一种基于GPP资源的波形部署方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种基于GPP资源的波形部署方法、装置、设备及介质，包括：获取各波形应用组件的GPP资源需求；不断扫描，得到实时的GPP设备资源，并在每次扫描到GPP设备资源时，基于强化学习确定所述GPP资源需求在当前的GPP设备资源下的波形部署策略以及当前波形部署策略对应的整体反馈，并基于所述波形部署策略更新所述GPP设备资源；当扫描次数达到预设次数，则利用全部所述整体反馈从所述波形部署策略中确定出最优波形部署策略，并根据所述最优波形部署策略将各波形应用组件部署至对应的GPP设备中。这样，能够在波形部署时考虑实时资源情况，从而高效合理的利用GPP资源，提升通信效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于GPP资源的波形部署方法、装置、设备及介质
本申请涉及软件无线电
，特别涉及一种基于GPP资源的波形部署方法、装置、设备及介质。
技术介绍
软件无线电以一个通用标准和模块化的硬件平台为依托，通过软件来实现无线电设备的各种功能，通过共享通用的可互换的软件与硬件组件实现系统的可伸缩性与互连互通性，是实现系统集成与优化设计的重要技术手段。目前，在软件无线电领域的波形应用部署中，传统的部署方式为静态部署，即通过开发人员编写部署配置文件完成对波形应用组件的部署，对于多核处理器的情况，处理器内核随机分配资源，这会引发处理器之间资源是否高效合理利用的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于GPP资源的波形部署方法、装置、设备及介质，能够在波形部署时考虑实时资源情况，从而高效合理的利用GPP资源，提升通信效率。其具体方案如下：第一方面，本申请公开了一种基于GPP资源的波形部署方法，其特征在于，包括：获取各波形应用组件的GPP资源需求；不断扫描，得到实时的GPP设备资源，并在每次扫描到GPP设备资源时，基于强化学习确定所述GPP资源需求在当前的GPP设备资源下的波形部署策略以及当前波形部署策略对应的整体反馈，并基于所述波形部署策略更新所述GPP设备资源；当扫描次数达到预设次数，则利用全部所述整体反馈从所述波形部署策略中确定出最优波形部署策略，并根据所述最优波形部署策略将各波形应用组件部署至对应的GPP设备中。可选的，所述每次扫描到GPP设备资源时，基于强化学习确定所述GPP资源需求在当前的GPP设备资源下的波形部署策略以及当前波形部署策略对应的整体反馈，包括：在首次扫描到GPP设备资源时，根据扫描到的GPP设备资源为第一个待分配资源的波形应用组件在满足该波形应用组件的所述GPP资源需求的所有GPP设备中随机分配一台GPP设备，针对其他波形应用组件，基于扫描到的GPP设备资源以及已分配的波形应用组件所分配的GPP设备资源，在满足相应波形应用组件的所述GPP资源需求的所有GPP设备中随机分配一台GPP设备，得到本次扫描到的GPP设备资源下的波形部署策略，并确定当前波形部署策略对应的整体反馈；在非首次扫描到GPP设备资源时，生成随机数；若所述随机数小于预设值，则根据扫描到的GPP设备资源为第一个待分配资源的波形应用组件在满足该波形应用组件的所述GPP资源需求的所有GPP设备中随机分配一台GPP设备，针对其他波形应用组件，基于扫描到的GPP设备资源以及已分配的波形应用组件所分配的GPP设备资源，在满足相应波形应用组件的所述GPP资源需求的所有GPP设备中随机分配一台GPP设备，得到本次扫描到的GPP设备资源下的波形部署策略，并确定当前波形部署策略对应的整体反馈；若所述随机数大于或等于所述预设值，则将已确定出的所有整体反馈中最大的整体反馈对应的所述波形部署策略确定为当前的GPP设备资源下的波形部署策略，以及将最大的整体反馈确定为当前波形部署策略对应的整体反馈。