[发明专利]空中网络资源分配方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种空中网络资源分配方法、装置、电子设备及存储介质，属于通信技术领域，包括：以最大化空中网络能效为目标，结合目标约束条件，建立空中网络的资源优化问题模型；空中网络是基于多类低空平台设备构建的；采用深度强化学习算法对资源优化问题模型进行求解，确定空中网络中各个低空平台设备的目标部署位置、目标发射功率及各个终端的信道分配信息；多类低空平台设备包括空中基站、空中射频单元和毫米波增强无人机；信道分配信息为终端与各低空平台设备之间的信道信息。本发明可以在提升空中网络恢复的通信覆盖面的同时，有效对空中网络进行资源优化和分配，实现了应急空中网络的能效优化，可以保证空中网络性能，节省网络部署成本。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种空中网络资源分配方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着第五代通信技术的日益成熟,其已在越来越多的领域中得到普及和应用。

目前，在灾后应急场景中，可以使用无人机基站作为空中基站进行空中网络的组建，形成空中通信网络，然而现有空中网络所能恢复的通信覆盖面有限。同时，由于应急场景下的资源紧缺，在部署了空中网络的通信设备后，空中网络的恢复还需要考虑能效及资源利用等问题，现有空中网络的网络能效也有待于进一步优化升级。

因此，如何在提升空中网络恢复的通信覆盖面的同时，更合理地对空中通信网络进行资源分配，实现能效最大化已成为业界亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种空中网络资源分配方法、装置、电子设备及存储介质，用以在提升空中网络恢复的通信覆盖面的同时，更合理地对空中通信网络进行资源分配。

本发明提供一种空中网络资源分配方法，包括：

以最大化空中网络能效为目标，结合目标约束条件，建立空中网络的资源优化问题模型；所述空中网络是基于多类低空平台设备构建的；

采用深度强化学习算法对所述资源优化问题模型进行求解，确定所述空中网络中各个所述低空平台设备的目标部署位置、目标发射功率及各个终端的信道分配信息；所述多类低空平台设备包括空中基站、空中射频单元和毫米波增强无人机；所述信道分配信息为所述终端与各所述低空平台设备之间的信道信息。

根据本发明提供的一种空中网络资源分配方法，所述以最大化空中网络能效为目标，结合目标约束条件，建立空中网络的资源优化问题模型，包括：

基于每个终端的传输速率和各个所述终端的信道分配信息，确定所述空中网络的网络容量，并基于所述空中网络的网络容量及所述空中网络的总部署成本，确定单位成本下的网络容量；所述空中网络的总部署成本是基于各个所述低空平台设备的硬件成本和能耗成本确定的；

以所述单位成本下的网络容量最大为优化目标，建立目标函数；所述空中网络能效包括所述单位成本下的网络容量；

基于所述空中网络中各个低空平台设备的发射功率和各个所述终端的信道分配信息，确定所述目标约束条件；

基于所述目标函数和所述目标约束条件，建立所述空中网络的资源优化问题模型。

根据本发明提供的一种空中网络资源分配方法，所述采用深度强化学习算法对所述资源优化问题模型进行求解，确定所述空中网络中各个所述低空平台设备的目标部署位置、目标发射功率及各个终端的信道分配信息，包括：

基于所述空中网络中各个所述低空平台设备的状态信息和奖励函数，对所述深度强化学习算法中的深度Q网络模型进行迭代训练，得到所述空中网络能效的最优动作价值收益值；所述奖励函数是基于所述空中网络的网络容量及所述空中网络的总部署成本确定的；

基于所述最优动作价值收益值，确定所述空中网络中各个所述低空平台设备的目标部署位置、目标发射功率及各个终端的信道分配信息。