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龙图腾网恭喜上海大学申请的专利基于保障SLA的RAN侧切片资源分配方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114390703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210052492.3，技术领域涉及：H04W72/1263；该发明授权基于保障SLA的RAN侧切片资源分配方法及系统是由孙彦赞;高圣育;张舜卿;吴雅婷;王涛设计研发完成，并于2022-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于保障SLA的RAN侧切片资源分配方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于保障SLA的RAN侧切片资源分配方法，包括数据集采集阶段和切片资源预测阶段，其中：通过OAI系统，采集实际无线通信场景下用户终端与基站在无线通信过程中产生的信息交互数据，经预处理后匹配输入预测网络的数据格式；将信息交互数据输入训练后的预测网络得到资源分配方案。本发明通过基于RNN的长短期记忆LSTM算法，能够更好地表现对SLA保障和资源利用率的要求指标，从而在预测网络训练结束时得到更好的RAN侧网络切片资源编排方案。

本发明授权基于保障SLA的RAN侧切片资源分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于保障SLA的RAN侧切片资源分配方法，其特征在于，包括数据集采集阶段和切片资源预测阶段，其中：通过OAI系统，采集实际无线通信场景下用户终端与基站在无线通信过程中产生的信息交互数据，经预处理后匹配输入预测网络的数据格式；将信息交互数据输入训练后的预测网络得到资源分配方案；所述的切片资源预测阶段包括：构建基于LSTM的预测网络并进行离线训练并进行切片资源编排；所述的构建基于LSTM的预测网络并进行离线训练包括：步骤2.1、采用包含循环神经网络的LSTM的预测网络，以探索长时间尺度下用户的行为习惯特征；在预测时间尺度的定义上，利用UE与eNodeB的历史交互信息，预测下一时刻内切片的资源编排策略；步骤2.2、设计损失函数：将SLA保障指数和资源利用率转化到预测网络的损失函数中，具体为：其中：x为预测资源数与所需资源数的比值，0≤x，β0表示一个惩罚项，以表征eNodeB向用户提供不可接受的服务的情况；0α1用于描述用户对由于切片资源不足而不能完全满足服务质量要求的服务的容忍度；斜率k0用作资源过度分配情况下的惩罚项；步骤2.3、预测网络收敛性判断：以数据集采集阶段得到的训练集训练预测网络，该预测网络根据每一步计算的损失值，更新预测网络各层权重参数，网络未收敛时，网络的输出会作为网络输入，重新进行下一轮预测网络训练，持续进行预测网络参数更新，网络收敛时，训练完成，预测网络的输出便可为切片资源编排提供依据。

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