Data-Driven Online Slice Admission Control and Resource Allocation in NextG Mobile Networks
University of Waterloo（滑铁卢大学）；University of Ottawa（渥太华大学）；University of Alberta（阿尔伯塔大学）
针对下一代移动网络的切片接纳与资源分配问题，提出OPA框架及数据驱动指数定价方法，可显著提升收入并降低计算成本。
2026-08-05 cs.NI
Measurement-based Admission Control in Sliced Networks: A Best Arm Identification Approach
KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）；Ericsson Research（爱立信研究院）
在切片网络中，切片的共享租赁需要基于网络资源的测量的数据流的自适应准入控制。在本文中，我们研究了基于测量的准入控制方案的设计，决定是否可以接纳一个新的数据流，在这种情况下，在哪片。目标是设计一种联合测量和决策策略，该策略返回正确的决策（例如，负载最小的切片），同时最小化测量成本（在做出决定之前进行的测量的数量）。我们研究了几个自然的录取标准，指定什么是正确的决定是这样的策略的设计。对于这些标准中的每一个，使用的工具，从最好的手臂识别土匪，我们首先推导出一个明确的信息理论的下限的成本，任何算法返回正确的决定与固定的信心。然后，我们设计了一个联合测量和决策策略，实现这一理论极限。我们比较经验，这些策略的测量成本，并比较它们的下限，以及一个天真的测量方案。我们发现，我们的算法显着优于天真的计划（一个因素$2-8$）。
2022-08-09 cs.LG cs.NI
Call Admission Control based on Adaptive Bandwidth Allocation for Multi-Class Services in Wireless Networks
由于服务质量（QoS）要求对于非实时业务类型（与实时业务相反）不那么严格的事实，所以可以通过从现有的非实时业务呼叫释放一些带宽来容纳更多的呼叫。如果用于接受切换呼叫的释放带宽大于用于接受新呼叫的释放带宽，则丢弃呼叫的概率小于阻塞呼叫的概率。在本文中，我们提出了一个有效的呼叫接纳控制（CAC），依赖于自适应多级带宽分配方案的非实时呼叫。该方案的特点允许随着带宽利用率的增加而降低掉话概率。数值结果表明，所提出的方案是能够达到可以忽略不计的切换呼叫丢弃概率不牺牲带宽利用率。
2015-02-23 cs.NI
Efficient Adaptive Bandwidth Allocation for Deadline-Aware Online Admission Control in Time-Sensitive Networking
针对时间敏感网络中时间关键型事件触发流量的在线准入控制挑战，提出基于TSN/ATS+CBS架构的方法，集成网络演算策略实现高效自适应带宽分配，显著提升准入容量与速度。
2025-04-17 cs.NI
A Utility-Driven Multi-Queue Admission Control Solution for Network Slicing
网络功能虚拟化（NFV）和网络可编程性（SDN）等新兴技术的结合催生了网络切片革命。5G网络由能够向新客户提供租用网络“切片”的多租户基础设施组成（例如，垂直行业）实现了一种新的电信业务模式：切片即服务（Slice-as-aService，SlaaS）。在本文中，我们的目标是i）研究切片接纳控制问题的异构租户请求的多队列系统，ii）推导出其统计行为模型，和iii）提供一个基于效用的接纳控制优化。我们的研究结果分析了所提出的SlaaS系统的能力是近似马尔可夫的，并评估其性能相比，传统的解决方案。
2019-05-03 cs.NI
PSACCF: Prioritized Online Slice Admission Control Considering Fairness in 5G/B5G Networks
