基于随机森林的上行链路eMBB与uRLLC共存调度方法及系统

本技术涉及网络通信领域，具体而言，本技术涉及基于随机森林的上行链路embb与urllc共存调度方法及系统。

背景技术：

1、随着无线通信技术在工业通信技术领域的占比越来越大，越来越多的工业自动化数据通过无线通信技术在各个工业设备间传送，具有高速互联网连接和更高数据速率的无线通信在工业应用中显得尤为重要，并且成为智能工业发展及数字化的重要因素。与现有的有线通信技术相比，无线技术的部署还处于起步阶段，尤其是在支持对时间敏感的应用程序方面。但是，新兴的人工智能应用程序以及更轻松，更灵活的数据访问的趋势正在推动无线技术的更多部署。此外，随着移动和自动化系统越来越普遍，还将推动对工业级和对时间敏感的无线通信的需求，使得工业应用程序对端对端数据传输的要求越来越严苛，工业场景中所带来的多样化数据融合传输成为主要问题。

2、现有的针对embb数据与urllc业务进行融合传输方案存在一些问题，对于优化urllc流量的打孔机制的传输方案，常用的基于保障系统总吞吐量的打孔方案总是倾向于打孔小区边缘的信道质量较差的embb用户，使其长期处于无传输资源的状态，对这部分用户的性能影响非常大，而且存在严重的不公平传输现象。而基于公平打孔调度的方案仅仅考虑了打孔调度的公平性，没有将系统的整体性能纳入考量。

3、针对工业应用中低延迟高可靠性的无线通信需求，研究下行链路中数据融合传输方案，而如何制定高效的资源调度方案以满足多类数据融合传输则是当前研究的关键问题。

技术实现思路

1、为解决工业应用中embb业务与urllc业务的协同传输问题，本发明针对5g下行链路数据传输过程，提出了一种基于随机森林预测的下行链路embb与urllc共存调度方法及系统。

2、第一方面，本发明提出了基于随机森林的上行链路embb与urllc共存调度方法，该方法包括如下步骤：

3、采用分层调度算法进行embb业务的资源分配；

4、在资源分配后，利用随机森林预测当前时隙内所有的embb用户被穿孔后的解码成功率，根据该解码成功率生成embb业务的吞吐量损失；

5、联合embb业务的吞吐量损失和每个用户的打孔次数计算每个embb用户的穿孔优先级；

6、基于穿孔优先级制定urllc流量的穿孔策略实现上行链路embb与urllc共存调度。

7、作为本发明进一步改进的方案，采用分层调度算法进行embb业务的资源分配时，实时流在整个系统帧内传输的数据量满足如下公式：

8、

9、τi＝(mi+l)·tf

10、

11、式中，μi(k)是实时流i在系统帧k中需要传输的数据量，qi(k)是实时流i在第k个系统帧开始时数据队列的长度，mi是实时流i提出的时延界限离散化后的取样间隔个数，tf是取样间隔，τi是实时流i提出的最大时延界限，ci(n)是一系列可变参数，其取值取决于n的范围。

12、作为本发明进一步改进的方案，采用分层调度算法进行embb业务的资源分配包括如下步骤：

13、初始化参数变量：设定总资源块数量为wb，embb用户数量为ne，为每个embb用户初始化初始平均传输速率re(0)＝1，每个资源块对用户的初始传输优先级集合prb＝{prb,e(t)＝0}，基于业务特性或服务等级设定用户的优先级；

14、将可用频谱和带宽分层划分，确保高优先级用户和低优先级用户能够获取相对公平的资源，持续执行分配策略后，逐个分配资源块，直到所有资源块分配完毕；每次分配资源块后，根据实际传输情况更新各个用户的平均传输速率，以计算出分配策略中执行循环时的下一轮的传输优先级，在完成所有资源块的分配后，进行数据分析和处理后实现embb业务的资源分配。

15、作为本发明进一步改进的方案，持续执行分配策略的步骤具体为：

16、计算每个embb用户在当前资源块上的传输优先级，根据其历史传输速率、信道状态因素，更新传输优先级集合；

17、从计算得到的传输优先级集合中选出优先级最高的用户，将当前资源块分配给该用户进行传输；

18、更新该用户的传输速率和分配参数，以反映其在当前资源块上的传输情况；

19、循环执行上述步骤以实现持续执行分配策略直至所有资源块分配完毕。

20、作为本发明进一步改进的方案，利用随机森林预测当前时隙内所有的embb用户被穿孔后的解码成功率步骤包括预先建立随机森林的算法模型，将输入参数配置为其中，indexe表示embb用户传输时使用的mcs模式，表示给embb用户分配资源块数目，表示embb用户当前传输时隙被打孔的次数；将输出参数配置为ye＝acke∈[0,1]，若基站反馈成功接收embb用户数据，则ye＝acke＝1，若完全接收失败则ye＝acke＝0；对随机森林的算法模型中进行超参数设置，包括模型的框架参数和回归树参数，其中，框架参数包括抽样得到的样本子集个数，所述回归树参数包括回归树的最大深度、叶子节点中的最少样本数、叶子节点的最高数量、每个非叶子节点划分使用的最大特征数。

