一种利用人工智能优化通信频谱资源分配的方法技术

本发明专利技术涉及通信技术领域，且公开了一种利用人工智能优化通信频谱资源分配的方法，包括以下步骤，第一步：数据采集；第二步：数据预处理；第三步：模型训练；第四步：频谱资源分配；第五步：模型更新。本发明专利技术中，通过深度学习模型分析频谱使用情况、网络负载、用户流量等数据，优化频谱资源的分配策略，能够显著提升频谱利用效率，避免频谱资源的浪费或不足，模型能够实时处理和分析网络状态的变化，自动调整频谱资源分配，以应对用户流量波动和网络负载的变化，提高网络的灵活性和适应性，通过准确分配频谱资源，能够减少网络拥堵，优化信号质量，提升用户的连接质量和服务体验，特别是在高流量和高需求的区域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信，尤其涉及一种利用人工智能优化通信频谱资源分配的方法。

技术介绍

1、当前的通信频谱资源管理技术主要依赖于静态分配和经验规则。传统的频谱分配方法通常基于预设的频谱使用计划，未能实时适应网络环境的动态变化。这些方法往往依赖于人工操作和人工判断来调整频谱资源，导致频谱利用效率低下。现有的网络管理系统主要通过固定的策略进行频谱分配，例如根据历史流量数据或固定的规则进行调整，这种方式无法快速响应网络负载的实时变化，也缺乏智能化的优化机制。

2、现有技术的实施通常包括基于经验规则的频谱分配，网络管理员通过监控工具手动收集频谱使用数据，并依据这些数据作出调整决策。频谱资源分配过程中，虽然使用了频谱分析仪、信号强度监测设备等工具，但这些工具的数据采集和处理依然处于半自动化阶段。数据传输和存储通常依赖于传统的协议和数据库系统，未能充分利用先进的数据处理和分析技术。此外，现有系统缺乏动态适应能力，无法对频谱资源进行实时优化。

3、现有的频谱资源管理技术存在几个显著的缺陷。首先，传统方法的频谱分配策略往往固化，无法有效应对网络负载和用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种利用人工智能优化通信频谱资源分配的方法，其特征在于，包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述的一种利用人工智能优化通信频谱资源分配的方法，其特征在于：所述数据采集在数据采集过程中，首先需要明确数据来源，包括基站、用户终端设备以及网络管理系统，基站提供频谱使用情况、信号强度和干扰信息，用户终端设备通过手机和电脑提供用户流量、设备位置和连接质量数据，网络管理系统提供网络负载、流量统计和故障日志，采集数据时，使用频谱分析仪监测频谱使用情况，使用NetFlow或sFlow捕获网络数据包，并使用信道质量监测器测量无线信号的质量，数据采集服务器采用多核处理器、大容量内存和高速存储系...

【技术特征摘要】

1.一种利用人工智能优化通信频谱资源分配的方法，其特征在于，包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述的一种利用人工智能优化通信频谱资源分配的方法，其特征在于：所述数据采集在数据采集过程中，首先需要明确数据来源，包括基站、用户终端设备以及网络管理系统，基站提供频谱使用情况、信号强度和干扰信息，用户终端设备通过手机和电脑提供用户流量、设备位置和连接质量数据，网络管理系统提供网络负载、流量统计和故障日志，采集数据时，使用频谱分析仪监测频谱使用情况，使用netflow或sflow捕获网络数据包，并使用信道质量监测器测量无线信号的质量，数据采集服务器采用多核处理器、大容量内存和高速存储系统，处理从各数据源传输来的数据，并通过高速网络接口卡确保高速度的数据传输。

3.根据权利要求2所述的一种利用人工智能优化通信频谱资源分配的方法，其特征在于：所述数据采集在数据传输过程中，使用tcp/ip协议及crc的数据校验机制，确保数据的完整性，同时采用tls/ssl加密协议保护数据安全，存储数据时，选择数据存储系统，具体为关系型数据库(mysql、postgresql)或非关系型数据库(mongodb)，系统定期校验和维护传感器和监控工具的精度，确保数据的准确性，设定合适的数据采集频率，(如每秒钟、每分钟或每小时)和精度(如采样率和数据分辨率)，以满足网络活动的变化速率和系统处理能力的要求。

4.根据权利要求1所述的一种利用人工智能优化通信频谱资源分配的方法，其特征在于：所述数据预处理中，首先对采集到的数据进行清洗，去除重复、错误或不完整的记录，通过算法检测并删除异常值或缺失值，对数据进行归一化处理，以确保不同数据源的值在相同的范围内，使用最小-最大归一化或z-score标准化方法，将数据值缩放至[0,1]区间或使其均值为0、标准差为1，然后进行特征提取，将原始数据转换为模型能够处理的格式，从时间序列数据中提取频谱使用的统计特征(如均值、方差)或从信号质量数据中提取信噪比等指标。

5.根据权利要求4所述的一种利用人工智能优化通信频谱资源分配的方法，其特征在于：所述数据预处理中，使用数据处理软件，采用python中的pandas库进行数据清洗和归一化，scikit-learn库中的standardscaler或minmaxscaler进行特征缩放，numpy库进行数学计算，对数据进行维度缩减，以减少计算复杂度并避免过拟合，使用主成分分析(pca)来保留最重要的特征，同时去除冗余数据，数据预处理还包括将数据划分为训练集、验证集和测试集，采用70％用于训练，15％用于验证，15％用于测试的划分比例，以确保模型的泛化能力和评估的可靠性，使用高计算能力的服务器或高性能计算机来处理大量数据，并确保存储系统(如ssd)具有快速的读写速度，以支持数据的快速处理和存储，在数据预处理过程中，需要注意数据的完整性和一致性，确保数据源的一致性和数据转换过程的准确性。

6.根据权利要求1所述的一种利用人工智能优化通信频谱资源分配的方法，其特征在于：所述模型训练步骤使用深度学习技术，构建和训练深度神经网络模型，在模型训练步骤中，使用深度学习技术构建和训练深度神经网络模型，首先需要设计网络架构，这包括确定网络的层数和每...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵国媛，王洋，卢宇彤，薄成斌，张奎力，唐海龙，张彭博，崔新悦，李海川，白瑞，
申请(专利权)人：白瑞，
类型：发明
国别省市：