[发明专利]一种无线资源分配预测方法及系统

权利要求书

1.一种无线资源分配预测方法，其特征在于，包括：

获取业务请求用户列表；所述业务请求用户列表包括多个业务请求用户各自对应的用户业务请求大小、用户信道状态以及用户状态；

以所述业务请求用户列表作为输入，利用第一预测网络得到预测时间窗内第一用户集合的第一预测结果；所述第一预测结果为所述预测时间窗内所述第一用户集合对应的无线资源分配结果；

在所述预测时间窗内，根据所述第一预测结果接收所述第一用户集合中的用户所传输的数据，或向所述第一用户集合中的用户发送数据；

所述第一预测网络包括顺序连接的第一子神经网络、第二子神经网络和第三子神经网络，所述利用第一预测网络得到预测时间窗内第一用户集合的第一预测结果具体包括：

以所述业务请求用户列表作为输入，根据预设信道状态门限，利用所述第一子神经网络对所述业务请求用户列表进行更新，得到初始用户集合；

以所述初始用户集合作为输入，根据第一预设资源分配门限集合，利用所述第二子神经网络对所述初始用户集合内的用户进行选取，得到第一用户集合；所述第一用户集合为所述初始用户集合的子集；

以所述第一用户集合作为输入，利用所述第三子神经网络得到预测时间窗内所述第一用户集合的第一预测结果。

2.一种无线资源分配预测方法，其特征在于，包括：

获取业务请求用户列表；所述业务请求用户列表包括多个业务请求用户各自对应的用户业务请求大小、用户信道状态以及用户状态；

以所述业务请求用户列表作为输入，利用第二预测网络得到预测时间窗内多个第二用户集合各自对应的第二预测结果；每一所述第二用户集合对应一个子带；所述第二预测结果为所述预测时间窗内所述第二用户集合对应的无线资源分配结果；所述子带用于利用所述第二预测结果进行数据传输；

在所述预测时间窗内，分别根据与所述第二用户集合对应的所述第二预测结果，接收每一所述第二用户集合中的用户所传输的数据，或向所述第二用户集合中的用户发送数据；

所述第二预测网络包括顺序连接的第一子神经网络、第四子神经网络以及第五子神经网络，所述利用第二预测网络得到预测时间窗内多个第二用户集合各自对应的第二预测结果具体包括：

以所述业务请求用户列表作为输入，根据预设信道状态门限，利用所述第一子神经网络对所述业务请求用户列表进行更新，得到初始用户集合；

以所述初始用户集合作为输入，根据第二预设资源分配门限集合，利用所述第四子神经网络对所述初始用户集合内的用户进行多次选取，得到多个第二用户集合；

以每一所述第二用户集合作为输入，利用所述第五子神经网络得到预测时间窗内每一所述第二用户集合分别对应的第二预测结果。

3.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述用户信道状态是由资源调度设备根据信道估计或上下行信道互易性所得到的；

或者，所述用户信道状态是由所述业务请求用户反馈得到的。

4.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述用户信道状态为平均信噪比或平均信道响应幅度。

5.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述预测时间窗的长度为所述业务请求用户列表中所有业务请求用户对应的信道相干时间的最小值。

6.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述用户状态包括连接态和非连接态；所述连接态代表所述业务请求用户已接入资源调度设备；所述非连接态代表所述业务请求用户未接入资源调度设备。