JP7333839B2

JP7333839B2 - 無線インテリジェント意思決定通信方法、装置及びシステム

Info

Publication number: JP7333839B2
Application number: JP2021576899A
Authority: JP
Inventors: 建徳劉; 宏建梁; 顕卿馬; 書生黎
Original assignee: 深▲せん▼市科思科技股▲ふん▼有限公司
Priority date: 2021-01-22
Filing date: 2021-04-12
Publication date: 2023-08-25
Anticipated expiration: 2041-04-12
Also published as: JP2023513856A; EP4061048A1; US20220240162A1; EP4061048A4

Description

本開示は２０２１年０１月２２日に中国特許局に提出した、出願番号が２０２１１００８４９０３．２で、発明の名称が「無線インテリジェント意思決定通信方法、装置及びシステム」という中国特許出願の優先権を主張し、その全ての内容は援用によって本開示に組み合わせられる。

本願は、無線通信技術分野に関し、特に、無線インテリジェント意思決定通信方法、装置及びシステムに関する。

通信技術の発展につれて、無線電磁波信号及び情報に対して予め設定された変換処理及びスケジューリングを行う方法は増加し、多様な無線通信プロトコルは形成された。

従来技術において、さまざまな無線通信ネットワークリソースは、それぞれ特定の応用シーンに適用され、例えば、直交周波数分割多重技術に基づく第３世代パートナーシッププロジェクト（３ｒｄＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＰａｒｔｎｅｒｓｈｉｐＰｒｏｊｅｃｔ、３ＧＰＰ）長期的進化（ＬｏｎｇＴｅｒｍＥｖｏｌｕｔｉｏｎ、ＬＴＥ）プロトコルは陸上低速移動通信に適用され、時分割多重技術に基づく統合転送アドホックネットワークプロトコルはブロードキャストサービスとマルチキャストサービスの比率が高いシーンに適用される。しかしながら、ネットワークノードが移動されたり、又は、ネットワーク状態や環境に変化が生じたりすると、元の単一ネットワークプロトコルは不利になる。したがって、ネットワークノードの応用シーンに変化が生じると、リソースのインテリジェントな切り替えができないことによるネットワーク容量とスループットの減少でユーザのニーズが満たされない問題を解決するために、無線ネットワークリソースの意思決定通信方法を提案する必要がある。

本願は、ネットワークノードの応用シーンに変化が生じると、リソースのインテリジェントな切り替えができない問題を解決し、且つ、ネットワーク容量とスループットの減少でユーザのニーズが満たされない問題を解決するために、無線インテリジェント意思決定通信方法、装置及びシステムを提供する。

第１の態様では、本願の実施例は、無線インテリジェント意思決定通信方法を提供し、前記方法は、
スケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報、無線チャネル情報及びネットワークノードの通信能力情報を含むネットワークノードのデータ情報を取得することと、
前記データ情報に基づいて所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測することと、
所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、前記ネットワークノードの応用シーンと対応関係を持つマルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定し、前記所定の時点に前記ネットワークノードのマルチドメインの組み合わせをアクティブ化することと、を含む。

選択的に、前記データ情報に基づいて所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測することは、
前記データ情報に基づいて前記ネットワークノードの決定論的変化情報を予測することと、
前記決定論的変化情報に基づいてネットワークノードの応用シーンを決定することと、を含む。

選択的に、所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、マルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定することは、
所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報を強化学習モデルに入力し、前記強化学習モデルの出力結果を意思決定結果として決定することを含む。

選択的に、所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、マルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定することは、
前記ネットワークノードが静的応用シーンにあり、且つ、前記ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソースと周波数領域リソースが含まれると、前記マルチドメインの組み合わせが前記ネットワークノードの時間領域リソースと周波数領域リソースを含むこと、または、
前記ネットワークノードが移動的応用シーンにあり、且つ、前記ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースが含まれると、前記意思決定結果が前記ネットワークノードの時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースをアクティブ化することであること、または、
前記ネットワークノードが干渉の存在する応用シーンにあり、且つ、前記ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース及びコード領域リソースが含まれると、前記意思決定結果が前記ネットワークノードの時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース及びコード領域リソースをアクティブ化することであること、または、
前記ネットワークノードが障害物の多い応用シーンにあり、且つ、前記ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース、コード領域リソース及び時間遅延ドップラー領域リソースが含まれると、前記意思決定結果が前記ネットワークノードの時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース、コード領域リソース及び時間遅延ドップラー領域リソースをアクティブ化することであること、を含む。

選択的に、前記方法は、ネットワークノードに応用され、前記ネットワークノードは畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークモデルを介してネットワークノードが配置される応用シーンを予測し、前記ネットワークノードは強化学習モデルを介してアクティブ化対象であるマルチドメインの組み合わせを決定する。

選択的に、ネットワークノードのデータ情報を取得することは、
ネットワーク自律意思決定ノードを介してネットワークノードのデータ情報を取得することを含み、
相応的に、前記データ情報に基づいて所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測することは、
ネットワーク自律意思決定ノードを介して所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測することを含み、
相応的に、所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に応じて、マルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定し、前記所定の時点に前記ネットワークノードのマルチドメインの組み合わせをアクティブ化することは、
前記ネットワーク自律意思決定ノードを介して応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、意思決定結果を決定することと、前記ネットワークノードが前記所定の時点に意思決定結果の中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するように、統合スケジューリング管理プロトコルフレームを介して意思決定結果を前記ネットワークノードに送信することと、を含む。

選択的に、ネットワークノードのデータ情報を取得することは、
クラウドスケジューリングコンポーネントとネットワーク自律意思決定ノードを介してネットワークノードのデータ情報をそれぞれ取得することを含み、前記クラウドスケジューリングコンポーネントにより取得されるデータ情報が第１のデータ情報であり、前記ネットワーク自律意思決定ノードにより取得されるデータ情報が第２のデータ情報であり、前記第１のデータ情報が長周期のデータ情報であり、前記第２のデータ情報が短周期のデータ情報であり、
相応的に、前記データ情報に基づいて所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測することは、
クラウドスケジューリングコンポーネントを介して所定の時点での前記ネットワークノードの第１の応用シーンを予測することと、ネットワーク自律意思決定ノードを介して所定の時点での前記ネットワークノードの第２の応用シーンを予測することと、を含み、
相応的に、所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に応じて、マルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定し、前記所定の時点に前記ネットワークノードのマルチドメインの組み合わせをアクティブ化することは、
前記クラウドスケジューリングコンポーネントを介して第１の応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、第１の意思決定結果を決定することと、
前記ネットワーク自律意思決定ノードを介して取得された第２の応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、第２の意思決定結果を決定することと、
前記ネットワーク自律意思決定ノードを介して第１の意思決定結果と第２の意思決定結果に基づき、第３の意思決定結果を決定し、前記ネットワークノードが前記所定の時点に第３の意思決定結果の中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するように、統合スケジューリング管理プロトコルフレームを介して第３の意思決定結果を前記ネットワークノードに送信することと、を含む。

選択的に、前記クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードには、いずれも統合スケジューリング管理モジュール及び少なくとも１つのプロトコル変換モジュールが含まれており、クラウドスケジューリングコンポーネントとネットワーク自律意思決定ノードを介してネットワークノードのデータ情報をそれぞれ取得することは、
クラウドスケジューリングコンポーネント又はネットワーク自律意思決定ノードのネットワークタイプがデータ伝送用のネットワークノードにより採用されるネットワークタイプに一致しないと、クラウドスケジューリングコンポーネント又はネットワーク自律意思決定ノードが前記プロトコル変換モジュールを介してネットワークタイプを前記ネットワークノードに一致するネットワークタイプに切り替えることを含み、
相応的に、クラウドスケジューリングコンポーネントを介して所定の時点での前記ネットワークノードの第１の応用シーンを予測することは、
クラウドスケジューリングコンポーネントの中の統合スケジューリング管理モジュールを介して第１の応用シーンに応じて第１の意思決定結果を決定することを含み、
相応的に、ネットワーク自律意思決定ノードを介して所定の時点での前記ネットワークノードの第２の応用シーンを予測することは、
ネットワーク自律意思決定ノードの中の統合スケジューリング管理モジュールを介して第２の応用シーンに応じて第２の意思決定結果を決定することを含む。

