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动态不确定场景下认知工业物联网的资源分配策略 被引量：3
1
作者 李姣军 喻涛 +4 位作者 周继华 杨凡 赵涛 吴天舒 马兹林 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期960-966,共7页
针对动态不确定场景下认知工业物联网(CIIoT)业务的时延保障难题,提出动态不确定场景下保障业务时延需求的CIIoT资源分配策略.构建基于时延敏感业务的时延模型,推导保障业务时延需求的速率解析解.基于时延模型建立以最大化网络吞吐量为... 针对动态不确定场景下认知工业物联网(CIIoT)业务的时延保障难题,提出动态不确定场景下保障业务时延需求的CIIoT资源分配策略.构建基于时延敏感业务的时延模型,推导保障业务时延需求的速率解析解.基于时延模型建立以最大化网络吞吐量为目标的CIIoT资源优化模型,该模型考虑在动态不确定环境下联立基站发射功率约束、设备之间的干扰约束和业务传输时延保障约束.由于该模型存在动态不确定性,导致模型难以求解,采用鲁棒优化理论将不确定参数约束转化为确定性约束问题,提出在动态不确定场景下CIIoT的资源分配策略.仿真结果表明,所提算法在动态不确定环境下有效地保障了业务的时延需求,提高了网络吞吐量. 展开更多
关键词 动态不确定场景 认知工业物联网(CIIoT) 时延保障 资源分配
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