无线通信中基于卷积神经网络的负载均衡系统
朱明浩1
李君2
李正权3
仲星1
张茜茜1
沈国丽1
1.南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京 2100442.无锡学院电子信息工程学院 无锡 2141053.江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 无锡 214122;北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 北京 100876
摘要：针对无线系统中基站负载不均衡问题,提出一种利用Python+Keras框架测试CNN模型的负载均衡方案,首先提出考虑基站的负载的优化问题,通过基于图论的库恩-马克(Kuhn-Munkres,KM)算法求解,并设计训练了CNN网络模型来学习信道状态信息到实现负载均衡的解之间的非线性映射关系.实验仿真表明,该网络模型可以自动提取信道状态信息的特征并激活链路,准确率达到98.6%,不仅取得了基站间更均衡的负载,计算复杂度也更低,实现了快速可靠的关联调度.
关键词：无线通信负载均衡CNN资源分配用户关联
分类号：TN929.5(无线通信)
论文发表日期：2023-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 2007-2012,2194 )
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