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【发明公布】基于数字孪生的5G核心网柔性切片准入控制方法及系统_西北工业大学_202311715929.8 

申请/专利权人:西北工业大学

申请日:2023-12-13

公开(公告)日:2024-04-05

公开(公告)号:CN117835255A

主分类号:H04W16/18

分类号:H04W16/18;H04W16/22;H04W24/06;H04L41/0895;H04L41/0894;H04L41/0893;H04L41/14;H04L41/16;G06N3/092

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要:基于数字孪生的5G核心网柔性切片准入控制方法及系统,包括:构建网络切片准入控制数字孪生框架;在网络切片准入控制数字孪生框架下,对物理核心网和切片进行基于无向图的数字化建模,定义性能指标;基于性能指标对柔性切片部分准入控制最大化切片部署收益问题进行MDP建模,定义状态、动作和奖励的值;基于状态、动作和奖励的值,使用双深度神经网络DNN结构的DRL算法进行训练,输出近似最优的切片准入控制策略。本发明设计算法采用深度神经网络逼近复杂非线性值函数,并引入经验回放和双DNN结构机制,能够减少训练经验之间的相关性,提高切片准入控制方法的学习效率。

主权项:1.基于数字孪生的5G核心网柔性切片准入控制方法,其特征在于,包括:构建网络切片准入控制数字孪生框架;在网络切片准入控制数字孪生框架下,对物理核心网和切片进行基于无向图的数字化建模,定义切片缩放因子、切片接纳率、切片部署收益、不可接受决策的阻断率的性能指标;基于性能指标对柔性切片部分准入控制最大化切片部署收益问题进行MDP建模,定义状态、动作和奖励的值;基于状态、动作和奖励的值,使用双深度神经网络DNN结构的DRL算法进行训练,输出近似最优的切片准入控制策略。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西北工业大学 基于数字孪生的5G核心网柔性切片准入控制方法及系统

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