申请/专利权人：重庆理工大学

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117915481A

主分类号：H04W72/50

分类号：H04W72/50;H04W72/541;H04W72/40;H04W72/542;H04W72/543;H04W72/0453;H04W52/26;G16Y10/75

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明涉及电通信技术领域，具体公开了一种超密集工业物联网的资源分配方法及系统，首先建立了超密集工业物联网的系统模型。然后，建立了基于超图的干扰超图模型，以避免UDIIoT网络中的重叠干扰。然后，考虑到在UDIIoT网络中，许多实时应用都需要保证数据传输的及时性，使用AOI指数来量化实时性能，建立了一个考虑功率控制和资源冲突约束的不完全CSI的鲁棒优化模型，以最大化网络吞吐量为目标。最后，为了对优化模型进行求解，提出了一种基于学习理论的LRRA‑IHAoI算法，通过降低不完善CSI的影响，获得更准确的稳健优化模型解。仿真结果表明，该算法在UDIIoT网络中具有良好的网络吞吐量、干扰效率IE和能量效率EE，这证明了所提出的方案的有效性。

主权项：1.超密集工业物联网的资源分配方法，其特征在于，包括步骤：S1、构建超密集工业物联网的系统模型；所述系统模型包括多个基站BS和多个工业物联网设备IIoTD，多个工业物联网设备包括M个蜂窝设备CD和N个D2D设备DD；M个CD的集合表示为CDm表示第m个CD，m＝1,2,...,M；N个DD的集合表示为DDn表示第n个DD，n＝1,2,...,N；在网络中，有DD重复使用CD的频谱进行通信；子信道集合定义为LKj表示第j条子信道，j＝1,2,...,J；S2、构建所述系统模型的超图干扰模型；所述超图干扰模型表示为H＝{V,E}，V＝{v1,v2,...,vN+M}是顶点集合，E＝{e1,e2,...,eD}是超边集，顶点表示IIoTD，超边表示相互干扰的IIoTD集合，vi表示第i个顶点，i＝1,2,...,N+M，ed表示第d个超边，d＝1,2,...,D，D表示超边数量；S3、以满足实时服务的要求，基于所述超图干扰模型构建鲁棒优化模型；S4、对所述鲁棒优化模型进行求解。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆理工大学 超密集工业物联网的资源分配方法及系统

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