【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及通信網絡，具體為業務通道時隙分配方法。
技術介紹
1、隨著信息化進程的不斷推進，通信網絡的用戶數量和業務種類呈現爆發式增長，尤其是視頻流、語音通話、遠程醫療等高優先級業務對網絡的帶寬、延遲和傳輸穩定性提出了更高的要求。在這種背景下，網絡運營商必須確保業務通道中的時隙資源能夠高效分配，以滿足用戶對高質量網絡服務的需求。同時，網絡流量的波動性和復雜性也對時隙資源的分配提出了新的挑戰，傳統的靜態分配方法難以適應網絡流量的實時變化和多樣化業務的需求。
2、現有的時隙資源分配方法通常采用靜態規則或預設策略來為不同的業務分配帶寬資源。這些方法依賴于固定比例的資源分配，未能充分考慮網絡流量的動態變化，也缺乏對未來流量波動的預測能力。當網絡流量發生突發變化或業務需求發生調整時，傳統方法往往難以及時響應，導致高優先級業務因資源不足而延遲增加，低優先級業務則可能占用過多資源，影響了整體網絡的服務質量。此外，現有技術中較少應用實時反饋數據進行分配策略的調整，資源分配的靈活性和自適應能力較弱。
3、然而，現有技術的主要問題在于無法根據實時網絡狀態動態調整時隙資源分配，導致高優先級業務在網絡負載增加或突發流量出現時資源不足，服務質量下降。面對復雜多變的網絡環境，傳統方法難以根據實際需求靈活調整資源分配，無法有效保障高優先級業務的低延遲和穩定傳輸。因此，亟需一種能夠動態調整時隙資源分配的解決方案，以適應網絡流量的實時變化，確保關鍵業務的優先保障，并提升整體網絡的資源利用效率。
技術實現思路<
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了業務通道時隙分配方法，解決了無法根據實時網絡狀態動態調整時隙資源分配，導致高優先級業務在網絡負載增加或突發流量出現時資源不足，服務質量下降的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：業務通道時隙分配方法，包括以下步驟：
3、步驟一、從網絡設備中實時采集網絡數據，所述網絡數據包括帶寬利用率、延遲、丟包率和業務流量類型；
4、步驟二、通過基于歷史流量數據和實時網絡數據的長短期記憶網絡模型，預測未來的網絡流量波動；
5、步驟三、根據所述網絡流量波動預測結果，動態調整時隙資源的分配，優先為高優先級業務分配時隙資源；
6、步驟四、通過q-learning強化學習算法，根據實時反饋的網絡性能數據優化時隙分配策略；
7、步驟五、基于所述反饋機制，動態調整分配給不同業務通道的時隙資源。
8、優選的，所述網絡數據采集步驟包括：
9、使用snmp協議與網絡設備進行通信，所述網絡設備包括基站、路由器和交換機；
10、通過配置管理信息庫，獲取網絡設備的實時性能數據，所述性能數據包括帶寬利用率、延遲和丟包率；
11、利用流量深度分析工具對業務流量進行分類，所述業務流量類型包括高帶寬需求的多媒體視頻流、低延遲需求的語音通話、以及對時延不敏感的數據傳輸。
12、優選的，所述長短期記憶網絡模型的訓練步驟包括：
13、使用過去1小時的歷史流量數據作為模型的輸入，所述歷史數據包括不同業務流量的帶寬占用情況、延遲波動和丟包率；
14、基于當前實時采集的網絡數據進行模型校準，所述實時數據包括用戶接入數、業務流量類型和帶寬利用率；
15、通過交叉驗證法調整模型的超參數，所述超參數包括學習率、隱藏層單元數量和訓練迭代次數，以優化模型的預測準確性。
16、優選的，所述基于長短期記憶網絡模型的網絡流量波動預測步驟包括：
17、模型輸出未來30分鐘的網絡流量預測結果，所述預測結果包括預計的流量高峰時段和低谷時段；
18、通過反饋控制機制不斷修正模型權重和參數，所述修正基于實際網絡負載數據與預測結果的誤差值。
19、優選的，所述q-learning強化學習算法的狀態空間包括：
20、當前的網絡負載水平、帶寬利用率、各業務的優先級、時隙資源使用率以及實時反饋的網絡延遲和丟包率；
21、所述強化學習算法通過q值更新優化時隙分配策略，q值基于分配時隙資源后所獲取的反饋信息進行更新。
22、優選的，所述時隙資源分配策略的實時反饋調整包括：
23、在網絡負載增加時，動態減少分配給低優先級業務通道的時隙資源；
24、基于實時網絡反饋數據，自動增加高優先級業務的時隙分配，所述反饋數據包括當前的延遲和丟包率；
