本公开涉及一种负载流量的分配方法和装置，涉及通信技术领域。该分配方法包括：根据历史时刻的用户面负载信息和当前时刻的用户面负载信息，预测未来时刻的用户面负载信息；根据各用户面负载信息，构建用于确定各UPF实体的流量分配策略的强化学习模型；利用强化学习模型，确定当前时刻各UPF实体的流量分配策略。确定当前时刻各UPF实体的流量分配策略。确定当前时刻各UPF实体的流量分配策略。
【技术实现步骤摘要】
负载流量的分配方法和装置
[0001]本公开涉及通信
，特别涉及一种负载流量的分配方法、负载流量的分配装置和非易失性计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着各种通信服务的发展以及终端连接数量的增加，当前部署的5G网络已无法满足终端用户所需数据量迅速增长的需求。由于网络运营商能提供的网络资源是有限的，当大量用户通过有限网络资源传输数据时，便容易导致网络拥塞。
[0003]由于5G网络和无线环境的复杂性，网络拥塞会导致多种性能下降。例如，PDCP(Packet Data Convergence Protocol，分组数据汇聚协议)PDU(Protocol Data Unit，协议数据单元)的丢弃率升高，数据传输时延增大或PRB(Physical Resource Block，物理资源块)的利用效率降低等。
[0004]因此，如何解决网络拥塞，提升用户体验成为目前亟待解决的问题。
[0005]在相关技术中，按“先进先出”的顺序处理UPF实体的数据队列中的数据；中队列长度超过阈值的情况下，对部分数据执行丢弃操作，从而缓解网络拥塞。
技术实现思路
[0006]本公开的专利技术人发现上述相关技术中存在如下问题：通过数据丢弃的方式缓解网络拥塞，不但会造成网络性能的损失，而且无法适应UPF实体在未来时刻的负载流量变化，造成负载流量分配效果差。
[0007]鉴于此，本公开提出了一种负载流量的分配技术方案，能够避免网络性能损失，适应UPF实体在未来时刻的负载流量变化，改善负载流量分配效果，从而解决网络拥塞问题。
[0008]根据本公开的一些实施例，提供了一种负载流量的分配方法，包括：根据历史时刻的用户面负载信息和当前时刻的用户面负载信息，预测未来时刻的用户面负载信息；根据各用户面负载信息，构建用于确定各UPF(User Plane Function，用户面功能)实体的流量分配策略的强化学习模型；利用强化学习模型，确定当前时刻各UPF实体的流量分配策略。
[0009]在一些实施例中，根据各用户面负载信息，构建用于确定各用户面功能UPF实体的流量分配策略的强化学习模型包括：将当前时刻的用户面负载信息和未来时刻的用户面负载信息，分别映射为当前时刻和未来时刻在强化学习模型中的状态；将当前时刻的各种候选流量分配策略，映射为当前时刻在强化学习模型中的各种动作；根据状态和动作，将各UPF实体间的负载流量分配过程构建为马尔科夫过程模型，作为强化学习模型。
[0010]在一些实施例中，利用强化学习模型，确定当前时刻各UPF实体的流量分配策略包括：根据各种动作在未来时刻对应的通信性能收益，构建强化学习模型的目标函数；以最大化目标函数的值为条件，求解目标函数，以确定流量分配策略。
[0011]在一些实施例中，根据各种动作在未来时刻对应的通信性能收益，构建强化学习模型的目标函数包括：根据未来时刻的用户体验数据、UPF资源利用效率，计算未来时刻对
应的通信性能收益，根据当前时刻的用户体验数据、UPF资源利用效率，计算当前时刻对应的通信性能收益；根据未来时刻对应的通信性能收益和当前时刻对应的通信性能收益的加权和，构建目标函数。
[0012]在一些实施例中，用户体验数据包括丢包率、数据传输时延中的至少一项。
[0013]在一些实施例中，根据历史时刻的用户面负载信息和当前时刻的用户面负载信息，预测未来时刻的用户面负载信息包括：根据历史时刻的用户面负载信息和当前时刻的用户面负载信息，利用人工智能模型，预测未来时刻的用户面负载信息。
[0014]在一些实施例中，用户面负载信息包括各UPF实体的流量负载、各UPF实体的虚拟资源占用情况、各UPF实体的缓存队列是否拥塞、各UPF实体处理缓存队列中数据所需时间中的至少一项。
[0015]在一些实施例中，分配方法还包括：根据当前时刻的流量分配策略，利用SMF(System Management Function，系统管理功能)实体对各UPF实体进行负载流量分配。
[0016]根据本公开的另一些实施例，提供一种负载流量的分配装置，包括：预测单元，用于根据历史时刻的用户面负载信息和当前时刻的用户面负载信息，预测未来时刻的用户面负载信息；构建单元，用于根据各用户面负载信息，构建用于确定各UPF实体的流量分配策略的强化学习模型；确定单元，用于利用强化学习模型，确定当前时刻各UPF实体的流量分配策略。
[0017]在一些实施例中，构建单元将当前时刻的用户面负载信息和未来时刻的用户面负载信息，分别映射为当前时刻和未来时刻在强化学习模型中的状态，将当前时刻的各种候选流量分配策略，映射为当前时刻在强化学习模型中的各种动作，根据状态和动作，将各UPF实体间的负载流量分配过程构建为马尔科夫过程模型，作为强化学习模型。