可选的，确定当前波形部署策略对应的整体反馈，包括：利用所述GPP资源需求中每个波形应用组件的需求处理速度和需求容量以及每个波形应用组件被分配到的GPP设备当前的处理速度和容量大小确定各波形应用组件的整体反馈。可选的，确定当前波形部署策略对应的整体反馈，包括：利用预设反馈函数、每个波形应用组件的所述需求处理速度和所述需求容量、以及每个波形应用组件被分配到的GPP设备当前的处理速度和容量大小确定每个波形应用组件对应的反馈；基于每个波形应用组件对应的反馈确定当前波形部署策略对应的整体反馈；其中，所述预设反馈函数为R＝(ratei-rate)x*(capacityi-capacity)y；并且，R表示反馈，ratei、capacityi分别表示当前波形应用组件被分配到的GPP设备i当前的处理速度、容量大小，rate、capacity分别表示波形应用组件的需求处理速度、需求容量，x,y分别为调节处理速度、容量大小对反馈的影响程度的参数。可选的，所述不断扫描，得到实时的GPP设备资源，包括：不断扫描，得到实时的GPP设备匹配资源和GPP设备分配资源；其中，所述GPP设备匹配资源包括GPP设备的处理器类型、处理器型号以及操作系统，所述GPP设备分配资源包括GPP设备的处理速度和容量大小。可选的，所述不断扫描，得到实时的GPP设备匹配资源和GPP设备分配资源，包括：不断扫描，得到实时的并且利用预设GPP设备匹配资源模型表示的GPP设备匹配资源，以及利用GPP设备分配资源模型表示的GPP设备分配资源。第二方面，本申请公开了一种基于GPP资源的波形部署装置，包括：GPP资源需求获取模块，用于获取各波形应用组件的GPP资源需求；GPP设备资源扫描模块，用于不断扫描，得到实时的GPP设备资源；策略及反馈确定模块，用于在所述GPP设备资源扫描模块每次扫描到GPP设备资源时，基于强化学习确定所述GPP资源需求在当前的GPP设备资源下的波形部署策略以及当前波形部署策略对应的整体反馈；GPP设备资源更新模块，用于基于所述波形部署策略更新所述GPP设备资源；最优部署策略确定模块，用于当扫描次数达到预设次数，则利用全部所述整体反馈从所述波形部署策略中确定出最优波形部署策略；GPP资源部署模块，用于根据所述最优波形部署策略将各波形应用组件部署至对应的GPP设备中。可选的，所述策略及反馈确定模块，具体用于：在首次扫描到GPP设备资源时，根据扫描到的GPP设备资源为第一个待分配资源的波形应用组件在满足该波形应用组件的所述GPP资源需求的所有GPP设备中随机分配一台GPP设备，针对其他波形应用组件，基于扫描到的GPP设备资源以及已分配的波形应用组件所分配的GPP设备资源，在满足相应波形应用组件的所述GPP资源需求的所有GPP设备中随机分配一台GPP设备，得到本次扫描到的GPP设备资源下的波形部署策略，并确定当前波形部署策略对应的整体反馈；在非首次扫描到GPP设备资源时，生成随机数；若所述随机数小于预设值，则根据扫描到的GPP设备资源为第一个待分配资源的波形应用组件在满足该波形应用组件的所述GPP资源需求的所有GPP设备中随机分配一台GPP设备，针对其他波形应用组件，基于扫描到的GPP设备资源以及已分配的波形应用组件所分配的GPP设备资源，在满足相应波形应用组件的所述GPP资源需求的所有GPP设备中随机分配一台GPP设备，得到本次扫描到的GPP设备资源下的波形部署策略，并确定当前波形部署策略对应的整体反馈；若所述随机数大于或等于所述预设值，则将已确定出的所有整体反馈中最大的整体反馈对应的所述波形部署策略确定为当前的GPP设备资源下的波形部署策略，以及将最大的整体反馈确定为当前波形部署策略对应的整体反馈。第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括：<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于GPP资源的波形部署方法，其特征在于，包括：/n获取各波形应用组件的GPP资源需求；/n不断扫描，得到实时的GPP设备资源，并在每次扫描到GPP设备资源时，基于强化学习确定所述GPP资源需求在当前的GPP设备资源下的波形部署策略以及当前波形部署策略对应的整体反馈，并基于所述波形部署策略更新所述GPP设备资源；/n当扫描次数达到预设次数，则利用全部所述整体反馈从所述波形部署策略中确定出最优波形部署策略，并根据所述最优波形部署策略将各波形应用组件部署至对应的GPP设备中。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于GPP资源的波形部署方法，其特征在于，包括：