選択的に、前記クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードには、いずれもデータ記憶モジュールが含まれており、前記方法は、さらに、
前記クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードが前記ネットワークノードの通信能力情報をブロックチェーンに記憶することと、
データ記憶モジュールを介してネットワークノードから報告された前記ネットワーク状態情報、無線チャネル情報、スケジューリング要求情報及びリソース予約占用指示情報を時間順に記憶することと、を含む。

第２の態様では、本願の実施例は、第１の態様に記載の方法を実施するための無線インテリジェント意思決定通信装置を提供し、前記装置は、
スケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報、無線チャネル情報及びネットワークノードの通信能力情報を含む各ネットワークノードのデータ情報を取得するための取得モジュールと、
１つのネットワークノードに対し、前記データ情報に基づいて前記ネットワークノードの所定の時点でのシーンを予測するための予測モジュールと、
所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、前記ネットワークノードの応用シーンと対応関係を持つマルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定し、前記所定の時点に前記ネットワークノードのマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するためのアクティブ化モジュールと、を含む。

第３の態様では、本願の実施例は、第１の態様に記載の方法を実施するための無線インテリジェント意思決定通信システムを提供し、前記システムは、ネットワーク自律意思決定ノード及びネットワークノードを含み、
前記ネットワークノードは、ネットワーク自律意思決定ノードに、スケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報、無線チャネル情報及びネットワークノードの通信能力情報を含むデータ情報を送信するために用いられ、
前記ネットワーク自律意思決定ノードは、ネットワークノードのデータ情報を取得し、所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測し、応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、意思決定結果を決定するために用いられ、
前記ネットワーク自律意思決定ノードは、さらに、前記ネットワークノードが前記所定の時点に意思決定結果の中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するように、統合スケジューリング管理プロトコルフレームを介して意思決定結果を前記ネットワークノードに送信するために用いられる。

第４の態様では、本願の実施例は、第１の態様に記載の方法を実施するための無線インテリジェント意思決定通信システムを提供し、前記システムは、ネットワーク自律意思決定ノード、クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワークノードを含み、
前記クラウドスケジューリングコンポーネントは、取得された第１のデータ情報に基づいて第１の応用シーンを決定し、第１の応用シーンに応じて第１の意思決定結果を決定するために用いられ、
前記ネットワーク自律意思決定ノードは、取得された第２のデータ情報に基づいて第２の応用シーンを決定し、第２の応用シーンに応じて第２の意思決定結果を決定するために用いられ、
前記ネットワーク自律意思決定ノードは、前記第１の意思決定結果と第２の意思決定結果に基づいて第３の意思決定結果を決定し、前記ネットワークノードが前記所定の時点に第３の意思決定結果の中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するように、統合スケジューリング管理プロトコルフレームを介して第３の意思決定結果を前記ネットワークノードに送信し、
前記第１のデータ情報が長周期のデータ情報であり、前記第２のデータ情報が短周期のデータ情報である。

本願の実施例により提供される無線インテリジェント意思決定通信方法、装置及びシステムであって、当該方法は、スケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報、無線チャネル情報及びネットワークノードの通信能力情報を含むネットワークノードのデータ情報を取得することと、前記データ情報に基づいて所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測することと、所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に応じて、前記ネットワークノードの応用シーンと対応関係を持つマルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定し、前記所定の時点に前記ネットワークノードのマルチドメインの組み合わせをアクティブ化することと、を含み、上記方法は、ネットワークノードが配置されたシーンを予測し、ネットワークノードが配置されたシーンに応じてアクティブ化対象であるマルチドメインの組み合わせを決定することにより、前記ネットワークノードが応用シーンの変化に適応でき、ネットワーク容量とスループットが最大化され、ユーザのニーズが満たされる。

本願の実施例又は従来技術の技術案をより明確に説明するため、以下、実施例又は従来技術の記述において必要な図面を用いて簡単に説明を行うが、当然ながら、以下、説明される図面は本願のいくつかの実施例に係る図面であり、当業者であれば、創造的な労力を要することなく、これらの図面に基づいて他の図面を想到しうる。
本願の実施例により提供される応用シーンの概略図である。本願の実施例により提供される無線インテリジェント意思決定通信方法の１つのフローチャートである。本願の実施例により提供される無線インテリジェント意思決定通信方法の他のフローチャートである。本願の実施例により提供される統合スケジューリング管理プロトコルフレームの構造概略図である。本願の実施例により提供されるフレーム制御フィールドの構造概略図である。本願の実施例により提供される統合スケジューリング管理プロトコルフレームの他の構造概略図である。本願の実施例により提供される無線インテリジェント意思決定通信方法の別のフローチャートである。本願の実施例により提供されるプロトコルスタックの構造概略図である。本願の実施例により提供される無線インテリジェント意思決定通信装置の構造概略図である。本願の実施例により提供される無線インテリジェント意思決定通信システムである。

以下、本願の実施例に係る図面を参照しながら、その技術案について明瞭、且つ完全に説明し、当然のことながら、記載される実施例は本願の実施例の一部にすぎず、そのすべての実施例ではない。当業者は、本願における実施例に基づいて創造的な労働をすることなく、獲得されたその他のすべての実施例は、いずれも本願の保護範囲に属する。

本願の明細書と特許請求の範囲、及び、上記の図面における用語「第１」、「第２」、「第３」、「第４」など（あれば）は、類似の対象を区別するためのものであり、特定の順序又はシーケンスを説明するためのものである必要はない。本明細書に説明する本願の実施例を、例えば、本明細書に図示又は説明したもの以外の順序で実施できるように、そのように使用されるデータを適宜交換できると理解すべきである。また、「含む」と「持つ」という用語、及び、それらの全てのバリエーションは、いずれも非排他的含有を網羅することを意図し、例えば、一連のステップ又はユニットを含むプロセス、方法、システム、製品、又はデバイスは、明示的にリストされているステップ又はユニットに限定される必要はなく、明示的にリストされていないか、又は、これらのプロセス、方法、製品又はデバイスに固有の他のステップ又はユニットを含んでもよい。

図１は、本願の実施例により提供される応用シーンの概略図である。図１に示すように、前記方法は、ネットワークノードに応用されてもよく、ネットワーク自律意思決定ノードに応用されてもよく、または、クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードに応用されてもよい。ネットワークノードは、基地局、アクセスポイント、ユーザ端末、アドホックネットワークノード、ゲートウェイなどであってもよい。ネットワークノードのデータ情報を取得することにより、将来のある時点でのネットワークノードの応用シーンを予測し、応用シーンに応じてネットワークの５つの領域のリソースに対して自律切り替え管理を行うことができ、本明細書における５つの領域とは、時間領域、周波数領域、空間領域、コード領域及び時間遅延ドップラー領域のことである。１つのネットワークノードについて、データ情報を取得した後に、データ情報に基づいてネットワークノードの応用シーンを予測し、応用シーンに応じて相応のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化することができる。

いくつかの技術において、ネットワークノードのネットワーク状態や環境が変化すると、ネットワークリソースを即時にインテリジェントに切り替えることができず、元の単一ネットワークプロトコルのままで通信するため、ネットワーク容量とスループットが小さくてユーザの使用上の必要が満たされない。

上記問題に基づき、本願の実施例は、取得されたデータ情報に基づいて応用シーンを自動認識し、さらに、応用シーンに応じてアクティブ化対象であるマルチドメインの組み合わせを決定し、所定の時点にマルチドメインの組み合わせをアクティブ化することが可能になり、修正されたマルチドメインの組み合わせでネットワークノードの通信ニーズを満たすことが可能になり、ネットワーク容量とスループットが大きくなり、ユーザの使用ニーズは満たされる。

