技术摘要：
本发明涉及一种基于大数据的智能通信分配系统，包括大数据服务系统以及若干主分配器，每一主分配器配置有若干5G基站；所述大数据服务系统包括有模型数据库，所述模型数据库存储有通讯模型以及该通讯模型对应的通讯策略组，所述通讯策略组包括若干不同的通讯策略以及通 全部
背景技术：
通信技术，又称通信工程(也作信息工程、电信工程，旧称远距离通信工程、弱电工 程)是电子工程的重要分支，同时也是其中一个基础学科。该学科关注的是通信过程中的信 息传输和信号处理的原理和应用。通信工程研究的是，以电磁波、声波或光波的形式把信息 通过电脉冲，从发送端(信源)传输到一个或多个接受端(信宿)。接受端能否正确辨认信息， 取决于传输中的损耗功率高低。信号处理是通信工程中一个重要环节，其包括过滤，编码和 解码等。通常使用的多址方式有:①频分多址:用户利用预先分配、互不重叠的频段进行接 收；②时分多址：用户利用预先分配、互不重叠的时间进行接收；③空分多址：用户利用预先 分配、互不重叠的波束覆盖区域进行接收；④码分多址：用户利用不同码型结构的正交性进 行相关接收。 而通讯时最重要的时如何进行通讯数据的分配，保证通讯数据的可靠性和合理 性，而不同的通信分配算法适用的情况也不同随着而随着5G技术的发展和普及，基站的高 密度化是目前非常显著的特征，那么就需要基站之间的通讯拓扑是时变的，而这种时变的 拓扑结构利用现有的通讯分配方式灵活性会受到影响，难以保证最大的传输效率。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明目的是提供一种基于大数据的智能通信分配系统。 为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种基于大数据的智能通信分配 系统，包括大数据服务系统以及若干主分配器，每一主分配器配置有若干5G基站； 所述大数据服务系统包括有模型数据库，所述模型数据库存储有通讯模型以及该 通讯模型对应的通讯策略组，所述通讯策略组包括若干不同的通讯策略以及通讯策略对应 的通讯偏差基数以及通讯效率基数； 所述的主分配器配置有基准信息数据库，所述基准信息数据库存储有基准参数信 息，所述基准参数信息其对应的每一5G基站设置，所述基准参数信息包括5G基站的基本参 数以及关联参数，所述主分配器设置有模型生成模块，所述模型生成模块根据所述基准信 息数据库以及该主分配器的分配基准信息生成对应的通讯模型； 所述大数据服务系统包括通讯更新策略，所述通讯更新策略包括配置有更新算 法，通过所述更新算法计算对应的通讯模型下每一通讯策略的使用优先值，并确定使用优 先值最高的通讯策略发送至对应的主分配器，所述使用优先值根据所述通讯偏差基数以及 通讯效率基数生成； 所述主分配器还配置有占空测试子系统，所述占空测试子系统配置有占空测试策 略以及对应的占空启动阈值，所述占空测试子系统实时获取该主分配器下所有通讯信道的 4 CN 111586178 A 说 明 书 2/5 页 利用率以获得利用率值，当利用率值低于占空测试阈值时执行对应的占空测试策略，所述 占空测试策略包括生成若干内容已知的通讯事件，并等待通讯事件完成以获取实际偏差数 以及实际效率数，并根据实际偏差数以及实际效率数生成反馈修正信息； 所述大数据服务系统包括反馈修正策略，所述反馈修正策略包括根据所述的反馈 修正信息修正所述通讯偏差基数以及通讯效率基数。 进一步地：每一通讯事件包括通讯起始端地址、通讯响应端地址以及通讯数据内 容。 进一步地：所述通讯数据内容包括通讯数据类型、数据大小以及分包数。 进一步地：所述的更新算法为S＝z(Zx-Zp) r(Rp/Rx) w,其中S为对应的使用优先 值，z为预设的误差调节参数，Zp为通讯偏差基数，Zx为该模型对应的偏差条件值，所述偏差 条件值反映该通讯模型对于通讯偏差的要求，r为预设的效率调节参数，Rp为通讯效率基 数，Rx为通讯条件值，所述通讯条件值反映该通讯模型对于通讯效率的要求，w为平滑因子， 所述平滑因子通过一预设的补偿稳定策略获得。 进一步地：所述补偿稳定策略包括通过补偿算法和稳定算法，所述补偿算法包括 计算通讯模型之间的相似度值，确定预设模型数量下相似度最高的通讯模型并构成通讯模 型组，通过稳定算法计算该模型组下每个通讯模型的平滑因子； 所述稳定算法为w＝m(Q1S1 K Qn-1Sn-1)，所述m为预设的平滑调节参数，Qn-1第n-1个 通讯模型对应的相似度值，所述Sn-1为第n-1个通讯模型的使用优先值，n为所述预设模型数 量。 