【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。
专利技术 ...
【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:
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