基于时空特征提取的智能网络切片算法OA
Intelligent Network Slicing Algorithm Based on Temporal?Spatial Feature Extraction
5G网络作为新一代的移动通信网络,提供了差异多样的各类业务服务,而通过网络切片可以将5G网络的资源虚拟化并更为有效地分配给各类服务.然而,当用户的服务需求发生变化时,需要及时地进行切片资源的重新分配和管理.为了准确适配业务需求的时空变化,提升切片性能,考虑采用深度强化学习的人工智能算法对切片资源进行实时管理,提出了基于时空特征提取的智能网络切片算法.算法采用了图注意力网络(GAT)以及长短期记忆网络(LSTM)进行数据的预处理,并使用深度Q网络(…查看全部>>
肖柏狄;李荣鹏;赵志峰;张宏纲
浙江大学 信息与电子工程学院,浙江 杭州310027浙江大学 信息与电子工程学院,浙江 杭州310027浙江大学 信息与电子工程学院,浙江 杭州310027之江实验室,浙江 杭州311121
信息技术与安全科学
网络切片深度强化学习时空特征提取资源分配
《无线电通信技术》 2022 (1)
基于业务感知的内生智能通信网络研究
74-80,7
国家自然科学基金(61731002,62071425)浙江省重点研发计划(2019C01002,2019C03131)华为合作项目之江实验室开放课题(2019LC0AB01)浙江省自然科学基金(LY20F010016)工业和信息化部产业技术基础公共服务平台项目(2019-00891-2-1)
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