21、作为本发明进一步改进的方案，利用随机森林预测当前时隙内所有的embb用户被穿孔后的解码成功率，根据该解码成功率生成embb业务的吞吐量损失的步骤包括：

22、在当前传输时隙中embb用户e上调度的总urllc流量表示为

23、

24、其中，ρ(t)(t∈tm)表示每个最小传输时隙中的urllc的传输负载量，当调度策略为π时，embb用户e上的urllc流量负载由随机变量表示，表示最小传输时隙t中embb用户e上的urllc流量负载；

25、此时，embb用户e在urllc负载下的解码成功率为：

26、

27、其中，函数fe(·,·,·)用于对不同urllc负载下的解码成功率进行建模，indexe表示embb用户e支持的mcs索引，nrb表示embb用户e传输时所占用的资源块数目；

28、在当前传输时隙中可成功传输的embb数据量表示为：

29、

30、其中，表示e用户的传输块大小；

31、embb用户e的吞吐量损失记录为：

32、

33、在该传输时隙中embb用户总的吞吐量损失表示为：

34、

35、生成最小化吞吐量损失函数约束条件表示为：

36、min lossπ

37、

38、

39、其中，ib,e是embb用户的资源分配指示，ne个设备用于传输embb业务，记为ue＝{1,2,3...ne}，b表示当前的资源块；

40、通过约束条件确定每个资源块仅同时分配给一个embb用户。

41、作为本发明进一步改进的方案，联合embb业务的吞吐量损失和每个用户的打孔次数计算每个embb用户的穿孔优先级的步骤包括：

42、设为随机森林模型预测的当前时隙中embb用户e被打孔之前的解码成功率为：

43、

44、若当前时隙中传输的embb用户e被此时到达的urllc业务数据包穿孔，则embb用户e被穿孔一次后传输的解码成功率为：

45、

46、则embb用户e被穿孔后的吞吐量损失为：

47、

48、在计算完embb用户被穿孔过后的吞吐量损失之后，将embb用户的历史穿孔次数纳入最终的穿孔决策当中计算出每个embb用户的穿孔优先级如下式：

49、

50、其中，当前最小传输时隙t中各embb用户e的历史穿孔次数为ce(t)，被urllc穿孔的吞吐量损失为

51、作为本发明进一步改进的方案，基于穿孔优先级制定urllc流量的穿孔策略实现上行链路embb与urllc共存调度的步骤包括，若embb用户e的穿孔优先级满足则优先选择对用户e进行穿孔来进行urllc业务的传输，若有多个urllc业务需要穿孔传输，则按穿孔优先级依次选择用户穿孔即可，其中，prpun(t)表示各embb用户的打孔优先级的集合表示。

52、第二方面，本发明提出了基于随机森林的上行链路embb与urllc共存调度方法的系统，该系统包括单个基站和一组用于下行传输的用户设备，其中，所述用户设备包括ne个设备用于传输embb业务，记为ue＝{1,2,3...ne}，nu个设备用于传输urllc业务，记为uu＝{1,2,3...nu},并由基站直接为所有的用户设备分配无线资源；基站用于执行共存调度，包括：

53、采用分层调度算法进行embb业务的资源分配；

54、在资源分配后，利用随机森林预测当前时隙内所有的embb用户被穿孔后的解码成功率，根据该解码成功率生成embb业务的吞吐量损失；

55、联合embb业务的吞吐量损失和每个用户的打孔次数计算每个embb用户的穿孔优先级；

56、基于穿孔优先级制定urllc流量的穿孔策略实现上行链路embb与urllc共存调度。

57、第三方面，本发明还提出了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；以及与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令，所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行第一方面所述的方法的步骤。

58、本发明提出了一种基于随机森林的上行链路embb与urllc共存调度方法、系统及设备，为保证embb用户分配的公平性，采用分层调度算法将所有的无线资源都分配给embb用户以最大限度提升系统的资源利用率，然后利用随机森林预测当前时隙内所有的embb用户被穿孔后的解码成功率，联合embb业务的吞吐量损失和每个用户的打孔次数计算每个embb用户的穿孔优先级，最后基于穿孔优先级制定urllc流量的穿孔方案，本方案能在保证urllc严格传输要求的同时最小对embb用户吞吐量损失，并能保证embb用户的打孔公平性，最小化对系统性能的影响。