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摘要：針對現(xiàn)有研究中缺乏云無線接入網(wǎng)絡(C-RAN)場景下對網(wǎng)絡切片高效的動態(tài)資源分配方案的問題,該文提出一種虛擬化C-RAN網(wǎng)絡下的網(wǎng)絡切片虛擬資源分配算法。首先基于受限馬爾可夫決策過程(CMDP)理論建立了一個虛擬化C-RAN場景下的隨機優(yōu)化模型,該模型以最大化平均切片和速率為目標,同時受限于各切片平均時延約束以及網(wǎng)絡平均回傳鏈路帶寬消耗約束。其次,為了克服CMDP優(yōu)化問題中難以準確掌握系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的問題,引入決策后狀態(tài)(PDS)的概念,將其作為一種"中間狀態(tài)"描述系統(tǒng)在已知動態(tài)發(fā)生后,但在未知動態(tài)發(fā)生前所處的狀態(tài),其包含了所有與系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移有關(guān)的已知信息。最后,提出一種基于在線學習的網(wǎng)絡切片虛擬資源分配算法,其在每個離散的資源調(diào)度時隙內(nèi)會根據(jù)當前系統(tǒng)狀態(tài)為每個網(wǎng)絡切片分配合適的資源塊數(shù)量以及緩存資源。仿真結(jié)果表明,該算法能有效地滿足各切片的服務質(zhì)量(QoS)需求,降低網(wǎng)絡回傳鏈路帶寬消耗的壓力并同時提升系統(tǒng)吞吐量。

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