[发明专利]基于深度确定性策略梯度的IEEE 802.11be WiFi实时资源分配方法

说明书

一种基于深度确定性策略梯度的IEEE 802.11be WiFi实时资源分配方法，包括以下步骤：1)建立IEEE 802.11be WiFi网络模型；2)确定网络所采用移动性模型、路径损耗模型以及干扰模型；3)推导网络的吞吐率表达式；4)提出以最大化最小吞吐率为目标函数的优化问题，该优化问题旨在实时优化功率、信道和资源单元的分配，从而提高网络的最小吞吐率；5)设计基于深度确定性策略梯度的实时资源分配算法对优化问题进行求解，实现IEEE 802.11be WiFi实时资源分配。本发明可有效提高网络的最小吞吐率。

技术领域

本发明属于网络资源分配领域，涉及一种IEEE 802.11be WiFi实时资源分配方法。

背景技术

基于IEEE 802.11be标准的WiFi可被应用于室内节点的网络接入。IEEE 802.11be标准是下一代WiFi标准，目前处于制定和不断完善的阶段。从IEEE 802.11be标准的技术草案中可以看出，相比于现有的WiFi标准，如IEEE 802.11ac或IEEE 802.11ax，IEEE802.11be标准的突出特点如下：支持增强的MU-MIMO技术；支持增强的OFDMA技术；支持多RU聚合技术；支持多链路传输和多AP协调技术等。这些新的特点可有效提高网络的性能。因此，部署基于IEEE 802.11be标准的WiFi网络对于提高用户的使用体验是非常重要的。

在基于IEEE 802.11be标准的WiFi网络中，根据当前的网络状态，如节点的位置和网络干扰的强度等，实时动态地为AP和节点分配网络资源是提高网络吞吐率的有效方法。一般来说，WiFi网络中的资源分配有两种常用的方法。第一种是固定资源分配方法。在该方法中，AP所采用的功率和信道是相对固定的。虽然网络管理员可以对AP的功率和信道进行配置，配置过程也有多种选项可供选择，但配置完成之后的功率和信道是固定不变的，不会因网络状态的改变而动态调整，无法高效利用网络资源，从而容易导致网络中部分节点的吞吐率较低。第二种是基于启发式算法的动态资源分配方法。近几年来，为了提升网络资源的利用率以进一步提高网络的吞吐率，基于启发式算法的动态资源分配技术被提了出来。在这类技术中，AP具备参数调节功能，能够基于当前网络状态计算出最优的资源分配方案。然而，这类技术存在一个主要的不足，即算法的时间复杂度较高。当AP计算出某个网络状态下所对应的最优资源分配方案时，网络的状态可能在AP进行计算的过程中就已经发生改变了。因此，这类算法所得出的资源分配方案的实时性相对较差。

发明内容

为了克服已有技术的不足，本发明提供了一种可有效提高网络的最小吞吐率的基于深度确定性策略梯度的IEEE 802.11be WiFi实时资源分配方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于深度确定性策略梯度的IEEE 802.11be WiFi实时资源分配方法，包括以下步骤：

1)建立IEEE 802.11be WiFi网络模型；

2)确定网络所采用移动性模型、路径损耗模型以及干扰模型；

3)推导网络的吞吐率表达式；

4)提出以最大化最小吞吐率为目标函数的优化问题，该优化问题旨在实时优化功率、信道和资源单元的分配，从而提高网络的最小吞吐率；

5)设计基于深度确定性策略梯度的实时资源分配算法对优化问题进行求解，实现IEEE 802.11be WiFi实时资源分配。

本发明的有益效果主要表现在：可有效提高网络的最小吞吐率。

附图说明

图1是网络的频段和信道图。

图2是IEEE 802.11be WiFi网络的数据传输过程图。