[00105289]雾无线接入网络信息感知与智能资源分配方法
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技术详细介绍
该项目为中国博士后科学基金资助面上项目（资助编号：2018M641279）。
雾无线接入网络（F-RAN）利用边缘节点的缓存与计算能力，可有效缓解去程链路负载压力 和减少端到端时延。然而F-RAN 中计算、存储和通信资源属性和边缘节点能力差异性大，使用传统的多目标优化方法难以获得优化性能和复杂度之间的平衡。为此，该项目引入机器学习方法，并与 F-RAN 架构优势相结合，对F-RAN 信息感知与资源分配方法展开研究，主要研究成果如下： 1.构建了面向不同场景的 F-RAN 传输理论模型，推导了 F-RAN 不同场景下的理论性能表达式，并分析了不同参数对性能指标的影响。
2. 针对F-RAN 中各边缘节点能力的差异性特点，提出基于深度强化学习的资源分配方法， 实现自动化的网络管理。
3. 针对不同资源分布特性存在差异化管理困难的问题，提出基于深度学习的时间尺度差异化资源分配方法，实现网络整体性能的提升。
