26、基于迁移强化学习的网络切片优化

基于迁移强化学习的网络切片优化

1. 工业物联网与网络挑战

工业物联网（Industrial IoT）已迅速成为重塑我们生活和工作方式的颠覆性力量。大量工业设备接入网络，实现数据的收集、交换和分析。预计到2025年，工业物联网设备将达到370亿台。面对如此庞大的设备数量，物联网网络技术面临着前所未有的挑战。

目前，工业物联网网络市场主要由长距离广域网（LoRaWAN）技术主导。LoRaWAN是一种非蜂窝无线广域网技术，采用LoRa无线电调制技术，提供低成本、低功耗和长距离通信。这些特性使LoRaWAN适用于各种工业应用，特别是在石油钻井、采矿和建筑等偏远地区的业务。然而，随着新应用的出现，为不同的物联网设备提供服务质量（QoS）成为LoRaWAN面临的关键挑战。

2. 网络切片技术与资源优化

网络切片技术是解决这一挑战的可行方案。网络切片是利用网络虚拟化（即NFV和SDN）将单个物理网络划分为多个逻辑（虚拟）网络的过程。不同的切片具有不同的逻辑拓扑、安全规则和性能特征，以满足不同的业务需求。

在基于SDN的LoRaWAN中设计了一种网络切片架构，SDN控制器可以动态地将LoRa网关的资源（如物理信道）划分为多个虚拟网络。同时，考虑到每个网关的资源有限，设计高效的切片资源优化方案是另一个关键问题。网关应能够配置切片参数（如带宽（BW）、扩频因子（SF）、传输功率（TP））以满足不同的QoS要求。

为了解决这个问题，提出了一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）的切片资源优化算法。使用DDPG的LoRa网关能够通过探索环境并直接从经验中学习来提高性能。然而，这种学习机制需要大量的训练周期才能收敛到最优策略。特别是在当前场景