以下、具体的な実施例を参照しながら本願の技術案について詳細に説明する。以下のいくつかの具体的な実施例は組み合わせられることができ、同様又は類似の概念又はプロセスについていくつかの実施例で繰り返して説明しない場合がある。

図２は、本願の実施例により提供される無線インテリジェント意思決定通信方法の１つのフローチャートであり、図２に示すように、前記方法は、以下を含む。

Ｓ２０１において、スケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報、無線チャネル情報及びネットワークノードの通信能力情報を含むネットワークノードのデータ情報を取得する。

本実施例において、データ情報を取得する主体は、ネットワークノードであってもよく、ネットワーク自律意思決定ノードであってもよく、ネットワーク自律意思決定ノード及びクラウドスケジューリングコンポーネントであってもよい。データ情報を取得する主体はネットワークノードであると、センターレスアドホックネットワークの通信方法が形成され、当該方法において、それぞれのネットワークノードは、いずれもネットワーク自律意思決定ノードであり、各ネットワーク自律意思決定ノード間の調整メカニズムによって意思決定結果を決定する。データ情報を取得する主体は、ネットワーク自律意思決定ノードであると、分散ネットワークの通信方法が形成され、ネットワーク自律意思決定ノードはエリア内のすべてのネットワークノードのデータ情報を取得して意思決定結果を決定することができる。データ情報を取得する主体は、ネットワーク自律意思決定ノード及びクラウドスケジューリングコンポーネントであると、集中型ネットワークの通信方法が形成され、クラウドスケジューリングコンポーネントとネットワーク自律意思決定ノードを介して二次スケジューリングを実現し、最終的に意思決定結果を決定する。

取得されたネットワークノードのデータ情報は多次元情報である。データ情報として、スケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報及び無線チャネル情報を含む情報を取得することができ、取得されるネットワーク状態情報は、ネットワークノード数量情報、エアインタフェースリソースの占用状況、異なる種別サービスの割合、通信レート、パケット損失率、他のネットワークノードとの間の距離及び信号強度などを含むが、それらに限定されない。取得される無線チャネル情報は、ノード間の通信時の送信端末から受信端末までの伝送チャネルを含む。取得されるスケジューリング要求情報は、要求されるデータ送信量及び受信キャッシュサイズなどであってもよい。リソース予約占用指示情報はリソース予約占用の指示情報であってもよい。

ネットワークノードのデータ情報は、他のノードに要求データを送信することによって取得されてもよく、プロトコル約束にしたがって他のノードにより自発的に送信されるデータ情報を受信することによって取得されてもよい。

ネットワークノードの通信能力情報は、ネットワークノード自体のハードウェアアクセラレータ及び無線周波数リソースに関連し、異なるネットワークノードには、異なる通信能力情報を持つ。ネットワークノードがある領域のリソースをサポートする場合のみ、対応するリソースをアクティブ化することができる。

以下、エアインタフェースリソースの取得を例として説明する。ネットワークノードが連続フレームデータを取得することができ、フレームデータには、１００個のタイムスロットが含まれ、そのうちの最初の１０個のタイムスロットで制御スケジューリング情報を表し、いずれかのノードが当該フレームデータを取得することができる場合、当該フレームデータを取得した後に、当該フレームデータを解析し、最初の１０個のタイムスロットのデータを得ることができ、当該最初の１０個のタイムスロットのデータによって時間周波数リソースの占用状況を取得することができ、例えば、フレームデータによって時間周波数リソースＡが占用されることは知られると、当該ノードは時間周波数リソースＡによってデータ伝送を行うことができない。

また、ネットワークノード自体の通信能力情報を取得することもでき、通信能力情報は、ネットワークノード識別子、ネットワークノードタイプ、中継をサポートするかどうか、移動可能かどうか及び移動範囲、サポートされるプロトコルタイプ、サポートされる周波数帯域、ＭＩＭＯ（ＭｕｌｔｉＩｎｐｕｔＭｕｌｔｉＯｕｔｐｕｔ，多入力多出力）機能、マルチキャリア機能、及びキャリアアグリゲーション機能などを含むが、それらに限定されない。本明細書における通信能力情報は、当該ノードによりサポートされるすべての通信能力の情報である。ネットワークノードタイプは、基地局、アクセスポイント、ユーザ端末、ゲートウェイ及び中継ノードなどであってもよい。

上記多次元データ情報を取得した後に、さらに、上記データ情報を保存することもできる。

Ｓ２０２において、前記データ情報に基づいて所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測する。

本実施例において、取得されたデータ情報に基づいて所定の時点での応用シーンを予測することができる。具体的に、取得されたデータ情報に基づいて予測することができる。例えば、将来、いくつかのエリアで干渉が発生すると検出されると、ネットワークノードが干渉される応用シーンにあると決定する。具体的に、取得されたスケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報及び無線チャネル情報によってネットワークノードの応用シーンを決定する。

Ｓ２０３において、所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、前記ネットワークノードの応用シーンと対応関係を持つマルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定し、前記所定の時点に前記ネットワークノードのマルチドメインの組み合わせをアクティブ化する。

本実施例において、所定の時点でのネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報を決定した後に、ネットワークノードの応用シーンに基づいてアクティブ化対象となるマルチドメインの組み合わせを決定することにより、アクティブ化されるマルチドメインの組み合わせを所定の時点でのネットワークノードの応用シーンに適応させることができる。例えば、所定の時点でのネットワークノードの応用シーンがシーンＡであり、シーンＡでは５つの領域リソースを同時にアクティブ化する必要がないと、当該シーンに対応するマルチドメインの組み合わせのリソースのみをアクティブ化することができる。例えば、直交周波数分割多元接続の無線通信プロトコルを採用する必要があると、対応する時間領域リソースと周波数領域リソースのみをアクティブ化することができ、これにより、ネットワークノードの応用シーンが変化すると、ネットワーク容量とスループットを最大化するとともに、消費電力の削減は実現されることができる。

時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース、コード領域リソース及び時間遅延ドップラー領域リソースは、それぞれ異なるソフトウェア及びハードウェアアクセラレータに対応し、マルチドメインの組み合わせのリソースをアクティブ化することは、マルチドメインの組み合わせに対応するソフトウェア及びハードウェアアクセラレータを作業状態にさせ、すなわち、対応するソフトウェアをロード作動状態にさせ、ハードウェアアクセラレータを電源オン状態にさせることである。５つの領域リソースに対応するプログラムは、実質上、異なる数学的変換方法であり、作動状態下のプログラムにより、伝送対象であるデータに対して相応の変換処理を行い、対応するマルチドメインの組み合わせによってデータ伝送を実現することができる。ハードウェアアクセラレータは必須のデバイスではないが、ハードウェアアクセラレータを用いてデータ処理性能を向上させることができる。

本実施例において、ネットワークノード又はクラウドスケジューリングコンポーネント又はネットワーク自律意思決定ノードは、ネットワークノードのデータ情報を取得し、取得されたデータ情報に基づいて所定の時点でのネットワークノードの応用シーンを予測し、応用シーンに応じてネットワークノードのマルチドメインの組み合わせをアクティブ化することができ、応用シーンの変化に適応し、ネットワーク容量とスループットが最大化されるように、ネットワークの時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース、コード領域リソース及び時間遅延ドップラー領域リソースに対して自律切り替え管理を行うことができる。

選択的に、前記データ情報に基づいて所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測することは、
前記データ情報に基づいて前記ネットワークノードの決定論的変化情報を予測することと、前記決定論的変化情報に基づいてネットワークノードの応用シーンを決定することと、を含む。

