网络资源分配方法及装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开提供了一种网络资源分配方法及装置、存储介质及电子设备，涉及无线网络技术领域。该方法包括获取多个目标节点；获取用户在多个目标节点之间的用户轨迹数据；基于用户轨迹数据生成多个目标节点之间的转移频率图；对转移频率图的多个目标节点执行图像分割得到节点区域；以及根据节点区域分配网络资源。本发明专利技术通过构建用户在各个网络节点之间的转移频率图，并结合图像分割方法以分割多个目标节点区域，实现快速、高效的网络资源分配。进一步地，通过本发明专利技术可以优化接入网侧的基带计算资源的动态匹配，既减少用户在基站或小区之间的切换次数以保证通信的质量，又提高了基带计算资源的利用率，解决了网络资源浪费的问题。解决了网络资源浪费的问题。解决了网络资源浪费的问题。

【技术实现步骤摘要】
网络资源分配方法及装置、存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及无线网络
，尤其涉及一种网络资源分配方法及装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]近年来通信行业迅速发展，5G通信网已经实现了大规模的建设与普及，CRAN(云无线接入网)技术已作为成为实现高速无线接入的重要手段之一。各大运营商已经逐渐在各大城市建设了大量5G基站和云中心等大量基础设施。
[0003]目前的接入网仍然是传统的接入架构，用户设备(UE)通过无线信号接入基站的射频拉远(RRH)；射频拉远借由前向回传(Fronthaul)与基站内的基带处理单元(BBU)连接；BBU通过回程线路(Backhaul)将数据发送至核心网。这种传统的接入网架构使用户会频繁在基站或小区之间切换导致网络断续与抖动造成的通信质量差，另外就是基站内的基带计算资源利用率低造成了网络资源浪费。
[0004]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0005]本公开的目的在于提供一种网络资源分配方法及装置、存储介质及电子设备，至少在一定程度上克服由于相关技术中用户会频繁在基站或小区之间切换导致网络断续与抖动造成的通信质量差，另外就是基站内的基带计算资源利用率低造成了网络资源浪费的问题。
[0006]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[0007]根据本公开的一个方面，提供一种网络资源分配方法，包括：获取多个目标节点；获取用户在多个目标节点之间的用户轨迹数据；基于用户轨迹数据生成多个目标节点之间的转移频率图；对转移频率图的多个目标节点执行图像分割得到节点区域；以及根据节点区域分配网络资源。
[0008]在本公开的一些实施例中，基于用户轨迹数据生成多个目标节点之间的转移频率图包括：使用预先训练好的循环神经网络处理用户轨迹数据，以生成预测轨迹数据；根据预测轨迹数据生成转移频率图。
[0009]在本公开的一些实施例中，该方法还包括：获取用户轨迹数据样本和预测轨迹数据样本；将用户轨迹数据样本集作为训练数据输入至循环神经网络；以及将预测轨迹数据样本作为训练标签，对循环神经网络进行训练，以得到训练好的循环神经网络。
[0010]在本公开的一些实施例中，循环神经网络包括多个门控循环单元(GRU)。
[0011]在本公开的一些实施例中，根据预测轨迹数据生成转移频率图包括：获取由多个目标节点之间的用户轨迹数据预测的预测轨迹数据；根据预测轨迹数据得到多个目标节点
之间的用户转移数，以确定转移频率；以及根据转移频率对多个目标节点之间执行有权连边，得到转移频率图。
[0012]在本公开的一些实施例中，对转移频率图的多个目标节点执行图像分割得到节点区域包括：根据转移频率图的转移频率数据，采用Louvain算法进行节点划分，通过设定的模块度函数，反复寻找使得模块度最大时的划分方法，最终利用转移频率图将多个目标节点归类为不同的节点区域。
[0013]在本公开的一些实施例中，网络资源包括基带处理单元BBU。
[0014]根据本公开的另一个方面，提供一种网络资源分配装置，包括：第一获取模块，用于获取多个目标节点；第二获取模块，用于获取用户在多个目标节点之间的用户轨迹数据；图像生成模块，用于基于用户轨迹数据生成多个目标节点之间的转移频率图；图像处理模块，用于对转移频率图的多个目标节点执行图像分割得到节点区域；和网络资源分配模块，用于根据节点区域分配网络资源。
[0015]根据本公开的再一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的网络资源分配方法。
[0016]根据本公开的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的网络资源分配方法。
[0017]本专利技术通过构建用户在各个网络节点之间的转移频率图，并结合图像分割方法以分割多个目标节点区域，实现快速、高效的网络资源分配。
[0018]进一步地，通过本专利技术可以优化接入网侧的基带计算资源的动态匹配，既减少用户在基站或小区之间的切换次数以保证通信的质量，又提高了基带计算资源的利用率，解决了网络资源浪费的问题。
[0019]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0020]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1示出本公开实施例中一种云无线接入网系统结构的示意图。
[0022]图2示出本公开实施例中一种网络资源分配方法的流程图。
[0023]图3A示出本公开实施例中一种网络资源分配方法中的循环神经网络训练方法的流程图。
[0024]图3B示出本公开实施例中一种网络资源分配方法中的循环神经网络结构模型。
[0025]图4A示出本公开实施例中一种网络资源分配方法中根据预测轨迹数据生成转移频率图的方法流程图。
[0026]图4B示出本公开实施例中一种网络资源分配方法中Louvain算法实现图分割的示意图。
[0027]图4C示出本公开实施例中一种网络资源分配方法的场景示意图。
[0028]图5示出本公开实施例中一种网络资源分配装置示意图。和
[0029]图6示出本公开实施例中一种网络资源分配计算机设备的结构框图。
具体实施方式
[0030]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
[0031]此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
[0032]图1示出本公开实施例中一种云无线接入网系统结构的示意图。RRH 110可发送和接收来自具有无线能力的装置诸如用户设备(UE)的无线信号。RRH 110可分别经由前传链路与集中式BBU(Building Base band Unite，基带处理单元)形成的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络资源分配方法，其特征在于，包括：获取多个目标节点；获取用户在所述多个目标节点之间的用户轨迹数据；基于所述用户轨迹数据生成所述多个目标节点之间的转移频率图；对所述转移频率图的所述多个目标节点执行图像分割得到节点区域；以及根据所述节点区域分配网络资源。2.根据权利要求1所述的网络资源分配方法，其特征在于，基于所述用户轨迹数据生成所述多个目标节点之间的转移频率图包括：使用预先训练好的循环神经网络处理所述用户轨迹数据，以生成预测轨迹数据；根据所述预测轨迹数据生成所述转移频率图。3.根据权利要求2所述的网络资源分配方法，其特征在于，所述方法还包括：获取用户轨迹数据样本和预测轨迹数据样本；将所述用户轨迹数据样本集作为训练数据输入至所述循环神经网络；以及将所述预测轨迹数据样本作为训练标签，对所述循环神经网络进行训练，以得到训练好的所述循环神经网络。4.根据权利要求1所述的网络资源分配方法，其中，所述循环神经网络包括多个门控循环单元(GRU)。5.根据权利要求2所述的网络资源分配方法，其特征在于，根据所述预测轨迹数据生成转移频率图包括：获取由所述多个目标节点之间的用户轨迹数据预测的所述预测轨迹数据；根据所述预测轨迹数据得到所述多个目标节点之间的用户转移数，以确定转移频率；以及根据所述转移频率对所述多个目标节点之间执行有...

【专利技术属性】
技术研发人员：张敏，刘翔，贾育，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：