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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的上下行非对称子载波聚合方法及系统，包括：实时获取若干个待映射的第一子载波的第一状态数据；将所有第一子载波的第一状态数据输入至由合作映射神经网络训练后得到的合作映射模型，并根据合作映射模型的输出，分别将各第一子载波迁入对应的上行带宽集合或者下行带宽集合，获得第二节点带宽集合；遍历每个第二节点带宽集合，获取当前遍历的第二节点带宽集合中的各第一子载波的边际贡献度和预设使用成本，然后将边际贡献度小于预设使用成本的第一子载波迁出当前遍历的第二节点带宽集合并迁入其他的第二节点带宽集合。采用本发明实施例，对子载波进行合作映射与迁移，实现对子载波的动态调度与资源分配的优化。
主权项：1.一种基于神经网络的上下行非对称子载波聚合方法，其特征在于，包括：实时获取若干个待映射的第一子载波的第一状态数据；其中，所述第一状态数据包括信道增益和噪声功率；将所有所述第一子载波的第一状态数据输入至合作映射模型，并根据所述合作映射模型的输出，分别将各所述第一子载波迁入对应的第一节点带宽集合，获得各所述第一节点带宽集合对应的第二节点带宽集合；其中，所述合作映射模型是对合作映射神经网络进行训练后得到的，所述第一节点带宽集合为上行带宽集合或者下行带宽集合，电力系统的一个通信节点对应一个上行带宽集合和一个下行带宽集合；遍历每个第二节点带宽集合，获取当前遍历的第二节点带宽集合中的各所述第一子载波的边际贡献度和预设使用成本，然后将边际贡献度小于预设使用成本的第一子载波迁出当前遍历的第二节点带宽集合并迁入其他的第二节点带宽集合。
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