[发明专利]一种网络控制方法、装置及基站

说明书

本发明提供一种网络控制方法、装置及基站，涉及通信技术领域。该方法包括：接收终端在第一时间上报的第一状态；将第一状态输入预测模型，预测目标时间间隔后的第二状态；其中，目标时间间隔与基站的处理时间相关，第一状态和第二状态用于指示终端的物理性能参数；根据第二状态，确定终端的调控决策；根据调控决策，对终端进行调控。本发明的方案，解决了移动网络控制方案中自主性与实时性差的问题。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是指一种网络控制方法、装置及基站。

背景技术

常见的移动网络自主控制方法有以下两种：一是采用基于人工经验制定的规则对网络进行调控，二是采用机器学习算法对网络进行监控与分析，并做出对应的控制措施。

移动网络是动态变化的，可以提供多种服务，在不同的环境和应用下，移动网络应根据具体实例进行动态的调整。当网络出现问题时，也应对网络进行调控。现有的移动网络控制方案中，人工的方法会消耗大量的人工劳动，基于机器学习的算法对网络控制有了一定的改善，但缺乏自主性与实时性。

发明内容

本发明的目的是提供一种网络控制方法、装置及基站，已解决移动网络控制方案中自主性与实时性差的问题。

为达到上述目的，本发明的实施例提供一种网络控制方法，应用于基站，包括：

接收终端在第一时间上报的第一状态；

将第一状态输入预测模型，预测目标时间间隔后的第二状态；其中，目标时间间隔与基站的处理时间相关，第一状态和第二状态用于指示终端的物理性能参数；

根据第二状态，确定终端的调控决策；

根据调控决策，对终端进行调控。

可选地，根据所述调控决策，对所述终端进行调控的步骤，包括：

在第二时间将所述调控决策发送至所述终端，以使所述终端根据所述调控决策调整物理性能参数。

可选地，所述目标时间间隔为所述第二时间与所述第一时间的差值。

可选地，根据所述第二状态，确定所述终端的调控决策的步骤，包括：

将所述第二状态输入数字孪生模型，得到第一调控决策以及所述第一调控决策的奖励；

将所述第二状态输入强化学习模型，得到第二调控决策以及所述第二调控决策的奖励；

根据所述第一调控决策、第一调控决策的奖励、第二调控决策以及所述第二调控决策的奖励，确定所述终端的调控决策。

可选地，所述网络控制方法还包括：

若所述终端的调控决策为所述第一调控决策，则采用所述终端上报的第一状态以及所述第一状态对应的终端的奖励，进行纠错计算，所述第一状态对应的终端的奖励为所述终端使用所述第一调控决策后确定的；

若所述终端的调控决策为所述第二调控决策，则采用所述终端上报的第一状态，进行纠错计算。

可选地，根据所述第二状态，确定所述终端的调控决策的步骤之后，还包括：

根据所述第一状态、所述第二状态、所述调控决策以及所述第一状态对应的终端的奖励中的至少一个，更新所述数字孪生模型和所述强化学习模型。

可选地，所述网络控制方法还包括：

根据终端的历史状态、历史调控决策和所述历史状态对应的终端的奖励，构建所述数字孪生模型和强化学习模型。

可选地，所述网络控制方法还包括：

当至少两次确定的决策前状态相同时，计算第一方差；