5G/B5 G被设想为在网络切片的帮助下支持各种服务，每个切片实例要求足够的资源来向其订户提供预先协商的服务质量。切片接纳控制（SAC）算法是切片提供者（SP）在有限资源的情况下保证每个被接纳请求的QoS和QoE的必要条件。在这种情况下，服务的优先关注和资源分配的公平性成为研究者有意义的话题。前者源于5G网络支持的各种服务的固有特性，后者很重要，因为切片是在共享物理设备上实例化的。然而，这两个问题在文献中主要是单独研究或没有得到足够的研究同时。在这项工作中，我们研究了5G/B5 G网络中的SAC问题，旨在满足必要的优先级要求的前提下提高公平度。我们首先将优先级重新解释为较高的累积服务接受率（CSAR），并采用相邻CSAR间隙的均匀性来反映公平性。基于这些调整，SAC问题被制定为一个非线性和非凸多目标优化。为此，本文提出了一种启发式算法PSACCF（Prioritized Slice Admission Control Considering Fairness），该算法引入服务的资源效率来修正优先级违规，通过为每种服务设置目标CSAR并将其实际CSAR推向目标CSAR来提高公平性。大量的模拟进行了比较PSACCF与现有的两种算法，称为MHPF和AHPF的性能。结果表明，我们的算法可以实现一个几乎相同的优先级指标的比较，以及至少33.6%的公平度和更高的最低平均资源利用率的改善。
2022-04-12 cs.NI cs.PF
AWaRe-SAC: Proactive Slice Admission Control under Weather-Induced Capacity Uncertainty
School of Electrical Engineering, Tel Aviv University（特拉维夫大学电气工程学院）；Department of Electrical and Computer Engineering, Northwestern University（西北大学电气与计算机工程系）；Department of Electrical Engineering, Columbia University（哥伦比亚大学电气工程系）；Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano（米兰理工学院电子、信息与生物工程系）
AWaRe-SAC通过整合预测器和接入控制算法，在天气诱导容量不确定性下实现切片接入控制，提升收益并降低QoS违规风险。
2026-02-02 cs.LG cs.NI
Prioritizing Latency with Profit: A DRL-Based Admission Control for 5G Network Slices
针对现有DRL框架忽略服务延迟导致QoS违规的问题，提出延迟与利润感知的准入控制方案DePSAC，通过延迟感知奖励函数和Boltzmann探索优化5G网络切片的QoS与利润权衡。
2025-10-09 cs.LG cs.NI cs.PF
Dynamic Multi-time Scale User Admission and Resource Allocation for Semantic Extraction in MEC Systems
本文针对MEC系统中语义提取任务的动态到达特性，提出一种基于Lyapunov优化的多时间尺度用户准入与资源分配算法，实现系统收益与成本的灵活权衡。
2023-07-06 cs.NI eess.SP
Slice-aware Resource Allocation and Admission Control for Smart Factory Wireless Networks
本文提出基于凸优化的切片感知资源分配与准入控制框架，动态分配功率和子信道，在基站功率受限时放宽CL切片目标速率约束，保障智能工厂多切片QoS并最小化功耗。
2024-07-31 cs.NI cs.SY eess.SY
Online Admission Control and Resource Allocation in Network Slicing under Demand Uncertainties
