虚拟化云无线接入网络下基于在线学习的网络切片虚拟资源分配算法

摘要

针对现有研究中缺乏云无线接入网络(C-RAN)场景下对网络切片高效的动态资源分配方案的问题,该文提出一种虚拟化C-RAN网络下的网络切片虚拟资源分配算法.首先基于受限马尔可夫决策过程(CMDP)理论建立了一个虚拟化C-RAN场景下的随机优化模型,该模型以最大化平均切片和速率为目标,同时受限于各切片平均时延约束以及网络平均回传链路带宽消耗约束.其次,为了克服CMDP优化问题中难以准确掌握系统状态转移概率的问题,引入决策后状态(PDS)的概念,将其作为一种"中间状态"描述系统在已知动态发生后,但在未知动态发生前所处的状态,其包含了所有与系统状态转移有关的已知信息.最后,提出一种基于在线学习的网络切片虚拟资源分配算法,其在每个离散的资源调度时隙内会根据当前系统状态为每个网络切片分配合适的资源块数量以及缓存资源.仿真结果表明,该算法能有效地满足各切片的服务质量(QoS)需求,降低网络回传链路带宽消耗的压力并同时提升系统吞吐量.