进一步地：所述补偿算法为Qx＝Qs-|ae-as|-|be-bs| c d其中Qx为相似度值，Qs 为预设的相似度基准，ae为预设的作为对比的通讯模型包含的基站数量，as为该通讯模型 包含的基站数量，be作为对比的通讯模型通讯能力值，bs为该通讯模型的通讯能力值，c为 预设的场景值，当作为对比的通讯模型使用的场景与该通讯模型使用的场景不相同时c为 0，d为预设的协议值，当作为对比的通讯模型使用的协议与该通讯模型使用的协议不相同 时d为0。 进一步地：所述占空测试策略中包括获取每个通讯事件的理论内容，并比对得到 的实际内容的误差信息以得到实际偏差数，所述误差信息包括频偏以及丢包率。 进一步地：所述占空测试策略中包括获取每个通讯事件的理论完成时间，并计算 在理论完成时间内完成传输的通讯事件数以得到实际效率数。 进一步地：所述基本参数包括基站功率；所述关联参数包括该5G基站与另一5G基 站之间的距离以及路由关系。 进一步地：所述占空测试子系统还包括占空更新策略以及占空更新阈值，当利用 率值低于占空更新阈值时执行对应的占空更新策略，所述占空更新策略包括从所述模型数 据库中随机获取一对应的通讯策略并执行所述占空测试策略。 本发明技术效果主要体现在以下方面：通过这样设置，可以通过集中的配置对应 的通讯分配策略并实时获取每个通讯策略下进行测试，然后更新对应的使用优先值，然后 获得使用优先值较高的通讯策略以对应到5G基站系统中，这样一来整个系统适应性更强， 利用实地大数据的自反馈能力进行学习以提高每个系统的通讯效率。 5 CN 111586178 A 说 明 书 3/5 页 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所 需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施 例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获 得其他的附图。 图1：本发明系统分布关系图； 图2：本发明系统架构原理图。 附图标记：100、大数据服务子系统；110、模型数据库；200、主分配器；210、基准信 息数据库；220、占空测试子系统；300、5G基站。
本发明涉及一种基于大数据的智能通信分配系统，包括大数据服务系统以及若干主分配器，每一主分配器配置有若干5G基站；所述大数据服务系统包括有模型数据库，所述模型数据库存储有通讯模型以及该通讯模型对应的通讯策略组，所述通讯策略组包括若干不同的通讯策略以及通 全部
背景技术：
通信技术，又称通信工程(也作信息工程、电信工程，旧称远距离通信工程、弱电工 程)是电子工程的重要分支，同时也是其中一个基础学科。该学科关注的是通信过程中的信 息传输和信号处理的原理和应用。通信工程研究的是，以电磁波、声波或光波的形式把信息 通过电脉冲，从发送端(信源)传输到一个或多个接受端(信宿)。接受端能否正确辨认信息， 取决于传输中的损耗功率高低。信号处理是通信工程中一个重要环节，其包括过滤，编码和 解码等。通常使用的多址方式有:①频分多址:用户利用预先分配、互不重叠的频段进行接 收；②时分多址：用户利用预先分配、互不重叠的时间进行接收；③空分多址：用户利用预先 分配、互不重叠的波束覆盖区域进行接收；④码分多址：用户利用不同码型结构的正交性进 行相关接收。 而通讯时最重要的时如何进行通讯数据的分配，保证通讯数据的可靠性和合理 性，而不同的通信分配算法适用的情况也不同随着而随着5G技术的发展和普及，基站的高 密度化是目前非常显著的特征，那么就需要基站之间的通讯拓扑是时变的，而这种时变的 拓扑结构利用现有的通讯分配方式灵活性会受到影响，难以保证最大的传输效率。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明目的是提供一种基于大数据的智能通信分配系统。 