获取各波形应用组件的GPP资源需求；
不断扫描，得到实时的GPP设备资源，并在每次扫描到GPP设备资源时，基于强化学习确定所述GPP资源需求在当前的GPP设备资源下的波形部署策略以及当前波形部署策略对应的整体反馈，并基于所述波形部署策略更新所述GPP设备资源；
当扫描次数达到预设次数，则利用全部所述整体反馈从所述波形部署策略中确定出最优波形部署策略，并根据所述最优波形部署策略将各波形应用组件部署至对应的GPP设备中。


2.根据权利要求1所述的基于GPP资源的波形部署方法，其特征在于，所述每次扫描到GPP设备资源时，基于强化学习确定所述GPP资源需求在当前的GPP设备资源下的波形部署策略以及当前波形部署策略对应的整体反馈，包括：
在首次扫描到GPP设备资源时，根据扫描到的GPP设备资源为第一个待分配资源的波形应用组件在满足该波形应用组件的所述GPP资源需求的所有GPP设备中随机分配一台GPP设备，针对其他波形应用组件，基于扫描到的GPP设备资源以及已分配的波形应用组件所分配的GPP设备资源，在满足相应波形应用组件的所述GPP资源需求的所有GPP设备中随机分配一台GPP设备，得到本次扫描到的GPP设备资源下的波形部署策略，并确定当前波形部署策略对应的整体反馈；
在非首次扫描到GPP设备资源时，生成随机数；
若所述随机数小于预设值，则根据扫描到的GPP设备资源为第一个待分配资源的波形应用组件在满足该波形应用组件的所述GPP资源需求的所有GPP设备中随机分配一台GPP设备，针对其他波形应用组件，基于扫描到的GPP设备资源以及已分配的波形应用组件所分配的GPP设备资源，在满足相应波形应用组件的所述GPP资源需求的所有GPP设备中随机分配一台GPP设备，得到本次扫描到的GPP设备资源下的波形部署策略，并确定当前波形部署策略对应的整体反馈；
若所述随机数大于或等于所述预设值，则将已确定出的所有整体反馈中最大的整体反馈对应的所述波形部署策略确定为当前的GPP设备资源下的波形部署策略，以及将最大的整体反馈确定为当前波形部署策略对应的整体反馈。


3.根据权利要求2所述的基于GPP资源的波形部署方法，其特征在于，确定当前波形部署策略对应的整体反馈，包括：
利用所述GPP资源需求中每个波形应用组件的需求处理速度和需求容量以及每个波形应用组件被分配到的GPP设备当前的处理速度和容量大小确定当前波形部署策略对应的整体反馈。


4.根据权利要求3所述的基于GPP资源的波形部署方法，其特征在于，确定当前波形部署策略对应的整体反馈，包括：
利用预设反馈函数、每个波形应用组件的所述需求处理速度和所述需求容量、以及每个波形应用组件被分配到的GPP设备当前的处理速度和容量大小确定每个波形应用组件对应的反馈；
基于每个波形应用组件对应的反馈确定当前波形部署策略对应的整体反馈；
其中，所述预设反馈函数为R＝(ratei-rate)x*(capacityi-capacity)y；
并且，R表示反馈，ratei、capacityi分别表示当前波形应用组件被分配到的GPP设备i当前的处理速度、容量大小，rate、capacity分别表示波形应用组件的需求处理速度、需求容量，x,y分别为调节处理速度、容量大小对反馈的影响程度的参数。


5.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王杉，庄佩文，魏急波，唐麒，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43