迈向下一代网络（如5G/6 G）的最重要方面之一是以有效的方式实现网络切片。最具挑战性的问题是计算和通信需求的不确定性。由于切片在不同的时间到达网络，并且它们的生命周期不同，因此解决方案应该动态地响应在线切片请求。建立了考虑能耗的在线接纳控制和资源分配联合问题的数学模型。它基于二进制线性规划（BLP），其中，利用$Γ$ -鲁棒性概念来克服虚拟链路（VL）带宽和虚拟网络功能（VNF）工作负载的不确定性。然后，提出了一种优化算法。对于现实世界和大规模网络，这种最佳算法无法在合理的时间内解决。为了有效地找到近似最优解，提出了一种新的启发式算法。评估的结果表明，启发式算法的效率对于增加接受的请求数量、降低功耗以及分别针对VNF工作负载和VL流量的不确定性提供可调容差至关重要。考虑到接受率和功耗这两个重要组成部分的目标函数，启发式有约7%和10%的最优性差距，分别，而约30倍的速度比最优算法。
2022-04-14 cs.NI
Joint Resource and Admission Management for Slice-enabled Networks
网络切片是通信服务提供商（CSP）寻求部署的5G网络的关键部分。通过利用三种主要的使能技术，即软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）和网络切片，可以以高效、可扩展和灵活的方式向终端用户提供通信服务。要采用这些技术，非常重要的是如何分配资源，并根据预定义的标准和可用的资源接纳客户的CSP。在这方面，我们提出了一种新的联合资源和准入管理算法的切片使能网络。在所提出的算法中，我们的目标是最小化的网络成本的CSP受到切片请求从租户对应的虚拟机和虚拟链路的约束。我们的性能评估所提出的方法表明，它在管理CSP的资源的效率。
2019-12-07 cs.NI cs.SY eess.SY
DSAF: Dynamic Slice Allocation Framework for 5G Core Network
网络切片是支持5G网络中用户和应用的不同服务质量要求的关键。然而，高效地分配网络切片，同时在移动核心中提供最低保证水平的服务是具有挑战性的。为了解决这个问题，在我们以前的工作中，我们提出了一个优化模型来分配切片。它提供了静态和手动的切片分配。在本文中，我们将我们的工作扩展到动态分配切片。我们提出了一种用于5G核心网络的动态切片分配框架。所提出的框架提供用户交互以请求切片和需要在切片上运行的任何所需服务。它可以接受单个或多个分配请求，并动态分配它们。此外，框架在可用资源之间以平衡的方式分配切片。我们比较了我们的框架与先到先服务和先可用的分配方案。
2019-05-09 cs.NI
Optimal Slice Allocation in 5G Core Networks
5G网络切片对于为5G网络中的大量应用提供灵活、可扩展和按需的解决方案至关重要。5G网络切片的两个关键挑战是功能隔离（切片内）和保证切片的端到端延迟。在本文中，我们通过解决这两个挑战来解决5G核心网络中切片的最佳分配问题。我们采用并推广了D. Dietrich [1]创建了一个模型，该模型满足对端到端延迟的约束以及切片组件之间的隔离，以实现可靠性。
2019-04-19 cs.NI
A Novel Admission Control Model in Cloud Computing
随着云计算技术的快速发展和云服务与应用的广泛应用，云中的QoS保障成为一个重要的研究课题。本文提出了一种适用于云计算的接纳控制机制。特别是，我们考虑了对云服务的大量同时请求，并为聚合流量流开发准入控制来应对这一挑战。利用网络演算法确定聚合流的有效带宽，并以此作为接纳控制决策的依据。为了提高网络资源分配的效率，实现云服务的QoS，研究了有效带宽与等效容量之间的关系。我们还进行了广泛的实验，以评估所提出的准入控制机制的性能。
2014-01-26 cs.NI
Distributed Admission Control without Knowledge of the Capacity Region
我们认为，在单跳无线网络中的容量区域的知识的分布式准入控制的问题，需要一个预先指定的带宽从网络的流量。我们提出了一个优化框架，使我们能够设计一个调度器和资源分配器，并通过适当地选择一个合适的效用函数的资源分配器，我们证明，现有的流量可以提供一个预先指定的带宽，而请求准入的链路可以确定最大的速率，它可以得到这样，它不干扰分配给现有的流量。
2013-01-14 cs.NI
Proactive Allocation as Defense for Malicious Co-residency in Sliced 5G Core Networks