为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种基于大数据的智能通信分配 系统，包括大数据服务系统以及若干主分配器，每一主分配器配置有若干5G基站； 所述大数据服务系统包括有模型数据库，所述模型数据库存储有通讯模型以及该 通讯模型对应的通讯策略组，所述通讯策略组包括若干不同的通讯策略以及通讯策略对应 的通讯偏差基数以及通讯效率基数； 所述的主分配器配置有基准信息数据库，所述基准信息数据库存储有基准参数信 息，所述基准参数信息其对应的每一5G基站设置，所述基准参数信息包括5G基站的基本参 数以及关联参数，所述主分配器设置有模型生成模块，所述模型生成模块根据所述基准信 息数据库以及该主分配器的分配基准信息生成对应的通讯模型； 所述大数据服务系统包括通讯更新策略，所述通讯更新策略包括配置有更新算 法，通过所述更新算法计算对应的通讯模型下每一通讯策略的使用优先值，并确定使用优 先值最高的通讯策略发送至对应的主分配器，所述使用优先值根据所述通讯偏差基数以及 通讯效率基数生成； 所述主分配器还配置有占空测试子系统，所述占空测试子系统配置有占空测试策 略以及对应的占空启动阈值，所述占空测试子系统实时获取该主分配器下所有通讯信道的 4 CN 111586178 A 说 明 书 2/5 页 利用率以获得利用率值，当利用率值低于占空测试阈值时执行对应的占空测试策略，所述 占空测试策略包括生成若干内容已知的通讯事件，并等待通讯事件完成以获取实际偏差数 以及实际效率数，并根据实际偏差数以及实际效率数生成反馈修正信息； 所述大数据服务系统包括反馈修正策略，所述反馈修正策略包括根据所述的反馈 修正信息修正所述通讯偏差基数以及通讯效率基数。 进一步地：每一通讯事件包括通讯起始端地址、通讯响应端地址以及通讯数据内 容。 进一步地：所述通讯数据内容包括通讯数据类型、数据大小以及分包数。 进一步地：所述的更新算法为S＝z(Zx-Zp) r(Rp/Rx) w,其中S为对应的使用优先 值，z为预设的误差调节参数，Zp为通讯偏差基数，Zx为该模型对应的偏差条件值，所述偏差 条件值反映该通讯模型对于通讯偏差的要求，r为预设的效率调节参数，Rp为通讯效率基 数，Rx为通讯条件值，所述通讯条件值反映该通讯模型对于通讯效率的要求，w为平滑因子， 所述平滑因子通过一预设的补偿稳定策略获得。 进一步地：所述补偿稳定策略包括通过补偿算法和稳定算法，所述补偿算法包括 计算通讯模型之间的相似度值，确定预设模型数量下相似度最高的通讯模型并构成通讯模 型组，通过稳定算法计算该模型组下每个通讯模型的平滑因子； 所述稳定算法为w＝m(Q1S1 K Qn-1Sn-1)，所述m为预设的平滑调节参数，Qn-1第n-1个 通讯模型对应的相似度值，所述Sn-1为第n-1个通讯模型的使用优先值，n为所述预设模型数 量。 进一步地：所述补偿算法为Qx＝Qs-|ae-as|-|be-bs| c d其中Qx为相似度值，Qs 为预设的相似度基准，ae为预设的作为对比的通讯模型包含的基站数量，as为该通讯模型 包含的基站数量，be作为对比的通讯模型通讯能力值，bs为该通讯模型的通讯能力值，c为 预设的场景值，当作为对比的通讯模型使用的场景与该通讯模型使用的场景不相同时c为 0，d为预设的协议值，当作为对比的通讯模型使用的协议与该通讯模型使用的协议不相同 时d为0。 进一步地：所述占空测试策略中包括获取每个通讯事件的理论内容，并比对得到 的实际内容的误差信息以得到实际偏差数，所述误差信息包括频偏以及丢包率。 进一步地：所述占空测试策略中包括获取每个通讯事件的理论完成时间，并计算 在理论完成时间内完成传输的通讯事件数以得到实际效率数。 进一步地：所述基本参数包括基站功率；所述关联参数包括该5G基站与另一5G基 站之间的距离以及路由关系。 进一步地：所述占空测试子系统还包括占空更新策略以及占空更新阈值，当利用 率值低于占空更新阈值时执行对应的占空更新策略，所述占空更新策略包括从所述模型数 据库中随机获取一对应的通讯策略并执行所述占空测试策略。 本发明技术效果主要体现在以下方面：通过这样设置，可以通过集中的配置对应 的通讯分配策略并实时获取每个通讯策略下进行测试，然后更新对应的使用优先值，然后 获得使用优先值较高的通讯策略以对应到5G基站系统中，这样一来整个系统适应性更强， 利用实地大数据的自反馈能力进行学习以提高每个系统的通讯效率。 5 CN 111586178 A 说 明 书 3/5 页 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所 需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施 例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获 得其他的附图。 图1：本发明系统分布关系图； 图2：本发明系统架构原理图。 附图标记：100、大数据服务子系统；110、模型数据库；200、主分配器；210、基准信 息数据库；220、占空测试子系统；300、5G基站。
