LEO-RAN切片场景联合用户关联和动态资源分配算法OA北大核心CSTPCD
为了解决6G天地一体化网络的资源高效利用问题,提出了一种面向高密度低地球轨道卫星-无线接入网(LEO-RAN)切片场景的联合用户关联和动态资源分配算法。考虑不同切片的最小速率、最大时延及资源比例等约束,以频谱效率(SE)和不同切片服务水平协议(SLA)满意率(SSR)的加权和作为优化目标,建立用户关联和资源分配的联合优化问题。首先设计基于多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)的网络切片算法确定切片资源比例,然后采用基于拉格朗日对偶的用户关联算法确定最优的用户关联策略,最后通过轮询调度机制将资源分配给用户。仿真结果表明,所提算法在满足不同切片差异化SLA的同时能够有效提高SE。与基于MADDPG-RA、MATD3-LG、MATD3-RA、MASAC-LG和MASAC-RA算法相比,所提算法系统效用分别提升了2.0%、2.3%、5.7%、8.7%和9.4%。
陈赓;邢治薇;沈斐;曾庆田;
山东科技大学电子信息工程学院,山东青岛266590中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050
电子信息工程
LEO卫星通信网络切片用户关联多智能体深度确定性策略梯度系统效用
《通信学报》 2024 (002)
P.173-187 / 15
国家自然科学基金资助项目(No.61701284);山东省自然科学基金资助项目(No.ZR2022MF226);山东科技大学青年教师人才培养计划基金资助项目(No.BJ20221101);山东科技大学菁英计划基金资助项目(No.skr21-3-B-048);青岛市应用基础研究计划基金资助项目(No.19-6-2-1-cg);中国科学院百人计划基金资助项目(No.E06BRA1001);山东省泰山学者计划基金资助项目(No.ts20190936)。
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