虚拟化网络中的恶意共存构成了真正的威胁。下一代移动网络严重依赖虚拟化基础设施，网络切片已成为支持5G网络中不同虚拟化服务和应用的关键推动因素。然而，高效地分配网络切片，同时提供最低保证水平的服务以及提供针对移动核心中的恶意共存威胁的防御是具有挑战性的。为了解决这个问题，在我们以前的工作中，我们提出了一个优化模型来分配切片。在这项工作中，我们分析了防御恶意的共同居住使用我们的优化为基础的分配。
2020-01-27 cs.NI
Call Admission Control based on Adaptive Bandwidth Allocation for Wireless Networks
服务质量（QoS）的提供是任何多媒体系统中的关键问题。然而，在无线系统中，由于需要最小化两个性能度量-丢弃切换呼叫的概率和阻塞新呼叫的概率，因此支持不同业务类型的QoS要求更具挑战性。由于与实时业务相反，非实时业务类型的QoS要求不那么严格，因此可以通过从已经接纳的非实时业务呼叫释放一些带宽来容纳更多的呼叫。如果我们要求这样的用于接受切换呼叫的释放的带宽应该大于用于接受新呼叫的带宽，则所得到的丢弃切换呼叫的概率将小于阻塞新呼叫的概率。在本文中，我们提出了一个有效的呼叫接纳控制（CAC），依赖于自适应多级带宽分配方案的非实时呼叫。该方案允许随着带宽利用率的增加而降低掉话概率。数值结果表明，该方案是能够达到可以忽略不计的切换呼叫丢弃概率，而不牺牲带宽利用率。
2014-12-11 cs.MM cs.NI
DORA: Dynamic O-RAN Resource Allocation for Multi-Slice 5G Networks
DORA提出基于PPO的在线深度强化学习框架，在O-RAN中动态分配PRB给URLLC、eMBB和mMTC切片，优于基线和DQN，提升延迟、吞吐量和覆盖。
2025-09-08 cs.NI
Zero-touch Continuous Network Slicing Control via Scalable Actor-Critic Learning
人工智能（AI）驱动的零接触网络切片被认为是一种有前途的尖端技术，可以充分利用异构5G和超5G（B5 G）通信系统的潜力，并实现需求感知资源管理和编排（MANO）的自动化。在本文中，我们通过调用连续深度强化学习（DRL）方法，根据所提出的切片使能无小区大规模多输入多输出（mMIMO）设置来解决B5 G无线电接入网络（RAN）联合切片准入控制和资源分配问题。我们提出了一种新型的基于Actor-Critic的网络切片方法，称为优先级双延迟分布式深度确定性策略梯度（D-TD 3）}。本文通过大量的实验结果定义并证实了一种具有多目标方法的零接触网络切片方案，其中中央服务器不断学习以积累过去学到的知识来解决未来的问题并自主地重新配置计算资源，同时最大限度地减少每个切片的延迟，能耗和虚拟网络功能（VNF）实例化成本。此外，我们追求一个状态-动作回报分布学习方法与建议重放政策和奖惩机制。最后，我们提出了数值结果来展示所采用的多目标策略的收益，并验证了在实现切片准入率，延迟，能源，CPU利用率和时间效率方面的性能。
2021-01-17 cs.NI
Towards Cloud-Native Agentic Protocol Learning for Conflict-Free 6G: A Case Study on Inter-Slice Resource Allocation
提出云原生多智能体网络切片架构，通过自主涌现通信协议协调CPU分配，在eMBB、URLLC和mMTC流量下实现低于3%的冲突率。
2025-02-15 cs.NI
Multiservice-based Network Slicing Orchestration with Impatient Tenants
近年来，网络功能虚拟化（NFV）和网络可编程性（SDN）等新兴技术的结合，催生了网络切片的新范式。5G网络由能够向新客户提供租用网络“切片”的多租户基础设施组成（例如，垂直行业），实现新的电信业务模式：切片即服务（Slice-as-a-Service，SlaaS）。然而，随着服务需求变得越来越密集，可能发生切片请求拥塞，导致不期望的等待时间段。这可能会变成不耐烦的租户行为，增加潜在的损失的业务吸引力的客户。在本文中，我们的目的是i研究分片接纳控制问题，通过一个多队列系统的异构租户请求，ii）推导其统计行为模型，iii）找出合理的策略，不耐烦的租户等待在基于服务的分片接纳控制系统，iv）证明数学和经验的好处，允许基础设施提供商与即将到来的租户共享其信息，以及v）提供一种用于网络切片接纳优化的实用模型。我们的研究结果分析了所提出的SlaaS系统的能力近似马尔可夫，并评估其性能相比，基线解决方案。
