[发明专利]一种物联网单中继的缓存和通信资源智能调度方法

说明书

本发明公开了一种物联网单中继的缓存和通信资源智能调度方法，首先针对传统的静态缓存分配方式效率低的问题，采用了排队论M/M/1/N/∞模型进行建模分析，进行缓存建模和信道建模；然后计算系统状态转移概率、信道传输功率和系统效用值；接下来将数据传输调度问题建模为马尔可夫决策过程；最终基于深度强化学习算法获得最优传输机制；本发明能够根据用户需求在更好的信道上选择合适的调制模式，提高系统的整体效用。

技术领域

本发明属于物联网技术领域，具体涉及一种物联网缓存和通信资源智能调度方法。

背景技术

物联网是一种很有前景的技术，可以为大规模互联设备提供广域覆盖和高吞吐量。在这种情况下，中继对于帮助实现无处不在的信息交换非常重要。然而，在物联网单中继系统中，由于缓存空间有限和信道频谱稀缺，对缓存和信道的联合调度是一个巨大的挑战。目前解决这一问题的联合调度算法很少，其中缓存效率和信道选择方案值得进一步发展，以提高系统的实用性。

首先，从缓存效率的角度，一些文献致力于研究高效的缓存分配方法。在假设无限缓存的情况下，去研究自适应传输机制，以提高整体系统的吞吐量和减少包丢率。在以往的研究中，一个中继为一个或多个用户提供无限的缓存。但现实中，缓存资源总是有限的。当前已有的方法通过对缓存的均匀分配，每个用户各自独占一块固定的缓存资源，研究了有限缓存对吞吐量和丢包率的影响。

其次在传输信道和调制模式的选择方面，以往研究多采用先到先服务(FCFS)机制或考虑公平性。实际上传输需求的优先级也很重要，并且优先级被确定后并不是固定不变的。优先级的高低会随着用户的数据分组传输的数量需求和传输信道的信噪比质量而动态的变化。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种物联网单中继的缓存和通信资源智能调度方法，首先针对传统的静态缓存分配方式效率低的问题，采用了排队论M/M/1/N/∞模型进行建模分析，进行缓存建模和信道建模；然后计算系统状态转移概率、信道传输功率和系统效用值；接下来将数据传输调度问题建模为马尔可夫决策过程；最终基于深度强化学习算法获得最优传输机制；本发明能够根据用户需求在更好的信道上选择合适的调制模式，提高系统的整体效用。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：

步骤1：假设多个用户通过一个中继向接收器发送数据分组，缓存的大小为N；用户的数据包均服从泊松分布，且有相同的到达率；当数据分组到达中继时，如果缓存有剩余空间则存储，并在选定的信道上传输，否则如果缓存没有剩余空间数据分组将被丢弃；

步骤2：建模分析；

步骤2-1：缓存建模；

采用排队论模型M/M/1/N/∞，假设每个用户u同分布相互独立，数据分组到达缓存的数量服从泊松分布，单位时间T_i到达速率为λ，密度函数为：

其中r_i为单个用户在第i帧数据分组到达缓存的数量；为单个用户r_i的第i帧数据在单位时间T_i到达的速率；

假设用户u的数据包在单位时间T_i被发送，发送率为μ，单位时间的缓存的业务量λ/μ；

当数据分组到达缓存的速率等于离开缓存的速率时，整个缓存处于一个平衡的状态：

λ(1-P_N)＝μ(1-P₀)

其中P_N为缓存刚好占满的概率，P₀为缓存刚好为空的概率；

则缓存的平衡状态概率：