25、當低優先級業務通道的時隙資源未被充分使用時，自動回收未使用的時隙資源，重新分配給當前高負載業務。
26、優選的，所述時隙資源分配的反饋數據采集頻率為每秒一次，所述反饋數據包括：
27、各業務通道的時隙資源使用率、實際帶寬利用率、當前網絡的傳輸延遲和丟包率；
28、通過反饋機制判斷每個業務通道的服務質量是否達到預設標準，若未達到，系統將自動調整分配的時隙資源。
29、優選的，系統根據不同網絡環境自動調整時隙分配策略，包括：
30、在移動通信網絡中，基于用戶的移動性和基站負載情況，動態調整分配給各基站的時隙資源；
31、在衛星通信網絡中，通過嚴格的流量控制和時隙預留策略，用于保證關鍵業務如導航和遠程醫療優先獲得時隙資源；
32、在光纖通信網絡中，根據用戶的并發請求數和帶寬需求，動態分配時隙資源。
33、優選的，所述反饋機制進一步包括：
34、對比預測模型輸出的流量波動與實際網絡狀態的差異，當誤差超過預設閾值時，系統自動調整長短期記憶網絡模型的權重和參數；
35、通過迭代優化預測模型的精度，確保未來流量波動的預測結果更加接近實際網絡狀態。
36、優選的，所述時隙資源分配依據業務優先級進行，所述優先級策略包括：
37、高優先級業務通道包括實時視頻通話、遠程醫療和導航業務，低優先級業務通道包括文件傳輸和普通數據瀏覽；
38、在高負載時段，通過優先分配高優先級業務的時隙資源，確保其延遲和服務質量不受影響，同時回收低優先級業務未充分使用的時隙資。
39、本專利技術提供了業務通道時隙分配方法。具備以下有益效果：
40、1、本專利技術通過結合lstm模型的流量預測和q-learning強化學習算法，實現了時隙資源的動態調整。這種方式使得系統能夠根據實際網絡負載情況靈活分配資源，減少了資源浪費，提升了帶寬的利用效率，特別是在網絡高負載情況下，顯著提高了整體網絡資源的利用率。
41、2、本專利技術通過智能預測網絡流量波動并優先為高優先級業務分配資源，有效降低了網絡延遲和丟包率。高優先級業務(如視頻通話、遠程醫療等)在網絡擁堵時段仍能保持較低的延遲和穩定的傳輸質量，確保關鍵任務的高效執行，改善了用戶體驗。
42、3、本專利技術通過基于歷史數據的流量預測，能夠提前為網絡高峰期進本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.業務通道時隙分配方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的業務通道時隙分配方法，其特征在于，所述網絡數據采集步驟包括：
3.根據權利要求1所述的業務通道時隙分配方法，其特征在于，所述長短期記憶網絡模型的訓練步驟包括：
4.根據權利要求1所述的業務通道時隙分配方法，其特征在于，所述基于長短期記憶網絡模型的網絡流量波動預測步驟包括：
5.根據權利要求1所述的業務通道時隙分配方法，其特征在于，所述Q-learning強化學習算法的狀態空間包括：
6.根據權利要求1所述的業務通道時隙分配方法，其特征在于，所述時隙資源分配策略的實時反饋調整包括：
7.根據權利要求1所述的業務通道時隙分配方法，其特征在于，所述時隙資源分配的反饋數據采集頻率為每秒一次，所述反饋數據包括：
8.根據權利要求1所述的業務通道時隙分配方法，其特征在于，系統根據不同網絡環境自動調整時隙分配策略，包括：
9.根據權利要求1所述的業務通道時隙分配方法，其特征在于，所述反饋機制進一步包括：
10.
...【技術特征摘要】
1.業務通道時隙分配方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的業務通道時隙分配方法，其特征在于，所述網絡數據采集步驟包括：
3.根據權利要求1所述的業務通道時隙分配方法，其特征在于，所述長短期記憶網絡模型的訓練步驟包括：
4.根據權利要求1所述的業務通道時隙分配方法，其特征在于，所述基于長短期記憶網絡模型的網絡流量波動預測步驟包括：
5.根據權利要求1所述的業務通道時隙分配方法，其特征在于，所述q-learning強化學習算法的狀態空間包括：
6.根據權利要求1所述的業務...
【專利技術屬性】
技術研發人員：任曉林，唐洲，張賜，公桑，格杰，方波，
申請(專利權)人：國網西藏電力有限公司，
類型：發明
國別省市：
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