本実施例において、データ情報に基づいてネットワークノードの応用シーンを決定するとき、先に、データ情報に基づいてネットワークノードの決定論的変化情報を決定することができ、具体的に、畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークを採用して予測することができる。ローカルエリア又はグローバルエリアにおけるネットワークノードのスケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報及び無線チャネル情報を入力データとして、畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークによって入力されたデータを処理し、決定論的変化周期、循環規律、傾向及びランダムな変化モデルなどを出力する。

例えば、１つのネットワークノードはシングルキャリアネットワークであるネットワークを採用すると、ネットワーク状態情報及び無線チャネル情報に基づいてユーザ端末数及びネットワークノード数を得ることができ、スケジューリング要求情報及びリソース予約占用指示情報に基づいてエアインタフェースリソース占用状況を得ることができ、ニューラルネットワークモデルを介して、ユーザ端末数及びネットワークノード数が将来の時間に所定の数値を超えるかどうか、および、ネットワークノードエアインタフェースリソースの占用率が所定の数値を超えるかどうかを予測することができ、予測される情報は、決定論的変化情報である。

ニューラルネットワークには、畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークが採用されており、畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワークの畳み込み層とプーリング層、及び長期および短期記憶ニューラルネットワークの入力層を組み合わせたものであり、畳み込み層とプーリング層によって局所特徴を抽出し、そして、長期および短期記憶ニューラルネットワークによって局部特徴の中の、時系列に関連する特徴を取得することにより、短期又は長期データの記憶及び予測を実現することができる。

畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークを使用してネットワークノードの決定論的変化情報を予測する前に、履歴データを用いて畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークを訓練する必要があり、履歴データは、履歴スケジューリング要求情報、履歴リソース予約占用指示情報、履歴ネットワーク状態情報、履歴無線チャネル情報、および、当該履歴スケジューリング要求情報、履歴リソース予約占用指示情報、履歴ネットワーク状態情報及び履歴無線チャネル情報下での履歴ネットワーク変化情報であり、上記履歴データを所定のネットワークモデルに入力し、訓練を積み重ねて決定されるニューラルネットワークモデルを得る。訓練には履歴データの大量入力が必要とされる。

２つのニューラルネットワークを組み合わせることにより、畳み込みニューラルネットワーク及び長期および短期記憶ネットワークの両方の利点を同時に利用し、精度が高い予測結果を得ることができる。

決定論的変化情報を取得した後に、決定論的変化情報に基づいてネットワークノードの応用シーンを得ることができ、ネットワークノードの応用シーンは、静的応用シーンや動的応用シーンなどであってもよい。ネットワークノードの決定論的変化情報の中の特徴に基づいてネットワークノードの応用シーンを決定することができる。例えば、決定論的変化情報は、これから１時間後の時点に、固定干渉又はランダムな干渉が発生する情報であると、ネットワークノードの応用シーンを干渉の存在する応用シーンと決定することができる。

上記方法により、ネットワークノードのデータ情報に基づいてネットワークノードの応用シーンを決定することができ、先に、ネットワークノードの決定論的変化情報を予測し、次に、応用シーンを予測することにより、決定される応用シーンをより正確にさせることができる。畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークを採用することで時系列関係が存在するデータ情報をよく処理することができる。

選択的に、所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、マルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定することは、
所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報を強化学習モデルに入力し、前記強化学習モデルの出力結果を意思決定結果として決定すること、を含む。

強化学習の入力は、応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報を含み、さらに、スケジューリング策略をも含み、強化学習訓練によってＱテーブルを取得することができ、各行は入力される応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報を表し、各列は入力される意思決定結果を表し、Ｑテーブルの各セルの値は対応する意思決定結果を実行する期待報酬値を表す。所定の訓練回数に達したら訓練を停止し、訓練されたＱテーブルを得ることができる。強化学習モデルに基づき、各意思決定結果を実行するとき、対応する期待報酬値を取得し、意思決定結果を決定するとき、対応する期待報酬値が最も大きい意思決定結果を選択することができる。意思決定結果は、５つの領域リソースの中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化することとなる。

上記方法は、強化学習モデルを介して意思決定結果を予測するため、現在のネットワークノードの応用シーンに対応する意思決定結果を正確に決定することができる。

本実施例において、ネットワークノードが静的応用シーンにあることは、ネットワークノードが静的又は相対的に静的応用シーンにあることを意味し、当該応用シーンには、ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソースと周波数領域リソースが含まれると、空間領域リソース、コード領域リソース及び時間遅延ドップラー領域リソースをアクティブ化する必要がなく、時間領域リソースと周波数領域リソースの組み合わせのみをアクティブ化すればよい。時間領域リソースをアクティブ化することは、異なる期間にデータを載せてデータ伝送を行うことを意味する。周波数領域リソースをアクティブ化することは、異なる周波数帯域にデータを載せてデータ伝送を行うことを意味する。時間領域リソースと周波数領域リソースをアクティブ化することは、ある時点及び周波数帯域にデータを載せてデータ伝送を行うことを意味する。

例えば、ネットワークノードが静的状態であると、ネットワークノードがシングルキャリアネットワークであるネットワークを採用し、且つ、ネットワーク容量に変化が生じると、すなわち、シングルキャリアネットワーク下でのユーザ端末数及びネットワークノード数が所定の数値を超えた場合、キャリアの追加又はキャリアのアグリゲーションによって容量を拡張することができる。または、現在のネットワークが時分割多元接続のネットワークであり、いくつかのネットワークノード下でのユーザ端末数及びネットワークノード数が所定の数値を超えた場合、ネットワークを直交周波数分割多元接続のネットワークに切り替えることにより、より多くのユーザ端末及びネットワークノードが収まるように実現することができる。したがって、ネットワークノードが静的応用シーンにあると、時間領域リソースと周波数領域リソースをアクティブ化することにより、時間領域リソースと周波数領域リソースでの無線通信ネットワークの切り替えを行う。

本実施例において、ネットワークノードが移動的応用シーンにあることは、ネットワークノードが移動状態であるか、または、複数のネットワークノード間の空間スパンが大きいか、または、各ネットワークノード間の電磁環境が異なるなどのシーンにあることを意味し、当該応用シーンには、ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースが含まれると、コード領域リソース及び時間遅延ドップラー領域リソースをアクティブ化する必要がなく、時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースの組み合わせのみをアクティブ化すればよい。空間領域リソースをアクティブ化することは、異なるアンテナポートにデータを載せてデータ伝送を行うことを意味する。

例えば、ネットワークノードが移動状態であると、ネットワークノードはデータの受送信に広帯域マルチアンテナ空間分割多重化を使用し、且つ、将来、ネットワークノード間の距離が所定の数値を超えると予測された場合、時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースをアクティブ化することにより、時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースでの無線通信ネットワークの切り替えを実現することができ、具体的に、ネットワークを狭帯域単一送信及び複数受信通信プロトコルに切り替えることができ、これにより、パワースペクトル密度が増加されて、受信信号対雑音比の要件が軽減されることができる。

本実施例において、ネットワークノードが干渉の存在する応用シーンにあることは、ネットワークノードが干渉、または複雑な電磁環境にあるか、または伝送エラー率が高く要求されるシーンにあることを意味し、当該応用シーンには、ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース及びコード領域リソースが含まれると、時間遅延ドップラー領域リソースをアクティブ化する必要がなく、時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース及びコード領域リソースの組み合わせのみをアクティブ化すればよい。コード領域リソースをアクティブ化することは、データに異なるエンコーディングを付けてデータ伝送を行うことを意味する。

例えば、ネットワークノードが干渉の存在する応用シーンにあると、時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース及びコード領域リソースの組み合わせをアクティブ化することができ、これにより無線通信ネットワークを符号分割多元接続通信プロトコルなどの所定の無線通信ネットワークに切り替えられる。符号分割多元接続通信プロトコルは、干渉防止の特性を備えるため、周波数帯域を干渉なしの周波数帯域又は干渉の少ない周波数帯域に調整し、干渉によるパケット損失又は通信不可の状況を解決することができる。

