[发明专利]一种加速无线网络干扰预测收敛的方法和装置

权利要求书

1.一种加速无线网络干扰预测收敛的方法，其特征在于，包括：

执行无线资源常规调度，获取各个用户的无线资源分配信息和各个用户的无线测量数据，基于所述各个用户的无线资源分配信息和各个用户的无线测量数据组成每个用户的训练集；

利用机器学习算法对每个用户的训练集分别进行多次训练，得到每个用户的多个训练模型；

利用每个用户的每个训练模型分别对该用户的干扰情况进行预测得到多次预测结果，基于所述多次预测结果的波动性确定每个用户的干扰预测不准确用户集合；

针对每个用户，构建包含该用户与该用户的干扰预测不准确用户集合中每个干扰预测不准确用户的用户元组，执行无线资源增强调度以增加所述用户元组中针对相同传输时间间隔和相同资源块的用户复用次数；

其中所述执行无线资源增强调度以增加所述用户元组中针对相同传输时间间隔和相同资源块的用户复用次数包括：

A1、逐资源块进行资源分配，如果存在用户元组申请无线资源，以用户元组为单位分配无线资源，顺序为各个资源块分配用户元组，其中优先选择用户复用需求次数多的用户元组，如果资源分配完成后，仍有用户需要申请资源，且资源块仍有剩余，则执行步骤A2，如果资源块没有剩余，执行步骤A3；

A2、对于剩余的资源块，逐资源块顺序进行资源分配，顺序为各个资源块随机分配用户，直到每个资源块上最多有两个用户；

A3、逐用户进行资源分配，随机选择用户进行资源分配，其中对选中的用户，计算该用户在各个资源块上的已有用户的复用需求次数均值，并选择复用需求次数最大的资源块进行资源复用。

2.根据权利要求1所述的加速无线网络干扰预测收敛的方法，其特征在于，所述无线测量数据包信干噪比。

3.根据权利要求2所述的加速无线网络干扰预测收敛的方法，其特征在于，所述基于所述各个用户的无线资源分配信息和各个用户的无线测量数据组成每个用户的训练集包括：

生成第一表，所述第一表包含：任意一个传输时间间隔下，每个资源块上的用户调度集合以及该用户调度集合中各个用户的信干噪比；

基于所述第一表生成每个用户的训练集，其中所述每个用户的训练集包括：任意一个传输时间间隔下，与该用户同时调度相同资源块的用户集合以及该用户的信干噪比。

4.根据权利要求1所述的加速无线网络干扰预测收敛的方法，其特征在于，该方法还包括：

将各个用户元组的复用需求次数统一确定为一个预设参数；

根据多次预测结果波动性确定各个用户元组的复用需求次数，其中为波动性更大的用户元组确定更多的复用需求次数。