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龙图腾网获悉东南大学申请的专利面向时延SLA的智能无线接入网资源分配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118843206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410871348.1，技术领域涉及：H04W72/512；该发明授权面向时延SLA的智能无线接入网资源分配方法是由黄永明;陈中元;张铖;孟帆设计研发完成，并于2024-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向时延SLA的智能无线接入网资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向时延SLA的智能无线接入网资源分配方法，属于无线通信领域，首先建立通过切片内资源分配最小化确定性流量时延抖动之和、并在此基础上通过切片间资源分配最大化eMBB业务吞吐量的优化问题。接着，将确定性流量时延抖动最小化问题转化为确定性时延下各个迷你时隙URLLC资源需求期望方差最小化问题，并设计启发式方法求解该问题。最后，设计深度强化学习优化算法，根据统计信道状态信息进行切片间资源分配的自适应调整，以提高eMBB吞吐量。本发明的方法具有复杂度较低、适应性强、性能优异特点。

本发明授权面向时延SLA的智能无线接入网资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种面向时延SLA的智能无线接入网资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建单基站下行链路传输OFDMA系统模型，建立关于切片内资源分配的确定性流量时延抖动之和最小化的优化问题以及在确定切片内资源分配策略前提下，关于切片间资源分配的eMBB业务吞吐量最大化的优化问题； 步骤2：将所述确定性流量时延抖动之和最小化的优化问题转化为确定性时延下，各迷你时隙URLLC资源需求期望方差最小化问题并利用启发式方法求解优化问题； 步骤3：设置URLLC用户与eMBB用户的位置分布与流量模型，确定小时间尺度下两种业务的资源分配方案； 步骤4：针对所述eMBB业务吞吐量最大化的优化问题，在深度强化学习网络的框架下，将小区下行通信系统当作环境，基站当作智能体，将大时间尺度的切片间资源分配过程建立为马尔科夫决策过程，对强化学习的状态、动作和奖励函数进行设计，搭建深度强化学习模型； 步骤5：基于步骤4搭建的深度强化学习模型，在大时间尺度基于模型输出分配资源，小时间尺度基于步骤3的资源分配方案分配资源，通过基站与无线环境的交互，学习切片资源分配最优策略。

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