基于合作学习的QoE驱动的集成异构流量资源分配对于5G认知无线电网络附Matlab代码

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🔥 内容介绍

5G 认知无线电网络作为实现频谱高效利用与异构业务适配的核心技术，需同时满足三类关键需求：一是动态频谱共享（如授权用户与认知用户的频谱共存），二是异构流量差异化保障（如高清视频、物联网传感、车联网等不同业务的 QoS 需求），三是用户体验优先级提升（从 “满足技术指标” 向 “保障用户主观体验” 转变）。但传统资源分配方法面临三重瓶颈：

• 集中式决策局限：依赖中心基站收集全网状态信息，5G 网络中异构流量（如每平方公里百万级物联网设备）导致信息传输延迟增加 30% 以上，且中心节点故障易引发全网资源分配瘫痪；

• QoS 与 QoE 脱节：传统方法以带宽、时延等客观指标为优化目标，无法精准匹配用户主观体验（如同样 100ms 时延，游戏用户感知卡顿，视频用户无明显不适），导致资源浪费或体验不足；

• 异构流量适配难题：高清视频（高带宽、低时延抖动）、车联网（超低时延、高可靠性）、物联网（低带宽、海量连接）等流量特性差异显著，单一分配策略难以兼顾，易出现 “顾此失彼”（如为保障车联网业务过度占用频谱，导致物联网设备连接中断）。

基于合作学习的 QoE 驱动资源分配技术，通过 “分布式协同决策 + 用户体验建模 + 异构流量分类适配”，成为破解上述困局的核心方案。

二、核心技术支柱：合作学习与 QoE 驱动的协同价值

（一）合作学习：实现分布式智能资源决策

合作学习（Cooperative Learning）通过多个智能体（如认知用户、边缘节点）协同训练模型，无需依赖中心节点，适配 5G 网络分布式架构：

• 架构优势：每个智能体仅需共享局部模型参数（而非原始数据），减少数据传输量 60% 以上，同时避免用户隐私泄露（如用户位置、业务类型等敏感信息）；

• 训练机制：采用 “局部训练 - 参数聚合 - 全局更新” 循环，边缘节点基于本地异构流量数据训练资源分配子模型，通过联邦平均（FedAvg）等算法聚合为全局模型，再下发至各节点优化决策，适配 5G 网络 “云 - 边 - 端” 三级架构；

• 动态适配能力：当网络拓扑变化（如用户移动、新认知用户接入）时，局部节点可快速更新子模型，全局模型通过增量训练实现 10 分钟内的动态调整，远快于传统集中式方法的 1 小时级响应。

（二）QoE 驱动：构建 “用户体验 - 资源分配” 映射桥梁

QoE（Quality of Experience，用户体验质量）通过主观评分与客观指标融合建模，将资源分配目标从 “技术达标” 转为 “体验最优”：

• QoE 建模方法：采用 “客观指标映射 + 主观反馈修正” 双维度模型，例如：

• 高清视频业务：QoE = 0.6× 带宽保障率 + 0.3× 视频清晰度（MOS 评分） + 0.1× 缓冲次数；

• 车联网业务：QoE = 0.7× 时延达标率 + 0.2× 丢包率 + 0.1× 切换成功率；

• 动态权重调整：基于用户画像（如 “游戏用户”“视频用户”）与业务优先级（如紧急医疗业务权重高于普通娱乐业务），实时调整 QoE 模型参数，确保资源向高体验需求业务倾斜；

• 反馈闭环：通过用户终端 APP 收集主观体验评分（如 “卡顿”“流畅” 等标签），定期修正 QoE 模型，使资源分配与用户感知的匹配度提升 40% 以上。

三、技术架构：异构流量资源分配的 “三级协同流程”

