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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
摘要：本发明提供了非监督学习下的URLLC和eMBB资源分配方法、系统及存储介质，该URLLC和eMBB资源分配方法包括：步骤一：在每个时隙一开始确定eMBB用户资源分配策略，并在该时隙内保持不变；步骤二：在每个微时隙根据活跃的URLLC用户数进行eMBBURLLC用户配对，将原多用户问题转化为多个单对eMBBURLLC用户问题；步骤三：从单对eMBBURLLC用户角度建立基于泛函优化的资源分配模型，解决多个单对eMBBURLLC用户资源分配问题并及时更新eMBB用户剩余资源。本发明的有益效果是：本发明可以实现URLLC的超低时延要求，同时有效降低因无法满足URLLC服务质量而造成的丢包率。
主权项：1.一种非监督学习下的URLLC和eMBB资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在每个时隙一开始确定eMBB用户资源分配策略，并在该时隙内保持不变；步骤二：在每个微时隙根据活跃的URLLC用户数进行eMBBURLLC用户配对，将原多用户问题转化为多个单对eMBBURLLC用户问题；步骤三：从单对eMBBURLLC用户角度建立基于泛函优化的资源分配模型，利用非监督学习框架解决单对eMBBURLLC用户资源分配问题，最后通过解决多个单对eMBBURLLC用户资源分配问题并及时更新eMBB用户剩余资源，从而解决原多用户问题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 非监督学习下的URLLC和eMBB资源分配方法、系统及存储介质
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