本実施例において、ネットワークノードが障害物の多い応用シーンにあることは、ネットワークノードが多障害物シーンにあるか、または複雑な回折環境にあるか、または超音速の移動シーンにあることを意味し、当該応用シーンには、ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース、コード領域リソース及び時間遅延ドップラー領域リソースが含まれると、上記５つのネットワークリソースをアクティブ化し、無線通信ネットワークを直交時間周波数空間通信プロトコルなどの所定の通信ネットワークに切り替えられる。直交時間周波数空間通信プロトコルにより、送信される又は受信される情報を時間遅延ドップラー領域に載せることができ、超音速移動中及び障害物存在のとき、パケット損失又は通信不可の状況の発生を回避することができる。時間遅延ドップラー領域リソースをアクティブ化することは、異なる時間遅延及びドップラー周波数オフセットにデータを載せてデータ伝送を行うことを意味する。

また、前記ネットワークノードが配置される応用シーンは、さらに、ネットワークノードが信号カバレッジ欠如のエリアに移動するシーン、または中央制御アクセスポイントが将来故障する予定であるシーンを含み、当該応用シーンには、ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースが含まれると、時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースをアクティブ化することができ、無線通信ネットワークを衛星中継通信プロトコルなどの所定の無線通信ネットワークに切り替えられる。衛星中継通信プロトコルのため、生じる無線電波は、カバレッジエリアが広く、通信距離が長くなり、信号カバレッジの欠如によるパケット損失又は通信不可の状況の発生は回避される。

ネットワークノードが配置される応用シーンは、さらに、ネットワークノード間のマルチキャストサービスの割合が所定の値を超えるシーンを含み、当該応用シーンには、ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースが含まれると、時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースをアクティブ化することができ、無線通信ネットワークをブロック追従ネットワーク統合転送プロトコルなどの所定の無線通信ネットワークに切り替えられる。ブロック追従ネットワーク統合転送プロトコルにより、ノードが中継転送を実現することができ、さらに、マルチキャストの通信レート及び信頼性を向上させる。

選択的に、前記方法は、ネットワークノードに応用され、前記ネットワークノードは、畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークモデルを介してネットワークノードが配置される応用シーンを予測し、前記ネットワークノードは、強化学習モデルを介してアクティブ化対象であるマルチドメインの組み合わせを決定する。

本実施例において、前記方法は、ネットワークノードに応用されることができ、すなわち、それぞれのネットワークノードは、いずれもネットワーク自律意思決定ノードであり、センターレスアドホックネットワークの通信方法を実現する。この方法には、ネットワークノードは、畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークを介してネットワークノードが配置される応用シーンを予測し、応用シーンが決定された後に、強化学習モデルを介してアクティブ化対象であるマルチドメインの組み合わせを決定する。上記プロセスでは、データ情報の取得及びデータ情報の処理プロセスは、いずれもネットワークノードによって実行される。

センターレスアドホックネットワークの構造の採用は、自体の制御及び管理を容易にさせ、信頼性が高い利点を有する。

図３に示すように、前記方法は、分散ネットワークが形成される通信方法であってもよく、選択的に、前記方法は、
ネットワーク自律意思決定ノードを介してネットワークノードのデータ情報を取得するＳ３０１と、
ネットワーク自律意思決定ノードを介して所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測するＳ３０２と、
前記ネットワーク自律意思決定ノードを介して応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、意思決定結果を決定し、前記ネットワークノードが前記所定の時点に意思決定結果の中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するように、統合スケジューリング管理プロトコルフレームを介して意思決定結果を前記ネットワークノードに送信するＳ３０３と、を含む。

本実施例において、さらに、ネットワーク自律意思決定ノードを介して無線ネットワークリソースをスケジューリングすることもでき、具体的に、ネットワークノードは、ネットワーク状態情報、無線チャネル情報、スケジューリング要求情報及びリソース予約占用指示情報などのリアルタイムに変化するデータ情報を取得し、ネットワーク自律意思決定ノードにデータ情報を報告し、ネットワーク自律意思決定ノードがデータ情報を取得した後に、畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークモデルを介して応用シーンを予測するなど、ネットワークノードの応用シーンを予測することができる。応用シーンが得られた後に、強化学習モデルを介して、応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づいて意思決定結果を得て、意思決定結果を統合スケジューリング管理プロトコルフレームの形でネットワークノードに送信する。分散ネットワークが形成される通信方法において、ネットワーク自律意思決定ノードは、ネットワークノードから報告されたデータを受信し、処理して意思決定結果を決定するために用いられる。

図４（ａ）は、本願の実施例により提供される統合スケジューリング管理プロトコルフレームの構造概略図であり、図４（ａ）に示すように、前記統合スケジューリング管理プロトコルフレームは、フレーム制御フィールド、アドレスフォーマットフィールド及びフレーム本体フィールドを含む。

前記フレーム制御フィールドは、前記ネットワークノードの現在の無線ネットワークタイプを記憶するために用いられ、前記アドレスフォーマットフィールドは、前記ネットワーク自律意思決定ノードアドレス、中継ノードアドレス及び目的ネットワークノードアドレスを記憶するために用いられ、前記フレーム本体フィールドは、前記意思決定結果を記憶するために用いられる。

図４（ａ）に示すように、前記フレーム制御フィールド及びアドレスフォーマットフィールドは、バイト数が固定であってもよく、フレーム本体フィールドは、バイト数が可変長である。本実施例において、各フィールドのバイト個数は、具体的に限定されない。

フレーム制御フィールドには、ネットワークノードの現在の無線ネットワークに関連する情報が記憶され得る。図４（ｂ）に示すように、フレーム制御フィールドに記憶されている内容は、現在のネットワークノードのプロトコルタイプ、プロトコルバージョン、アドレスフォーマット及び他のフレーム制御機能の予約を含む。

アドレスフォーマットフィールドは、いくつかのアドレスフィールドに分けられ、データ伝送に必要なアドレス情報をそれぞれ対応するアドレスフィールドに記憶する。フレーム本体フィールドは、ネットワークノードが前記意思決定結果を実行するように、意思決定結果を記憶するために用いられる。

図４（ｃ）に示すように、アドレスフォーマットフィールドは、ネットワーク自律意思決定ノードアドレス、受信アドレス、送信アドレス及び拡張アドレスに分けられ、ネットワーク自律意思決定ノードアドレスは、意思決定結果を送信するネットワーク自律意思決定ノードのアドレスであり、受信アドレスは、意思決定結果を受信する現在のネットワークノードのアドレスであり、中継ノードのアドレスであってもよく、送信アドレスは、当該意思決定結果を送信する現在のネットワークノードのアドレスであり、中継ノードのアドレスであってもよい。拡張アドレスには、目的アドレスなどの他のアドレスが記憶され得る。拡張アドレスは、最終的に当該意思決定結果を受信するためのネットワークノードのアドレスである。

図４（ｃ）に示すように、統合スケジューリング管理フレームフォーマットは、さらに、シーケンス制御フィールド、サービス品質制御フィールド、フレーム本体フィールド及びチェックサムフィールドを含む。シーケンス制御フィールドは、当該フレームのシーケンス番号識別子を記憶するために用いられ、サービス品質フィールドは、当該フレームのサービス種別及びサービスの優先度を記憶するために用いられ、チェックサムフィールドは、チェックサム数値を記憶するために用いられ、正確さ検出に用いられることができる。

上記した統合スケジューリング管理フレームフォーマットの採用により、意思決定結果を所定のネットワークノードに送信することを確保することができ、ネットワークノードは、受信されたプロトコルフレームに基づいて意思決定結果を取得してもよい。

ネットワーク自律意思決定ノードが畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークモデルを介して応用シーンを予測するプロセス、及び強化学習モデルを介して意思決定結果を得るプロセスについては、上記実施例における、ネットワークノードが応用シーンを予測するプロセス及び意思決定結果を得るプロセスと同様であるため、ここで繰り返して説明しない。

