2025 年 B 题 “网络切片无线资源管理方案设计” 思路分析
一、问题背景与核心目标
题目聚焦异构蜂窝网络（宏基站 + 微基站）中的网络切片资源管理，通过将物理网络划分为 URLLC（高可靠低时延）、eMBB（增强移动宽带）、mMTC（大规模机器通信）三类切片，实现资源的灵活分配以适配多样化业务需求。核心目标是在不同场景约束下（如资源总量、干扰、用户移动性等），优化资源分配策略，最大化用户服务质量（或平衡服务质量与能耗）。
二、分问题思路拆解
问题一：单微基站静态资源分配

• 场景：1 个微基站（50 个资源块），用户单次任务到达，需分配资源给三类切片。
• 核心约束：资源总量≤50，满足各类用户最小资源需求（如 URLLC 对时延 / 可靠性的高要求）。
• 求解思路：

1. 定义用户服务质量评估模型：结合附录 3 的 QoS 指标，构建效用函数（如 URLLC 的效用关联时延与可靠性，eMBB 关联信道容量，mMTC 关联连接成功率）。
2. 建立优化模型：以 “总效用最大化” 为目标，约束为资源总量与个体最小需求。
3. 算法选择：采用拉格朗日松弛算法处理整数规划问题，通过迭代求解资源分配的最优解，优先保障高优先级切片（如 URLLC）的需求。

问题二：动态资源调度

• 场景：1000ms 内用户多次任务到达（含概率性到达），用户移动导致信道变化，需每 100ms 决策一次资源分配，兼顾排队队列任务。
• 核心约束：资源动态调整需满足时延约束，避免队列积压，同时考虑资源分配的连续性（避免剧烈波动）。
• 求解思路：

1. 构建任务队列动态模型：基于 “队列长度 = 上一时刻队列 + 新到达任务 - 完成任务” 的方程，跟踪任务积压情况。
2. 引入滚动时域优化：预测未来任务到达量（基于历史数据），以 “未来一段时间内队列长度 + 资源成本” 最小化为目标，每次仅执行首个时刻的分配方案。
3. 算法选择：采用遗传算法等启发式算法求解动态优化问题，平衡实时性（100ms 决策间隔）与优化性能。

问题三：多微基站干扰控制

• 场景：多个微基站共享频谱，存在同频干扰，需同时优化资源分配与发射功率（功率范围 10-30dBm）。
• 核心约束：单基站资源总量限制、干扰温度阈值（避免过度干扰）、资源块复用约束（近距离基站不可复用同资源块）。
• 求解思路：

1. 建立干扰模型：基于附录 5 的信号干扰模型，计算基站间的干扰量（与发射功率、信道增益、资源复用系数相关）。
2. 引入非合作博弈框架：将每个基站视为博弈方，以自身吞吐量为效用函数，通过迭代优化资源与功率，直至达到纳什均衡（各基站策略不再变化）。
3. 功率控制：通过求效用函数对功率的偏导，确定最优功率与干扰的关系，在满足干扰约束的前提下最大化吞吐量。

问题四：异构网络接入决策

• 场景：1 个宏基站（100 资源块，功率 10-40dBm）+ 多个微基站（50 资源块），宏基站与微基站频谱不重叠（无干扰），需决策用户接入宏基站还是微基站。
• 核心约束：用户接入模式需平衡宏基站（覆盖广、资源多）与微基站（边缘覆盖增强）的优势，同时优化资源分配与功率。
• 求解思路：

1. 接入决策模型：基于用户与基站的距离、信道质量、基站负载等，定义接入效用（如宏基站因资源充裕可赋予更高基础效用），用户选择效用最大的基站。
2. 分层资源分配：宏基站与微基站分别根据覆盖用户的切片类型，分配资源块与功率（宏基站可优先服务对速率敏感的 eMBB 用户，微基站聚焦边缘的 mMTC 用户）。

问题五：能耗优化

• 场景：在问题四的异构网络模型基础上，以 “能耗最低” 为目标，同时保障最大用户服务质量。
• 核心约束：能耗与基站功率、资源利用率正相关（附录 6 的能耗模型），需在服务质量达标前提下降低功率。
• 求解思路：

1. 建立能耗 - 服务质量平衡模型：将能耗定义为 “功率 × 资源利用率”，以问题四的最优服务质量为基准。
2. 功率优化策略：在不影响用户 QoS（如时延、速率达标）的前提下，降低基站发射功率（如非高峰时段或信道条件好时），优先削减负载低的基站功率。

三、关键技术关联

1. 网络切片特性：三类切片的差异化 QoS 需求是资源分配的核心依据（URLLC 需低时延高可靠，eMBB 需高速率，mMTC 需大规模连接）。
2. 正交频分多址技术：资源块在时域（10ms）和频域（360kHz）的划分，为切片资源隔离与灵活分配提供技术基础。
3. 动态决策机制：每 100ms 的决策间隔适配用户移动性与任务到达随机性，确保资源分配的实时性。

四、总结
题目从单基站静态分配到多基站动态干扰控制，再到异构网络与能耗优化，呈现 “场景复杂度递增、约束维度扩展” 的递进关系。核心是围绕 “资源 - 干扰 - 服务质量 - 能耗” 的平衡，结合切片特性选择适配的优化模型（如拉格朗日松弛、博弈论、动态规划等），最终实现网络资源的高效利用。

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