摘要
5G网络正面临日益复杂的用户需求和海量业务接入的挑战,靠人工管理难以应对,迫切需要实现网络智能化、自动化,大数据分析技术为此提供了可能性。大数据驱动的5G网络智能管理技术,是实现5G网络高效灵活运行的关键所在,开展这方面的研究,对于支撑5G网络大规模商用、提供个性化的高质量通信服务、实现5G网络治理体系创新具有重要意义。本文提出一种面向智能化的大数据驱动型5G网络资源优化方法,以及基于深度强化学习的5G网络切片资源动态优化算法,同时设计用户关联关系自学习机制,旨在实现对网络资源的精细化管理,从而提高资源利用效率。仿真结果表明,所提出方法可以有效提升5G核心网和无线接入网的资源利用效率,为用户提供更好的网络质量,验证了方法的有效性。
出处
《互联网周刊》
2024年第3期40-42,共3页
China Internet Week
作者简介
杨红森,本科,讲师,研究方向:计算机科学与技术。
