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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明涉及一种eMBB与突发URLLC共存场景下网络切片的资源分配方法，考虑了在URLLC突发情况下，通过增加一个排队机制减少URLLC的丢包数量，并计算了此时eMBB数据包和URLLC数据包的平均传输时延，通过排队论分别计算出此时eMBB切片和URLLC切片中用户的平均计算和排队时延。利用BCD算法最大化eMBB最大平均吞吐量时，并保证了eMBB切片和URLLC切片中用户的平均时延与基站分配资源的可行性，得到了合理的资源分配方案。

主权项：1.一种eMBB与突发URLLC共存场景下网络切片的资源分配方法，其特征在于，包括：将基站总计算资源分配至URLLC切片和eMBB切片；利用泊松过程模拟eMBB数据包的到达过程，根据排队论获取所述eMBB切片的平均排队时延和计算时延；利用复合泊松过程模拟URLLC数据包突发的到达过程，根据排队论获取所述URLLC切片的平均排队时延和计算时延；其中，所述eMBB切片的平均排队时延和计算时延为eMBB切片的平均排队时延与平均计算处理时延之和，表示为： 式中，Te,o为eMBB切片的平均排队时延和计算时延，se为基站处理一个eMBB数据包的时间，为基站处理一个eMBB数据包的平均时间，ηe为eMBB平均任务计算强度，c为分配至eMBB切片的计算资源在基站总计算资源的占比，F为基站总计算资源，λe为eMBB数据包的平均到达速率，为确保eMBB切片计算队列的稳定性，所述URLLC切片的平均排队时延和计算时延为URLLC切片的平均排队时延与平均计算处理时延之和，表示为： 式中，Tu,o为URLLC切片的平均排队时延和计算时延，su为基站处理一个批次URLLC数据包的时间，每个批次中包含的URLLC数据包的个数相互独立，且为平均个数为λ的泊松分布，为基站处理一个批次URLLC数据包的平均时间，ηu为URLLC平均任务计算强度，a为分配至URLLC切片的计算资源在基站总计算资源的占比，为确保URLLC切片的计算队列的稳定性，获取数据传输时所述URLLC数据包的平均传输时延和所述eMBB数据包的平均传输时延；包括：根据排队机制，获取一个调度时间内所述URLLC数据包的平均传输数量，为： 式中，为一个调度时间内URLLC数据包的平均传输数量，xt为在一个调度时间内传输的URLLC数据包的数量，B为资源块的总数，PQ为等待队列中URLLC的数据包的平稳分布，f为每个调度时间到达的URLLC数据包的数量的概率密度函数，F为概率分布函数；根据一个调度时间内所述URLLC数据包的平均传输数量，所述URLLC数据包抢占所述eMBB切片中用户的子载波的比率和所述eMBB切片中用户分配子载波的方案，得到所述URLLC数据包的平均传输时延，为： 式中，Tu,w为URLLC数据包的平均传输时延，ku为URLLC数据包的大小，Pu为基站传输URLLC数据包的下行传输功率，hu为信道增益，V为信道色散，bl为块长，Q-1为高斯函数的逆，ξ表示传输错误的概率，σ2为噪声，为eMBB切片中用户的集合，为在频率上的资源块的集合，In,b为URLLC数据包抢占eMBB切片中用户n子载波的比率，Ln,b为eMBB切片中用户n分配子载波的方案，fb为每个子载波的带宽，为路径损耗，是关于hu期望；根据所述URLLC数据包抢占所述eMBB切片中用户的子载波的比率和所述eMBB切片中用户分配子载波的方案，得到所述eMBB数据包的平均传输时延，为： 式中，Te,w为eMBB数据包的平均传输时延，ke为eMBB数据包的大小，Pe为基站传输URLLC数据包的下行传输功率，he,n为信道增益；构建最大化eMBB平均吞吐量的优化问题，并利用所述eMBB切片的平均排队时延和计算时延、所述URLLC切片的平均排队时延和计算时延、所述eMBB数据包的平均传输时延和所述URLLC数据包的平均传输时延设置约束条件；所述优化问题表示为： 式中，τu为URLLC平均时延约束，τe为eMBB平均时延约束；利用块坐标下降算法对所述优化问题进行求解，得到使eMBB平均吞吐量最大的eMBB切片与URLLC切片的资源分配方案；其中，在数据传输时，对于所述URLLC数据包突发到达的情况，利用设置的排队机制，将未被传输的URLLC数据包置于等待队列，等待在下一个调度时间传输，当所述等待队列中的URLLC数据包超过系统容量则将超过部分的URLLC数据包被丢弃。

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