[0018]在一些实施例中，构建单元根据各种动作在未来时刻对应的通信性能收益，构建强化学习模型的目标函数，确定单元以最大化目标函数的值为条件，求解目标函数确定流量分配策略。
[0019]在一些实施例中，确定单元根据未来时刻的用户体验数据、UPF资源利用效率，计算未来时刻对应的通信性能收益，根据当前时刻的用户体验数据、UPF资源利用效率，计算当前时刻对应的通信性能收益，构建单元根据未来时刻对应的通信性能收益和当前时刻对应的通信性能收益的加权和，构建目标函数。
[0020]在一些实施例中，用户体验数据包括丢包率、数据传输时延中的至少一项。
[0021]在一些实施例中，预测单元根据历史时刻的用户面负载信息和当前时刻的用户面负载信息，利用人工智能模型，预测未来时刻的用户面负载信息。
[0022]在一些实施例中，用户面负载信息包括各UPF实体的流量负载、各UPF实体的虚拟资源占用情况、各UPF实体的缓存队列是否拥塞、各UPF实体处理缓存队列中数据所需时间中的至少一项。
[0023]在一些实施例中，分配装置还包括：分配单元根据当前时刻的流量分配策略，利用SMF实体对各UPF实体进行负载流量分配。
[0024]根据本公开的又一些实施例，提供一种负载流量的分配装置，包括：存储器；和耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器装置中的指令，执行上述任一个实施例中的负载流量的分配方法。
[0025]根据本公开的再一些实施例，提供一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一个实施例中的负载流量的分配方法。
[0026]在上述实施例中，基于历史时刻、当前时刻的用户面负载信息以及预测的未来时刻的用户面负载信息，构建强化学习模型用于均衡地分配各UPF实体负载的流量。这样，无需丢弃数据，避免了网络性能损失，而且能够适应UPF实体在未来时刻的负载流量变化，改善负载流量分配效果，从而解决网络拥塞问题。
附图说明
[0027]构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。
[0本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种负载流量的分配方法，包括：根据历史时刻的用户面负载信息和当前时刻的用户面负载信息，预测未来时刻的用户面负载信息；根据各用户面负载信息，构建用于确定各用户面功能UPF实体的流量分配策略的强化学习模型；利用所述强化学习模型，确定当前时刻各UPF实体的流量分配策略。2.根据权利要求1所述的分配方法，其中，所述根据各用户面负载信息，构建用于确定各用户面功能UPF实体的流量分配策略的强化学习模型包括：将当前时刻的用户面负载信息和未来时刻的用户面负载信息，分别映射为当前时刻和未来时刻在所述强化学习模型中的状态；将当前时刻的各种候选流量分配策略，映射为当前时刻在所述强化学习模型中的各种动作；根据所述状态和所述动作，将各UPF实体间的负载流量分配过程构建为马尔科夫过程模型，作为所述强化学习模型。3.根据权利要求2所述的分配方法，其中，所述利用所述强化学习模型，确定当前时刻各UPF实体的流量分配策略包括：根据所述各种动作在未来时刻对应的通信性能收益，构建所述强化学习模型的目标函数；以最大化所述目标函数的值为条件，求解所述目标函数，以确定所述流量分配策略。4.根据权利要求3所述的分配方法，其中，所述根据所述各种动作在未来时刻对应的通信性能收益，构建所述强化学习模型的目标函数包括：根据所述未来时刻的用户体验数据、UPF资源利用效率，计算所述未来时刻对应的通信性能收益，根据所述当前时刻的用户体验数据、UPF资源利用效率，计算所述当前时刻对应的通信性能收益；根据所述未来时刻对应的通信性能收益和所述当前时刻对应的通信性能收益的加权和，构建所述目标函数。5.根据权利要求4所述的分配方法，其中，所述用户体验数据包括丢包率、数据传输时延中的至少一项。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的分配方法，其中，所述根据历史时刻的用户面负载信息和当前时刻的用户面负载信息，预测未来时刻的用户面负载信息包括：根据历史时刻的用户面负载信息和当前时刻的用户面负载信息，利用人工智能模型，预测未来时刻的用户面负载信息。7.根据权利要求1
‑
5任一项所述的分配方法，其中，所述用户面负载信息包括各UPF实体的流量负载、各UPF实体的虚拟资源占用情况、各UPF实体的缓存队列是否拥塞、各UPF实体处理缓存队列中数据所需时间中的至少一项。8.根据权利要求1
‑
5任一项所述的分配方法，还包括：根据所述当前时刻的流量分配策略，利用系统管理功能SMF实体对各UPF实体进行负载流量分配。9.一种负载流量的分配装置，包括：
预测单元，用于根据历史时刻的用户面负载信息和...
【专利技术属性】
技术研发人员：牛煜霞，赵嵩，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。