Transactions on Network and Service Management》;20200825;全文 *
基于拍卖的网络切片虚拟资源分配算法研究;施颖洁等;《重庆邮电大学学报(自然科学版)》;20180430(第02期);正文2-4节 *
基于深度强化学习的应急物联网切片资源预留算法;孙国林等;《通信学报》;20200930(第09期);正文2-4节 *
基于深度强化学习的无线虚拟网络资源分配问题研究;熊昆;《中国优秀硕士论文电子期刊网》;20200115;全文 *
智能电网中网络切片的资源分配算法研究;刘明月;《电力信息与通信技术》;20200825;全文 *

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