2020-04-16 cs.MA cs.NI
State Transition Analysis of Time-Frequency Resource Conversion-based Call Admission Control for LTE-Type Cellular Network
为了解决由高级用户设备产生的业务引起的网络拥塞，在[1]中，我们提出了一种新的网络资源分配策略，时频资源转换（TFRC），通过利用用户行为，一种特定类型的上下文信息。针对LTE型蜂窝网络，提出了一种称为双门限保护信道策略的呼叫接纳控制策略，以便于TFRC的实现。在这份报告中，我们提出了状态转换分析这种基于TFRC的呼叫准入控制策略的LTE型蜂窝网络。总的来说，有五类事件可以触发系统状态的转换：1）新呼叫到达; 2）切换用户到达; 3）切换用户离开; 4）呼叫终止;以及5）周期性时间-频率资源转换。我们在本报告中逐个分析，分析的验证见[1]。
2013-12-02 cs.NI
Continuous Multi-objective Zero-touch Network Slicing via Twin Delayed DDPG and OpenAI Gym
人工智能（AI）驱动的零接触网络切片（NS）是一种新的范例，可以在多租户超5G（B5 G）网络中实现资源管理和编排（MANO）的自动化。在本文中，我们解决的问题，云RAN（C-RAN）联合切片准入控制和资源分配，首先制定它作为一个马尔可夫决策过程（MDP）。然后，我们调用一种称为双延迟深度确定性策略梯度（TD 3）的高级连续深度强化学习（DRL）方法来解决这个问题。在这个意图中，我们引入了一种多目标方法，使中央单元（CU）学习如何自主重新配置计算资源，同时最大限度地减少每个切片的延迟，能耗和虚拟网络功能（VNF）实例化成本。此外，我们使用OpenAI Gym工具包构建了一个完整的5G C-RAN网络切片环境，由于其标准化接口，可以轻松地使用不同的DRL方案进行测试。最后，我们提出了广泛的实验结果，以展示TD 3的增益以及所采用的多目标策略，实现切片准入成功率，延迟，节能和CPU利用率。
2021-01-17 cs.NI
Admission Control with Reconfigurable Intelligent Surfaces for 6G Mobile Edge Computing
针对6G网络中RIS与MEC增强下的用户准入控制难题，提出基于角度过滤、优先级队列和用户分组的优化框架，在高负载下实现高优先级eURLLC服务超90%准入率。
2025-04-20 cs.NI
Wireless Network Slicing: Generalized Kelly Mechanism Based Resource Allocation
无线网络切片（即，网络虚拟化）是用于解决与5G蜂窝网络相关的移动数据服务中的快速增长的需求的问题的潜在技术之一。它在逻辑上将当前的蜂窝网络分为两个实体：基础设施提供商（InP）和移动虚拟网络运营商（MVNO）。基站的资源（例如，由InP拥有的资源块、传输功率、天线）被共享给需要用于其移动用户的资源的多个MVNO。具体而言，InP的物理资源被抽象为多个隔离的网络切片，然后将其分配给MVNO的移动用户。在本文中，研究了网络切片中的两级分配问题，同时实现了有效的资源利用、切片间隔离（即，切片之间没有干扰），以及切片内隔离（即，在同一切片中的用户之间没有干扰）。设计了一种广义凯利机制（GKM），在此基础上实现了资源分配问题的上层（即，在InP和MVNO之间）被寻址。使用这种资源投标和分配框架的好处是，卖方（InP）不需要知道投标人（MVNO）的真实估值。为了解决较低级别的资源分配问题（即，在MVNO和它们的移动用户之间），通过使用KKT条件，从每个MVNO到它的移动用户导出最优资源分配。然后，将带宽资源分配给MVNO的用户。最后，通过仿真验证了本文提出的无线网络切片中两级资源分配问题的理论分析。
2019-07-05 cs.NI
A Load-Balanced Call Admission Controller for IMS Cloud Computing
