【摘 要】
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当前工业控制领域的生产需要和日新月异的高科技发展带来了工业智能化新时代,5G网络以大带宽、低时延特点为工业控制系统传输大量高实时数据提供了可能。面向工业领域的5G超可靠低时延通信(URLLC)是在原有增强移动宽带(e MBB)的基础上进一步降低了传输时延,理想状态下一个数据的传输时延最小可为5ms,已可应用于许多工业控制系统中。但实际应用中5G网络需同时传输多个控制子系统的数据,多个数据间的资源竞
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当前工业控制领域的生产需要和日新月异的高科技发展带来了工业智能化新时代,5G网络以大带宽、低时延特点为工业控制系统传输大量高实时数据提供了可能。面向工业领域的5G超可靠低时延通信(URLLC)是在原有增强移动宽带(e MBB)的基础上进一步降低了传输时延,理想状态下一个数据的传输时延最小可为5ms,已可应用于许多工业控制系统中。但实际应用中5G网络需同时传输多个控制子系统的数据,多个数据间的资源竞争导致传输时延难以缩短,因此如何同时保证多个数据的低时延传输仍需进一步研究。目前大多数低时延技术都基于物理层,物理层性能的提升在一定程度上受限于MAC层的传输调度算法,但已有的数据传输调度方法无法适用于频率域灵活可变的5G网络,研究5G环境下优化的无线网络高实时传输调度算法至关重要。本文关注5G MAC层的传输调度问题,将5G无线空口时频资源抽象为资源块组的二维装箱问题,研究并优化了相应的5G MAC层基于监督学习的资源调度分配算法,达到降低数据传输时延的高实时通信目标。首先,针对5G网络特性,设计了性能较优的多因素协同调度算法,该算法一方面减少了数据传输时延,另一方面提供了分支定界算法的分支上界。其次,设计了分支定界算法,该算法以多因素协同调度算法的结果为分支上界,结合时延预估、深度遍历等快速剪枝规则在不丢弃最优解的前提下减少待搜索的解空间,通过遍历剪枝后的局部解空间,在待传输数据的每一个资源块组可能的位置和形态中寻找最优解。同时,采用大资源块划分算法,增加可传输数据的数量,进一步突破分支定界算法搜索能力的限制,实现最优解训练集的数据增强。最后,基于该训练集采用监督学习方法训练获得可求得调度近优解的网络模型。实验及实验结果分析表明本文提出的调度算法与降序首次适应调度算法相比,降低了约12%左右的数据传输时延,提高了12%左右的资源利用率。为进一步验证本文所提方法的有效性,搭建了基于5G的URLLC平台,实验结果表明本文所提方法在实际工业控制环境中能够高实时的传输更多的工业控制数据。
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