基于合作学习的 QoE 驱动资源分配技术，通过 “流量分类 - 分布式决策 - 动态优化” 三级流程，实现异构业务与频谱资源的精准匹配：

（一）第一阶段：异构流量分类与 QoE 需求映射

在边缘节点完成流量预处理，为后续资源分配奠定基础：

• 流量分类机制：采用深度学习模型（如 CNN-LSTM）分析数据包特征（如端口号、数据帧大小、传输间隔），将异构流量分为三类：

• 高优先级业务（车联网、紧急医疗）：QoE 核心需求为 “时延 < 10ms、丢包率 < 10⁻⁵”；

• 中优先级业务（高清视频、VR）：QoE 核心需求为 “带宽> 20Mbps、时延抖动 < 20ms”；

• 低优先级业务（物联网传感、短信）：QoE 核心需求为 “连接成功率> 99%、带宽≥1Mbps”；

• QoE 阈值设定：为每类业务设定 QoE 最低阈值（如视频业务 QoE≥3.5 分，满分 5 分），低于阈值时触发资源调整机制。

（二）第二阶段：合作学习驱动的分布式资源决策

通过边缘节点与认知用户协同，完成频谱与带宽资源分配：

• 智能体角色划分：

• 边缘节点智能体：负责局部 QoE 模型训练、异构流量分类，以及向邻近节点共享模型参数；

• 认知用户智能体：根据自身业务类型（如视频用户）与频谱感知结果（如授权用户是否占用某频段），执行资源分配决策；

• 决策优化目标：以 “全网 QoE 均值最大化 + 单业务 QoE 不低于阈值” 为目标，例如：

• 当检测到授权用户占用某频段时，边缘节点通过合作学习快速通知周边认知用户切换至空闲频段，同时优先保障高优先级业务（如车联网用户优先获得新频段带宽）；

• 当物联网设备海量接入时，通过模型计算将低带宽频谱块分配给传感业务，高带宽频谱预留给出视频业务，避免资源冲突。

（三）第三阶段：实时动态优化与反馈调整

基于网络状态与 QoE 反馈，持续优化资源分配策略：

• 状态监测：边缘节点实时采集两类数据：一是网络指标（频谱占用率、带宽利用率、时延），二是用户 QoE 反馈（终端 APP 上传的主观评分）；

• 调整触发条件：当某类业务 QoE 低于阈值（如视频业务 QoE 降至 3.0 分），或频谱利用率低于 60%（资源浪费）时，触发局部模型更新；

• 优化机制：通过强化学习（RL）调整资源分配权重，例如：若视频用户反馈 “卡顿”，则增加其带宽分配量 10%-20%，同时降低低优先级业务（如物联网）的带宽占比，确保全网 QoE 平衡。

四、实践案例与应用场景

该技术已在三类典型 5G 认知无线电场景中落地验证，效果显著：

• 车路协同场景（C-V2X）：在某智慧高速项目中，通过合作学习实现路侧单元（RSU）与车辆的协同资源分配，车联网业务时延从 50ms 降至 8ms，QoE 评分从 3.0 分提升至 4.5 分，同时保障授权用户频谱占用不受干扰，交通事故预警响应速度提升 60%；

• 城市物联网场景：在某智慧城市项目中，针对百万级物联网设备（如智能电表、环境传感器）与高清监控摄像头的异构流量，通过 QoE 驱动分配，物联网设备连接成功率从 93% 提升至 99.6%，监控视频卡顿率从 15% 降至 2%，频谱利用率从 58% 提升至 81%；

• 边缘计算协同场景：在某工业园区项目中，边缘节点通过合作学习共享局部资源模型，为工业控制（低时延）、员工视频会议（高带宽）、设备监测（低带宽）三类业务分配频谱与计算资源，工业控制业务时延达标率从 85% 提升至 99%，员工视频会议 QoE 评分提升 40%。

五、未来发展方向

当前技术仍需突破三大关键瓶颈，进一步适配 5G-Advanced 与 6G 网络需求：

1. 多域资源协同分配：需从 “频谱资源” 拓展至 “计算 + 存储 + 频谱” 多域资源协同，例如车联网业务不仅需低时延频谱，还需边缘计算资源支撑数据实时处理，需构建多域 QoE 模型与合作学习框架；

1. 动态恶意节点防御：5G 认知无线电网络中可能存在恶意节点（如伪造 QoE 反馈骗取资源），需引入联邦学习中的拜占庭容错（BFT）算法，确保合作学习模型的鲁棒性，避免恶意节点干扰资源分配；

1. 用户体验个性化建模：未来需结合用户行为习惯（如某用户对视频清晰度敏感度高于时延）与场景上下文（如室内外信号差异），构建个性化 QoE 模型，实现 “一人一策” 的资源分配，进一步提升用户体验满意度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 倪志风.无线宽带移动网络中基于内容/频谱感知的资源管理研究[D].浙江大学,2014.

[2] 高率雄.基于TD-LTE的认知无线电频谱感知与资源分配研究[D].电子科技大学[2025-10-06].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.076288.

[3] 金智明.认知无线电中频谱感知技术研究[D].江南大学,2013.

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