使用人工智能调度与多个用户设备的任务相关的多个分组的方法及执行该方法的电子装置制造方法及图纸

提供了一种由电子装置执行的调度与多个用户设备(UE)的任务相关且堆叠在队列中的多个分组以向所述多个分组分配无线资源的方法，该方法包括：基于预设的调度参数来设置在第一时间点堆叠在队列中的多个分组的优先级，基于所设置的优先级向被设置了优先级的多个分组中的至少一些分组分配无线资源，使用至少一个人工智能(AI)学习模型来更新调度参数，以及基于更新后的调度参数来设置在晚于第一时间点的第二时间点堆叠在队列中的多个分组的优先级。级。级。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用人工智能调度与多个用户设备的任务相关的多个分组的方法及执行该方法的电子装置


[0001]本公开涉及一种使用人工智能(AI)来调度与多个用户设备(UE)的任务相关的多个分组的方法以及执行该方法的电子装置。

技术介绍

[0002]随着通信技术的发展，用户可以通过使用用户设备(UE)与基站进行通信来以各种形式执行任务。例如，用户可以利用他们各自的UE来发送和接收语音消息或文本消息、再现声源或图像、或使用因特网。
[0003]基站可以从同一时区中的多个UE接收为多个任务分配无线资源的请求。请求可以以分组的形式传送到基站，并且可以基于任务或UE的类型为与请求相关的分组确定优先级，以便公平且无缝地向用户提供服务。基站可以基于优先级依次向分组分配无线资源，使得UE能够向用户提供相应的服务。
[0004]已经介绍了用于在基站中为多个分组设置优先级的各种调度算法，但是在针对具体环境应用每种算法时，都需要设置包括在算法中的相应参数的值。为了进行高效的分组调度，需要根据安装有基站的区域、时间或提供通信服务的网络运营商，不同地设置参数的值，同时，基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种由电子装置执行的调度与多个用户设备(UE)的任务相关且堆叠在队列中的多个分组以向所述多个分组分配无线资源的方法，所述方法包括：基于预设的调度参数来设置在第一时间点堆叠在队列中的多个分组的优先级；基于所设置的优先级向被设置了优先级的多个分组中的至少一些分组分配无线资源；使用至少一个人工智能(AI)学习模型来更新所述调度参数；以及基于更新后的调度参数，设置在晚于所述第一时间点的第二时间点堆叠在队列中的多个分组的优先级。2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：基于向被设置了优先级的多个分组中的至少一些分组分配无线资源，来获得分组处理信息，其中，所述分组处理信息被输入到所述至少一个AI学习模型以更新所述调度参数。3.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：从所述多个UE获得所述多个UE中的每个UE的缓冲区占用率(BO)和每个UE的信道状态信息(CSI)。4.根据权利要求3所述的方法，所述方法还包括：基于所获得的BO和所获得的CSI来生成与在所述第一时间点堆叠在队列中的多个分组中的每个分组相关的分组参数，其中，在所述第一时间点堆叠在队列中的多个分组的优先级是基于所述分组参数和所述调度参数设置的。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述分组参数包括调制阶乘码率(MPR)或传输块大小(TBS)中的至少一者。6.根据权利要求3所述的方法，其中，所获得的BO和所获得的CSI被输入到所述至少一个AI学习模型以更新所述调度参数。7.根据权利要求2所述的方法，其中，更新所述调度参数包括：基于根据所获得的分组处理信息计算出的性能指标满足指定条件，改变所述调度参数，并且基于计算出的性能指标不满足所述指定条件，维持所述调度参数。8.根据权利要求1所述的方法，其中，更新所述调度参数包括基于过去了预设时间来更新所述调度参数。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个AI学习模型包括强化学习、机器学习、持续学习、联合学习和深度学习中的至少一者。10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个AI学习模型包括通过强化学习训练过的模型，所述强化学习的状态变量包括所述多个分组，所述强化学习的奖励变量包括作为向所述多个分组中的至少一些分组分配无线资源的结果所获得的分组处理信息，并且所述强化学习的动作变量包括更新后的调度参数。...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋柱奂，金泰正，李泰燮，张瑞祐，崔珉硕，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：