ネットワーク自律意思決定ノードを介して意思決定結果を予測し、意思決定結果をネットワークノードに送信することにより、ネットワークノードの管理を容易にさせることができる。

図５に示すように、前記方法は、さらに、クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードに応用されることができ、選択的に、前記方法は、
クラウドスケジューリングコンポーネントとネットワーク自律意思決定ノードを介してネットワークノードのデータ情報をそれぞれ取得するＳ５０１であって、前記クラウドスケジューリングコンポーネントにより取得されるデータ情報が第１のデータ情報であり、前記ネットワーク自律意思決定ノードにより取得されるデータ情報が第２のデータ情報であり、前記第１のデータ情報が長周期のデータ情報であり、前記第２のデータ情報が短周期のデータ情報であるＳ５０１と、
クラウドスケジューリングコンポーネントを介して所定の時点での前記ネットワークノードの第１の応用シーンを予測し、ネットワーク自律意思決定ノードを介して所定の時点での前記ネットワークノードの第２の応用シーンを予測するＳ５０２と、
前記クラウドスケジューリングコンポーネントを介して第１の応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、第１の意思決定結果を決定するＳ５０３と、
前記ネットワーク自律意思決定ノードを介して取得された第２の応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、第２の意思決定結果を決定するＳ５０４と、
前記ネットワーク自律意思決定ノードを介して第１の意思決定結果と第２の意思決定結果に基づき、第３の意思決定結果を決定し、前記ネットワークノードが前記所定の時点に第３の意思決定結果の中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するように、統合スケジューリング管理プロトコルフレームを介して第３の意思決定結果を前記ネットワークノードに送信するＳ５０５と、を含む。

本実施例において、クラウドスケジューリングコンポーネントは、１つの主要クラウドスケジューリングコンポーネント及び複数の予備クラウドスケジューリングコンポーネントを含むことができる。同様に、１つのエリア内のネットワーク自律意思決定ノードには、複数のネットワーク自律意思決定ノードも含まれている。主要クラウドスケジューリングコンポーネント又はネットワーク自律意思決定ノードに異常が出ると、予備クラウドスケジューリングコンポーネント又は他の利用可能なネットワーク自律意思決定ノードによって置き換えられることができる。

ネットワークノードで取得されたスケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報及び無線チャネル情報は、短周期のデータ情報であってもよく、長周期のデータ情報であってもよい。短周期のデータ情報としては、ミリ秒レベルのデータ情報で、リアルタイム性の高い情報であってもよい。例えば、取得されたスケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報及び無線チャネル情報は、１０ミリ秒ごとに変化する情報であり、長周期のデータ情報としては、分レベル又はより時間の長いデータ情報であってもよい。例えば、取得されたスケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報及び無線チャネル情報は、１分間、ひいてはより長い時間ごとに変化する情報である。前記長周期と前記短周期の具体的な周期の期間は、実際の必要に応じて設定されることができ、長周期に対応する周期の期間が短周期に対応する周期の期間よりが長いように確保すればよい。

クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードは、取得されたデータ情報をそれぞれ処理することができ、処理後に、クラウドスケジューリングコンポーネントは、第１の意思決定結果を得ることができ、ネットワーク自律意思決定ノードは、第２の意思決定結果を得ることができる。クラウドスケジューリングコンポーネントは、第１の意思決定結果をネットワーク自律意思決定ノードに送信することができ、ネットワーク自律意思決定ノードは、第３の意思決定結果を生成してネットワークノードに送信することができる。例えば、同一のネットワークノードに対して、クラウドスケジューリングコンポーネントに発生する第１の意思決定結果は、将来の第３のスケジューリング周期に、時間領域リソースと周波数領域リソースをアクティブ化することであり、ネットワーク自律意思決定ノードに発生する第２の意思決定結果は、次のスケジューリング周期に、時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースをアクティブ化することであると、ネットワーク自律意思決定ノードにより、次のスケジューリング周期に、時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースをアクティブ化し、第３のスケジューリング周期に、時間領域リソースと周波数領域リソースをアクティブ化する指示情報をネットワークノードに送信する。ネットワークノードは指示情報を受信した後、所定のスケジューリング周期に、予め設定された無線ネットワークリソースをアクティブ化する。

上記方法により、２つのレベルのスケジューリング、すなわち、クラウドスケジューリングコンポーネントとネットワーク自律意思決定ノードのスケジューリングによって、長周期の期間内の情報と短周期の期間内の情報をそれぞれ処理することができ、ネットワークノードが所定の時点での予め設定された無線ネットワークリソースを順調にアクティブ化することを確保することができる。

図６は、本願の実施例により提供されるプロトコルスタックの構造概略図であり、当該プロトコルスタックは、ネットワーク自律意思決定ノード及びクラウドスケジューリングコンポーネントに応用される。

本実施例において、クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノード中には、いずれも統合スケジューリング管理モジュール及び少なくとも１つのプロトコル変換モジュールが含まれており、プロトコル変換モジュールを介してクラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードの無線ネットワークの切り替えを実現することができ、例えば、ネットワーク自律意思決定ノードは、ネットワークノードから送信された情報を受信すると、ネットワークノードは時分割多元接続の無線ネットワークである無線ネットワークを採用するが、ネットワーク自律意思決定ノードは、直交周波数分割多元接続の無線ネットワークである無線ネットワークを採用する場合、ネットワーク自律意思決定ノードは、プロトコル変換モジュールを介して自体に採用される無線ネットワークを時分割多元接続の無線ネットワークに変換し、ネットワークノードとの間の情報伝送を実現することができる。

統合スケジューリング管理モジュールは、取得された応用シーンに基づいて意思決定結果を決定し、決定された意思決定結果をネットワークノードに送信するために用いられる。

図６に示すように、プロトコルスタックは、統合スケジューリング管理モジュール６０１及び複数のプロトコル変換モジュール６０２などのいくつかのプロトコル変換モジュールを含む。統合スケジューリング管理モジュール６０１は、サービスアクセスポイントを介して各プロトコル変換モジュール６０２のサービスアクセスポイントに接続され、サービスアクセスポイントがロジックインタフェースであり、上層と下層の間の通信インタフェースである。

図６に示すように、前記プロトコルスタックは、さらに、データリンク層Ｌ２モジュール６０３及び物理層Ｌ１モジュール６０４を含み、物理層Ｌ１モジュールは、主に、データに対してエンコードやデコードなどの操作を行うことにより、データをチャネルで間違いなく伝送させるために用いられ、データリンク層Ｌ２モジュールは、主に、対応するネットワークノードエアインタフェースにネットワークリソースをアクセスするように制御することを実現するために用いられる。

図６に示すように、前記プロトコル変換モジュール６０２は、Ｌ２サービスアクセスポイントを介して、いくつかのデータリンク層Ｌ２モジュール６０３とのデータ変換及び伝送を行うことができ、Ｌ１サービスアクセスポイントを介して、いくつかの物理層Ｌ１モジュール６０４とのデータ変換及び伝送を行うことができ、例えば、前記プロトコル変換モジュール６０２は、Ｌ２サービスアクセスポイントを介して、データリンク層Ｌ２１モジュール６０３とデータリンク層Ｌ２２モジュール６０３のサービスアクセスポイントにそれぞれ接続され、データ変換及び伝送を実現することができる。Ｌ１サービスアクセスポイントを介して、物理層Ｌ１１モジュール６０４と物理層Ｌ１２モジュール６０４のサービスアクセスポイントに接続され、データ変換及び伝送を実現することができる。物理層Ｌ１モジュール６０４とデータリンク層Ｌ２モジュール６０３がプロトコル変換モジュール６０２に伝送するデータにより、ネットワークを前記プロトコル変換モジュール６０２によって予め設定された無線通信モジュールに切り替えることは確保されることができる。

