[发明专利]用于频谱共享的方法、装置和系统

权利要求书

1.一种用于频谱共享的方法，包括：

基于历史数据计算过去多个单位时间中的各个单位时间内小区中的多个通信制式中的各个通信制式的驻留用户数；

基于所述计算，按照时间顺序分别构建各个通信制式的驻留用户数的初始序列；

基于各个通信制式的驻留用户数的初始序列，训练各个通信制式的用于预测驻留用户数的预测模型；

分别基于经训练的各个通信制式的驻留用户数的预测模型预测第一单位时间内小区中的各个通信制式的驻留用户数；以及

基于预测的第一单位时间内小区中的各个通信制式的驻留用户数的比例对第一单位时间内小区中的各个通信制式所占有的频谱进行划分，并向基站下发频谱划分配置，以进行第一单位时间内的静态频谱共享。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括

获取第一单位时间内小区中的各个通信制式的实际驻留用户数；

基于所获取的第一单位时间内小区中的各个通信制式的实际驻留用户数更新各个通信制式的驻留用户数的初始序列；以及

基于更新后的各个通信制式的驻留用户数的序列，分别利用各个通信制式的驻留用户数的预测模型预测第二单位时间内小区中的各个通信制式的驻留用户数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括

基于预测的第二单位时间内小区中的各个通信制式的驻留用户数的比例对第二单位时间内小区中的各个通信制式所占有的频谱重新进行划分，并向基站下发新的频谱划分配置，以进行第二单位时间内的静态频谱共享。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述更新各个通信制式的驻留用户数的序列包括：

当各个通信制式的驻留用户数的序列中的数据项达到一定阈值时，分别用各个通信制式的最新实际驻留用户数替代各个通信制式的驻留用户数的序列中的第一数据项。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

各个通信制式的驻留用户数的初始序列所包括的数据项大于或等于15个，并且小于或等于25个。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述多个通信制式包括4G通信制式、5G通信制式等中的至少一项。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练各个通信制式的驻留用户数的预测模型包括：

利用人工智能方法训练各个通信制式的驻留用户数的预测模型，所述人工智能方法包括长短期记忆网络LSTM、双向循环神经网络Bi-RNN、卷积神经网络CNN中至少一项。

8.一种用于频谱共享的系统，包括：

计算单元，被配置为基于历史数据计算过去多个单位时间中的各个单位时间内小区中的多个通信制式中的各个通信制式的驻留用户数；

预测单元，配置为

基于所述计算，按照时间顺序分别构建各个通信制式的驻留用户数的初始序列；

基于各个通信制式的驻留用户数的初始序列，训练各个通信制式的用于预测驻留用户数的预测模型；以及

分别基于经训练的各个通信制式的驻留用户数的预测模型预测第一单位时间内小区中的各个通信制式的驻留用户数；以及

频谱划分配置单元，被配置为基于预测的第一单位时间内小区中的各个通信制式的驻留用户数的比例对第一单位时间内小区中的各个通信制式所占有的频谱进行划分，并向基站下发频谱划分配置，以进行第一单位时间内的静态频谱共享。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述预测单元还被配置为：

获取第一单位时间内小区中的各个通信制式的实际驻留用户数；

基于所获取的第一单位时间内小区中的各个通信制式的实际驻留用户数更新各个通信制式的驻留用户数的初始序列；以及

基于更新后的各个通信制式的驻留用户数的序列，分别利用各个通信制式的驻留用户数的预测模型预测第二单位时间内小区中的各个通信制式的驻留用户数。