Jan, 2020

面向许可和非许可波段的网络切片分布式资源分配

PDF
TL;DR该论文介绍了一种新型的运营商网络分片框架，其中多个移动网络运营商可以协调并共同分片他们可访问的频谱资源（包括许可和非许可频段），我们提出了一种基于重叠联盟形成博弈的网络分片博弈，并设计了 D-ADMM-PVS 分布式算法，实现了运营商之间的协作而不需要公开私人信息。结果表明该框架可以几乎将城市中所有支持的服务的每个运营商的容量翻倍。
network slicinginter-operatorspectrum sharingcoalition formation gamedistributed algorithm
发现论文，激发创造
  • 基于网络切片的 5G 和未来移动网络：移动性、资源管理和挑战

    这篇论文介绍了基于网络切片的 5G 系统的逻辑架构，以及网络切片中不同接入网络间的管理移动性和共享频谱的资源分配方案，提出了一种灵活的网路资源分配方案，并探讨了网络重建、网络切片管理和与其他 5G 技术合作的挑战。

    Apr, 2017

  • 网络切片博弈：在多租户网络中实现定制化

    本文介绍了一种名为’share-constrained proportional allocation’的机制来实现网络分割，使得各个租户都能在共享资源的同时定制自己的用户分配，通过对其策略行为进行分析，得出其收敛于 Nash 均衡，提供了一种理论和实践上的网络分割解决方案。

    Dec, 2016

  • 基于 SARSA 优化的网络切片通信资源建模

    本文提出了一个网络切片的概念模型来解决通信切片资源共享的优化问题，并使用 SARSA 代理来实现一个概念验证原型并讨论了相关的结果。

    Jan, 2023

  • 基于随机优化和控制框架的 5G 网络切片与有效隔离

    本文提出了一种基于 Lyapunov 漂移加罚方法的随机优化控制框架，以实现无线系统中网络切片的可靠低延迟传输，并在系统突发变化事件下提供有效的切片隔离。

    Jan, 2018

  • 面向网络切片的效用驱动多队列入网控制解决方案

    本文研究了基于多队列系统的异构租户请求的切片接纳控制问题，并形成了其统计行为模型，并提供了一个基于效用的接纳控制优化方法，分析了所提出的 SlaaS 系统具有近似 Markovian 的能力并评估其与传统解决方案的性能。

    Jan, 2019

  • 应对异构资源需求和时变流量动态的网络切片深度强化学习

    本研究提出了一种基于深度强化学习的网络分片动态资源分配问题解决方案，模拟数据和真实负载驱动跟踪的模型评估表明，相比于基准均等分片策略，我们的解决方案提高了总资源利用率，降低了时延性能，并满足了更多的需求。

    Aug, 2019

  • 学习切割 Wi-Fi 网络：一种状态增强的原对偶方法

    在本研究中，我们提出了一个灵活、受限的学习框架，可以满足 Wi-Fi 网络中的网络切片要求。具体地，我们采用了一种无监督学习的方法，利用一个状态增强的原始 - 对偶算法，训练离线的神经网络策略来优化拉格朗日函数，并在执行阶段在线更新双变量动力学，以满足遍历的 QoS 要求。

    May, 2024

  • 使用 GAN 的深层分布式强化学习进行网络切片的资源管理

    本文介绍了如何使用深度强化学习（DRL）解决无线接入网络中多个切片共享物理资源，且包含多种不同要求的服务，针对此类场景中的需求感知资源分配问题，作者提出了一种基于生成式对抗网络（GAN）和 DDQN 算法的切片联网资源优化方法。实验表明，所提出的算法可以有效地提高网络切片的资源利用率和服务性能。

    May, 2019

  • eMBB、URLLC 和 mMTC 的 5G 无线网络切片：通信理论视角

    研究 5G 无线技术中异构非正交多址传输在上行通信中的潜在优势，通过引入可靠性多样性设计原则，实现在非正交无线接入网络中的性能保障和性能妥协之间的平衡。

    Apr, 2018

  • 网络分割资源管理的机器学习：综述

    本文综述了多租户网络分片技术在 5G 蜂窝网络中的重要性，其提供了作为一种新类型公共云服务的网络切片，因此增加了服务的灵活性和增强了网络资源效率，并探讨了机器学习在其中的角色。

    Jan, 2020