网络功能虚拟化提供了设计、部署和管理网络服务的机会。它利用在高容量服务器、交换机和存储硬件上运行的云计算虚拟化服务来虚拟化网络功能。虚拟化技术可以用在IP多媒体子系统（IMS）云计算中以开发不同的联网功能（例如，负载均衡和呼叫准入控制）。IMS网络信令通过会话发起协议（SIP）发生。一个悬而未决的问题是当SIP服务器缺乏足够的CPU和内存资源来处理所有消息时发生的过载控制。本文提出了一种用于云托管SIP服务器的虚拟负载平衡呼叫接纳控制器（VLB-CAC）。VLB-CAC确定最佳呼叫接纳速率和已接纳呼叫的信令路径，以及SIP服务器的CPU和内存资源的最佳分配。这个最优解是通过一个新的线性规划模型导出的。该模型需要SIP服务器的一些关键信息作为输入。此外，VLB-CAC配备了自动定标器，以克服资源限制。所提出的方案是实现在智能应用程序的虚拟基础设施（SAVI），作为一个虚拟的测试平台。数值和实验结果的评估表明所提出的工作的效率。
2017-09-29 cs.NI
Overload Control in SIP Networks: A Heuristic Approach Based on Mathematical Optimization
会话发起协议（SIP）是用于创建、修改和终止多媒体会话的应用层控制协议。一个悬而未决的问题是当SIP服务器缺乏足够的CPU和内存资源来处理所有消息时发生的过载控制。证明了在资源有限的n台服务器组成的SIP网络中的过载控制问题是NP-难的。本文提出了一种负载平衡的呼叫接纳控制器（LB-CAC），基于启发式的数学模型，以确定最佳的资源分配的方式，最大限度地提高呼叫接纳率关于有限的资源的SIP服务器。LB-CAC通过一个新的线性规划模型，确定最佳的“呼叫接纳率”和“信令路径”的接纳呼叫沿最佳分配的CPU和存储器资源的SIP服务器。这通过获取SIP服务器的一些关键信息来实现。数值和实验结果的评估表明，所提出的方法的效率。
2017-09-30 cs.NI
Dynamic Channel Allocation for Class-Based QoS Provisioning and Call Admission in Visible Light Communication
服务质量（QoS）的提供是可见光通信（VLC）系统以及其它无线通信系统中的关键问题。由于QoS要求并非对所有业务类型都严格，因此可以通过阻塞更多的较低优先级业务类别的呼叫来容纳更多的较高优先级业务类别的呼叫。现有的无线通信系统在资源有限的情况下支持各种类型的高数据率业务。因此，基于优先级的资源分配可以确保重要业务类别的呼叫的服务质量。固定的保护信道对任何类别的呼叫进行优先级排序总是降低信道利用率。在本文中，我们提出了一个基于优先级的动态信道预留方案，高优先级的呼叫，不减少信道利用率显着。每个单独业务类别的保留信道数是通过实时观察所有业务类别的呼叫到达率来计算的。该方案的特点允许随着信道利用率的增加降低呼叫阻塞概率的高优先级的呼叫。建议的马尔可夫链模型预计将是非常有效的排队分析，特别是对任何数量的业务类的优先级计划。数值结果表明，所提出的方案是能够获得合理的呼叫阻塞概率较高的优先级呼叫，而不牺牲信道利用率。
2014-12-11 cs.NI cs.PF
An Admission Control Algorithm for Isochronous and Asynchronous Traffic in IEEE 802.11ad MAC
针对IEEE 802.11ad MAC，提出一种无需周期性假设的准入控制算法，以线性复杂度比例公平分配SP资源，确保等时与异步流量在截止时间前获得服务。
2024-03-14 cs.NI
Optimal Cross Slice Orchestration for 5G Mobile Services
5G移动网络包含托管各种服务的能力，例如移动社交网络、多媒体交付、医疗保健、交通和公共安全。因此，设计5G网络的主要挑战是如何在单个物理网络基础设施下支持具有不同服务质量要求的不同类型的用户和应用。最近，网络切片被引入作为解决这一挑战的有前途的解决方案。网络切片允许通过使用网络虚拟化技术来匹配服务需求的可编程网络实例。然而，如何在网络切片之间有效地分配资源在文献中还没有得到很好的研究。因此，在本文中，我们首先介绍了一个模型，用于编排网络切片的基础上的服务需求和可用资源。然后，我们提出了一个马尔可夫决策过程框架来制定和确定管理5G网络的跨切片准入控制和资源分配的最佳策略。通过仿真结果，我们表明，所提出的框架和解决方案是有效的，不仅在提供切片作为一个服务的基础上的服务需求，而且在最大限度地提高供应商的收入。
