面向智能电网的5g高可靠低时延下行链路资源调度方法
wf（2022）
摘要
本文研究面向智能电网的5G高可靠低时延下行链路资源调度方案,提出一种基于神经网络的调度方案.所提的方案同时考虑eMBB(Enhanced Mobile Broadband)与uRLLC(Ultra Reliable Low Latency Communication)两种业务.首先本文对比例公平算法进行了改进,以为各个用户分配资源,其次,利用DNN神经网络的方式对eMBB用户的解码成功率进行预测,并据此计算出各个用户的吞吐量损失并设计出可行的穿孔方案,旨在最小化uRLLC用户穿孔对eMBB.仿真结果表明,所提方案在eMBB用户的吞吐量和可靠性性能都得到了保证.
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