基于深度强化学习的光无线融合接入网端到端网络切片映射
李若宇1
望运武2
顾家骅2
朱敏2
1.东南大学信息科学与工程学院,江苏南京 2100962.东南大学移动通信国家重点实验室,江苏南京 210096
摘要：在光无线融合接入网中,光波长负责承载无线数据,其传输速率反过来影响计算资源和光带宽资源的分配.但是,光端和无线端的独立调度往往不够灵活,导致光端和无线资源的协作和利用效率低下.研究了光无线融合接入网端到端(E2E)网络切片映射问题.为了结合无线端用户需求和光端无线接入网(RAN)切片调度,建立了端到端网络切片映射模型,并提出了一种深度强化学习(DRL)方法.为了增强DRL代理的决策过程,提出了一种切片请求分解方案,将每个切片请求被分为两个子请求,最后通过模拟大规模的33节点网络来评估该算法的有效性.结果表明,提出的DRL优于启发式算法,在大规模网络中减少了 34.4％的网络资源.
关键词：端到端光无线网络切片无线接入网(RAN)切片深度强化学习
分类号：TN929.1(无线通信)TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(62271135)
论文发表日期：2025-10-25
在线出版日期：2026-08-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 669-678 )
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