2017-12-16 cs.NI
MicroOpt: Model-driven Slice Resource Optimization in 5G and Beyond Networks
提出MicroOpt框架，利用可微神经网络模型与梯度下降优化5G网络切片资源分配，并通过拉格朗日分解满足QoS约束，相比现有方法资源分配提升达21.9%。
2024-07-25 cs.NI
Constrained Network Slicing Games: Achieving service guarantees and network efficiency
网络切片是下一代移动网络的关键能力。它使人们能够在共享基础设施上经济高效地定制逻辑网络。网络切片的关键组成部分是资源分配，其需要确保切片接收支持其移动设备/服务所需的资源，同时优化网络效率。在本文中，我们提出了一种新的方法，基于切片的资源分配命名为保证服务效率的网络切片（GREET）。基本概念是建立一个受约束的资源分配游戏，其中（i）切片单方面优化其分配，以最好地满足其（动态）客户负载，而（ii）施加约束，以保证如果他们希望这样，切片接收预先商定的网络资源份额。由此产生的游戏是著名的费雪市场的变体，其中切片提供预算以争夺网络资源（如在传统的费雪市场中），但（与费雪市场不同）价格受到某些资源的限制，以提供所需的保证。通过这种方式，GREET结合了基于共享的方法（通过灵活共享实现高效率）和基于预留的方法（通过分配固定数量的资源提供保证）的优点。我们描述了纳什均衡，最佳反应动力学，并提出了一个实用的切片策略，可证明的收敛性。广泛的模拟表现出实质性的改进，网络切片国家的最先进的基准。
2020-01-06 cs.NI
The Creation Phase in Network Slicing: From a Service Order to an Operative Network Slice
网络切片被认为是以灵活和具有成本效益的方式为即将到来的5G系统所针对的众多租户（例如垂直行业）提供服务的关键机制。在本文中，我们提出了一种支持多租户的SDN/NFV架构。这种架构使网络切片提供商能够为多个租户动态部署网络切片实例，并同时为其提供隔离保证。遵循网络切片即服务交付模型，租户可以访问服务目录，选择最适合其需求的切片并订购其部署。这项工作提供了网络切片提供商必须遵循的部署订购的网络切片实例的阶段的详细视图，将其容纳到多域基础设施中，并使其可操作用于租户的消费。这些阶段解决了文献中确定的关键问题，包括（i）从高级服务需求到网络功能和基础设施需求的映射，（ii）准入控制，以及（iii）网络切片描述符应该具有的特定信息。通过建议的架构和推荐的阶段集，网络切片提供商可以以极大的敏捷性、灵活性和完全自动化来部署（并在稍后操作）切片实例。
2018-04-25 cs.NI
Optimizing Resource Allocation and VNF Embedding in RAN Slicing
具有网络切片方法的5G无线接入网（RAN）在下一代网络系统的发展中起着关键作用。RAN切片专注于将基底的资源分割成一组自包含的可编程RAN切片。通过网络功能虚拟化（NFV）的杠杆作用，RAN切片由各种虚拟网络功能（VNF）和虚拟链路构成，所述虚拟链路作为实例嵌入在底层节点上。在这项工作中，我们专注于以下基本任务：i）建立用于构建RAN切片恢复优化的VNF映射计划的理论基础，以及ii）开发有效映射/嵌入VNF所需的算法。特别地，我们提出了四种有效的算法，包括基于资源的算法（RBA）、基于连接的算法（CBA）、基于组的算法（GBA）和基于组连接的算法（GCBA）来解决资源分配和VNF映射问题。大量的实验也进行了验证通过所提出的算法的RAN切片的鲁棒性。
2022-07-19 cs.NI
Network Slice Embedding over Space Division Multiplexed Elastic Optical Networks
The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）；San Jose State University（圣何塞州立大学）
