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摘要:
针对无线虚拟化网络在时间域上业务请求的动态变化和信息反馈时延导致虚拟资源分配的不合理,该文提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络的流量感知算法,该算法通过服务功能链(SFC)的历史队列信息来预测未来负载状态.基于预测的结果,联合考虑虚拟网络功能(VNF)的调度问题和相应的计算资源分配问题,提出一种基于最大最小蚁群算法(MMACA)的虚拟网络功能动态部署方法,在满足未来队列不溢出的最低资源需求的前提下,采用按需分配的方式最大化计算资源利用率.仿真结果表明,该文提出的基于LSTM神经网络预测模型能够获得很好的预测效果,实现了网络的在线监测;基于MMACA的VNF部署方法有效降低了比特丢失率的同时也降低了整体VNF调度产生的平均端到端时延.
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文献信息
篇名 5G网络切片场景中基于预测的虚拟网络功能动态部署算法
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 5G网络切片 资源分配 流量感知 预测 虚拟网络功能F调度
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 2071-2078
页数 8页 分类号 TN929.5
字数 6397字 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT180894
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈前斌 重庆邮电大学通信与信息工程学院 321 2153 22.0 32.0
2 唐伦 重庆邮电大学通信与信息工程学院 165 904 14.0 22.0
3 赵国繁 重庆邮电大学移动通信重点实验室 9 10 2.0 2.0
4 杨友超 重庆邮电大学通信与信息工程学院 3 4 2.0 2.0
5 周钰 重庆邮电大学移动通信重点实验室 3 4 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
5G网络切片
资源分配
流量感知
预测
虚拟网络功能F调度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导