上記プロトコルスタックには、統合スケジューリング管理モジュールを設けることにより、意思決定結果を決定することが可能になり、データ送信側に用いられるネットワークタイプに一致しないと、プロトコル変換モジュールを介してネットワークタイプの切り替えを実現することが可能になったため、ネットワークノードから送信された情報を受信するとともに、受信された情報に基づいて意思決定結果を生成することができることは確保される。

また、クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードは、さらに、取得されたデータ情報を記憶することもでき、以下、データ情報の記憶プロセスについて詳細に説明する。

選択的に、前記クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードには、いずれもデータ記憶モジュールが含まれており、前記方法は、さらに、
前記クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードは、前記ネットワークノードの通信能力情報をブロックチェーンに記憶することと、
データ記憶モジュールを介してネットワークノードから報告された前記ネットワーク状態情報、無線チャネル情報、スケジューリング要求情報及びリソース予約占用指示情報を時間順に記憶することと、を含む。

本実施例において、ネットワークノードの通信能力情報は、低周波数で変化するデータ情報であり、低周波数で変化することは、前記データ情報の変化が、低周波数で保たれていることを示している。低周波数で変換するデータ情報は、ブロックチェーンに保存されることができる。ネットワークノードの通信能力情報とは、当該ネットワークノードでサポートされるすべての通信能力情報のことである。具体的に、前記ブロックチェーンは、ハイパーレジャー（Ｈｙｐｅｒｌｅｄｇｅｒ）プラットフォームに基づいて開発されたものであり、正確なネットワークノード情報及びネットワークノードの通信能力情報を記憶し、ビザンチンフォールトトレラントアルゴリズムを用いてデータ情報の可能な損傷又は改ざん問題を解決するために用いられる。

ブロックチェーンを採用してネットワークノードの通信能力情報を保存することにより、保存される情報は、強い改ざん防止能力が付与され、これによりネットワークノードの通信能力情報に基づいて得られる意思決定結果が現在のネットワーク状態情報、無線チャネル情報、ネットワークスケジューリング要求情報及びリソース予約占用指示情報下での前記ネットワークノードに適応する意思決定結果であるように確保される。

クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードは、受信されたリアルタイムに変化するデータ情報を、時間的前後順にしたがって、データ記憶モジュール、例えば時系列データベースに記憶する。時系列データベースを用いて、取得されたリアルタイムに変化するデータを単独なテーブルとして記憶することができ、これにより、データの連続記憶は実現され、ランダムな読み取り操作は減少される。

上記データ記憶モジュールを用いてネットワーク状態情報、無線チャネル情報、スケジューリング要求情報及びリソース予約占用指示情報を記憶すると、データ受信時間の前後順にしたがって次第に記憶することができ、これにより時間的に前のネットワーク状態情報、無線チャネル情報、スケジューリング要求情報及びリソース予約占用指示情報に対する処理を実現し、ネットワークノードが長時間にわたっても予め設定された無線ネットワークリソースをアクティブ化できないことを回避する。

図７は、本願の実施例により提供される無線インテリジェント意思決定通信装置の構造概略図であり、前記装置は、
スケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報、無線チャネル情報及びネットワークノードの通信能力情報を含む各ネットワークノードのデータ情報を取得するための取得モジュール７０１と、
１つのネットワークノードに対して、前記データ情報に基づいて前記ネットワークノードの所定の時点でのシーンを予測するための予測モジュール７０２と、
所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、前記ネットワークノードの応用シーンと対応関係を持つマルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定し、前記所定の時点に前記ネットワークノードのマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するためのアクティブ化モジュール７０３と、を含む。

本願の実施例により提供される無線インテリジェント意思決定通信装置は、図２に示す上記実施例に係る無線インテリジェント意思決定通信方法を実施することができ、その実施原理及び技術的効果が類似するため、ここで繰り返して説明しない。

本願の実施例は、さらに、無線インテリジェント意思決定通信システムを提供し、前記システムは、ネットワーク自律意思決定ノード及びネットワークノードを含み、
前記ネットワークノードは、ネットワーク自律意思決定ノードに、スケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報、無線チャネル情報及びネットワークノードの通信能力情報を含むデータ情報を送信するために用いられ、
前記ネットワーク自律意思決定ノードは、ネットワークノードのデータ情報を取得し、所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測し、応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、意思決定結果を決定するために用いられ、
前記ネットワーク自律意思決定ノードは、さらに、前記ネットワークノードが前記所定の時点に意思決定結果の中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するように、統合スケジューリング管理プロトコルフレームを介して意思決定結果を前記ネットワークノードに送信するために用いられる。

本願の実施例により提供される無線インテリジェント意思決定通信システムは、図３に示す上記実施例に係る無線インテリジェント意思決定通信方法を実施することができ、その実施原理及び技術的効果が類似するため、ここで繰り返して説明しない。

図８は、本願の実施例により提供される無線インテリジェント意思決定通信システムであり、図８に示すように、前記システムは、ネットワーク自律意思決定ノード８０１、クラウドスケジューリングコンポーネント８０２及びネットワークノード８０３を含む。

前記クラウドスケジューリングコンポーネント８０２は、取得された第１のデータ情報に基づいて第１の応用シーンを決定し、第１の応用シーンに応じて第１の意思決定結果を決定するために用いられ、
前記ネットワーク自律意思決定ノード８０１は、取得された第２のデータ情報に基づいて第２の応用シーンを決定し、第２の応用シーンに応じて第２の意思決定結果を決定するために用いられ、
前記ネットワーク自律意思決定ノード８０１は、前記第１の意思決定結果と第２の意思決定結果に基づいて第３の意思決定結果を決定し、前記ネットワークノードが前記所定の時点に第３の意思決定結果の中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するように、統合スケジューリング管理プロトコルフレームを介して第３の意思決定結果を前記ネットワークノードに送信し、
前記第１のデータ情報が長周期のデータ情報であり、前記第２のデータ情報が短周期のデータ情報である。

本願の実施例により提供される無線インテリジェント意思決定通信システムは、図５に示す上記実施例に係る無線インテリジェント意思決定通信方法を実施することができ、その実施原理及び技術的効果が類似するため、ここで繰り返して説明しない。

最後に説明すべきものとして、以上の各実施例は、本願の技術案を説明するためのものであり、それを制限するものではない。前述の各実施例を参照しながら本願について詳細に説明するが、当業者であれば、依然として前述の各実施例に記載の技術案を修正するか、又はそのうちの一部又はすべての技術的特徴に対して等価置換を行うことができ、これらの修正又は置換は、対応する技術案の本質を本願の各実施例の技術案の範囲から逸脱しないと理解すべきである。

Claims

ネットワーク自律意思決定ノードによって実行される無線インテリジェント意思決定通信方法であって、前記方法は、
スケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報、無線チャネル情報及びネットワークノードの通信能力情報を含むネットワークノードのデータ情報を取得することと、
前記データ情報に基づいて所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測することと、
所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、前記ネットワークノードの応用シーンと対応関係を持つマルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定し、前記所定の時点に前記ネットワークノードのマルチドメインの組み合わせをアクティブ化することと、を含むことを特徴とするネットワーク自律意思決定ノードによって実行される無線インテリジェント意思決定通信方法。
前記データ情報に基づいて所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測することは、
前記データ情報に基づいて前記ネットワークノードの決定論的変化情報を予測することと、
前記決定論的変化情報に基づいてネットワークノードの応用シーンを決定することと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、マルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定することは、
所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報を強化学習モデルに入力し、前記強化学習モデルの出力結果を意思決定結果として決定することを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、マルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定することは、
前記ネットワークノードが静的応用シーンにあり、且つ、前記ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソースと周波数領域リソースが含まれると、前記意思決定結果が前記ネットワークノードの時間領域リソースと周波数領域リソースをアクティブ化することであること、または、
前記ネットワークノードが移動的応用シーンにあり、且つ、前記ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースが含まれると、前記意思決定結果が前記ネットワークノードの時間領域リソース、周波数領域リソース及び空間領域リソースをアクティブ化することであること、または、
前記ネットワークノードが干渉の存在する応用シーンにあり、且つ、前記ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース及びコード領域リソースが含まれると、前記意思決定結果が前記ネットワークノードの時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース及びコード領域リソースをアクティブ化することであること、または、
前記ネットワークノードが障害物の多い応用シーンにあり、且つ、前記ネットワークノードの通信能力情報に時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース、コード領域リソース及び時間遅延ドップラー領域リソースが含まれると、前記意思決定結果が前記ネットワークノードの時間領域リソース、周波数領域リソース、空間領域リソース、コード領域リソース及び時間遅延ドップラー領域リソースをアクティブ化することであること、を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
前記方法は、ネットワークノードに応用され、前記ネットワークノードは、畳み込み長期および短期記憶ハイブリッドニューラルネットワークモデルを介してネットワークノードが配置される応用シーンを予測し、前記ネットワークノードは、強化学習モデルを介してアクティブ化対象であるマルチドメインの組み合わせを決定することを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
ネットワークノードのデータ情報を取得することは、
ネットワーク自律意思決定ノードを介してネットワークノードのデータ情報を取得することを含み、
相応的に、前記データ情報に基づいて所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測することは、
ネットワーク自律意思決定ノードを介して所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測することを含み、
相応的に、所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に応じて、マルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定し、前記所定の時点に前記ネットワークノードのマルチドメインの組み合わせをアクティブ化することは、
前記ネットワーク自律意思決定ノードを介して応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、意思決定結果を決定することと、前記ネットワークノードが前記所定の時点に意思決定結果の中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するように、統合スケジューリング管理プロトコルフレームを介して意思決定結果を前記ネットワークノードに送信することと、を含むことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の方法。
ネットワークノードのデータ情報を取得することは、
クラウドスケジューリングコンポーネントとネットワーク自律意思決定ノードを介してネットワークノードのデータ情報をそれぞれ取得することであって、前記クラウドスケジューリングコンポーネントにより取得されるデータ情報が第１のデータ情報であり、前記ネットワーク自律意思決定ノードにより取得されるデータ情報が第２のデータ情報であり、前記第１のデータ情報が長周期のデータ情報であり、前記第２のデータ情報が短周期のデータ情報であることを含み、
相応的に、前記データ情報に基づいて所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測することは、
クラウドスケジューリングコンポーネントを介して所定の時点での前記ネットワークノードの第１の応用シーンを予測することと、ネットワーク自律意思決定ノードを介して所定の時点での前記ネットワークノードの第２の応用シーンを予測することと、を含み、
相応的に、所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に応じて、マルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定し、前記所定の時点に前記ネットワークノードのマルチドメインの組み合わせをアクティブ化することは、
前記クラウドスケジューリングコンポーネントを介して第１の応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、第１の意思決定結果を決定することと、
前記ネットワーク自律意思決定ノードを介して取得された第２の応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、第２の意思決定結果を決定することと、
前記ネットワーク自律意思決定ノードを介して第１の意思決定結果と第２の意思決定結果に基づき、第３の意思決定結果を決定し、前記ネットワークノードが前記所定の時点に第３の意思決定結果の中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するように、統合スケジューリング管理プロトコルフレームを介して第３の意思決定結果を前記ネットワークノードに送信することと、を含むことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の方法。
前記クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードには、いずれも統合スケジューリング管理モジュール及び少なくとも１つのプロトコル変換モジュールが含まれており、クラウドスケジューリングコンポーネントとネットワーク自律意思決定ノードを介してネットワークノードのデータ情報をそれぞれ取得することは、
クラウドスケジューリングコンポーネント又はネットワーク自律意思決定ノードのネットワークタイプがデータ伝送用のネットワークノードにより採用されるネットワークタイプに一致しないと、クラウドスケジューリングコンポーネント又はネットワーク自律意思決定ノードは、前記プロトコル変換モジュールを介してネットワークタイプを前記ネットワークノードに一致するネットワークタイプに切り替えることを含み、
相応的に、クラウドスケジューリングコンポーネントを介して所定の時点での前記ネットワークノードの第１の応用シーンを予測することは、
クラウドスケジューリングコンポーネントの中の統合スケジューリング管理モジュールを介して第１の応用シーンに応じて第１の意思決定結果を決定することを含み、
相応的に、ネットワーク自律意思決定ノードを介して所定の時点での前記ネットワークノードの第２の応用シーンを予測することは、
ネットワーク自律意思決定ノードの中の統合スケジューリング管理モジュールを介して第２の応用シーンに応じて第２の意思決定結果を決定することを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードには、いずれもデータ記憶モジュールが含まれており、クラウドスケジューリングコンポーネントとネットワーク自律意思決定ノードを介してネットワークノードのデータ情報をそれぞれ取得した後に、前記方法は、さらに、
前記クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワーク自律意思決定ノードは、前記ネットワークノードの通信能力情報をブロックチェーンに記憶することと、
データ記憶モジュールを介してネットワークノードから報告された前記ネットワーク状態情報、無線チャネル情報、スケジューリング要求情報及びリソース予約占用指示情報を時間順に記憶することと、を含むことを特徴とする請求項７又は８に記載の方法。
無線インテリジェント意思決定通信装置であって、
スケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報、無線チャネル情報及びネットワークノードの通信能力情報を含む各ネットワークノードのデータ情報を取得するための取得モジュールと、
１つのネットワークノードに対して、前記データ情報に基づいて前記ネットワークノードの所定の時点でのシーンを予測するための予測モジュールと、
所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、前記ネットワークノードの応用シーンと対応関係を持つマルチドメインの組み合わせが含まれる意思決定結果を決定し、前記所定の時点に前記ネットワークノードのマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するためのアクティブ化モジュールと、を含むことを特徴とする無線インテリジェント意思決定通信装置。
無線インテリジェント意思決定通信システムであって、前記システムは、ネットワーク自律意思決定ノード及びネットワークノードを含み、
前記ネットワークノードは、ネットワーク自律意思決定ノードに、スケジューリング要求情報、リソース予約占用指示情報、ネットワーク状態情報、無線チャネル情報及びネットワークノードの通信能力情報を含むデータ情報を送信するために用いられ、
前記ネットワーク自律意思決定ノードは、ネットワークノードのデータ情報を取得し、所定の時点での前記ネットワークノードの応用シーンを予測し、応用シーン及びネットワークノードの通信能力情報に基づき、意思決定結果を決定するために用いられ、
前記ネットワーク自律意思決定ノードは、さらに、前記ネットワークノードが前記所定の時点に意思決定結果の中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するように、統合スケジューリング管理プロトコルフレームを介して意思決定結果を前記ネットワークノードに送信するために用いられることを特徴とする無線インテリジェント意思決定通信システム。
無線インテリジェント意思決定通信システムであって、前記システムは、ネットワーク自律意思決定ノード、クラウドスケジューリングコンポーネント及びネットワークノードを含み、
前記クラウドスケジューリングコンポーネントは、取得された第１のデータ情報に基づいて第１の応用シーンを決定し、第１の応用シーンに応じて第１の意思決定結果を決定するために用いられ、
前記ネットワーク自律意思決定ノードは、取得された第２のデータ情報に基づいて第２の応用シーンを決定し、第２の応用シーンに応じて第２の意思決定結果を決定するために用いられ、
前記ネットワーク自律意思決定ノードは、前記第１の意思決定結果と第２の意思決定結果に基づいて第３の意思決定結果を決定し、前記ネットワークノードが所定の時点に第３の意思決定結果の中のマルチドメインの組み合わせをアクティブ化するように、統合スケジューリング管理プロトコルフレームを介して第３の意思決定結果を前記ネットワークノードに送信し、
前記第１のデータ情報が長周期のデータ情報であり、前記第２のデータ情報が短周期のデータ情報であることを特徴とする無線インテリジェント意思決定通信システム。