本文研究了空间分乘复用弹性光网络上的网络切片嵌入问题，提出WMSM方案整合计算放置与频谱分配，提升资源利用率和频谱效率。
2026-04-13 cs.NI
Mode Selection and Resource Allocation in Sliced Fog Radio Access Networks: A Reinforcement Learning Approach
雾天无线接入网（F-RAN）中的模式选择和资源分配是提高频谱和能量效率的关键技术。在本文中，我们研究了模式选择和资源分配在上行链路F-RAN的联合优化，其中传统的用户设备（UE）和雾UE都由构造的网络切片实例服务。相关的优化被制定为一个混合整数规划问题，并提出了正交和复用的子信道分配策略，以保证切片隔离。受机器学习发展的推动，开发了两种基于强化学习的算法，以解决传统UE和雾UE特定性能要求下原有的高复杂度问题。该方案的基本思想是根据环境反馈的即时回报产生一个好的模式选择策略。仿真结果验证了我们提出的算法的好处，并表明系统功耗和队列延迟之间的折衷可以实现。
2020-02-13 cs.NI eess.SP
Joint Admission Control and Resource Allocation of Virtual Network Embedding via Hierarchical Deep Reinforcement Learning
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；Chongqing University（重庆大学）；JD Explore Academy（京东探索研究院）；The University of Sydney（悉尼大学）；Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））；Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
针对虚拟网络嵌入问题，提出分层深度强化学习方法HRL-ACRA，将过程分解为高层准入控制与低层资源分配，结合图神经网络和序列到序列模型，显著提升了接受率和长期平均收入。
2024-06-25 cs.AI cs.NI
Handover Call Admission Control for Mobile Femtocells with Free-Space Optical and Macrocellular Backbone Networks
移动毫微微蜂窝网络的部署可以提高车内用户的服务质量。移动毫微微蜂窝基站的部署产生了大量的切换呼叫。此外，在移动毫微微蜂窝网络部署中发现了许多组切换场景。毫微微蜂窝网络和宏蜂窝网络之间无缝切换的能力是毫微微蜂窝网络部署的关键问题。然而，到目前为止，还没有有效的和完整的切换方案的移动毫微微蜂窝网络的部署。回程网络之间的切换也是移动毫微微蜂窝网络部署的主要关注点。在本文中，我们提出了切换控制的接入网络之间的个人切换情况。本文提出了宏小区到宏小区的情况下的回程网络之间的切换的呼叫流程。我们还提出了基于FSO的回程网络的链路切换。所提出的资源分配方案保证了可以忽略的切换呼叫丢弃概率以及更高的带宽利用率。
2014-12-14 cs.NI
Beyond Car Sharing: Uncertainty-Aware Pooling of Vehicular Compute at the Network Edge
Inria Saclay（法国国家信息与自动化研究所萨克雷中心）
研究如何在网络边缘利用车辆计算资源，提出SMART不确定性感知准入机制利用BNN预测车辆容量，纳入不确定性到准入程序。该机制在仅计算准入模型下表现良好，与多个基线相比实现有利权衡，敏感性分析凸显定制机制的必要性。
2026-07-21 cs.NI
Optimal virtual PON slicing to support ultra-low latency mesh traffic pattern in MEC-based Cloud-RAN
随着小区的逐渐密集化，Cloud-RAN和\ac{MEC}的部署正在成为现实，以支持5G及以后的超低延迟和高可靠性，它产生了跨前传网络的网状业务模式。这导致了PON架构增强与虚拟化的演进，以支持这种网状业务模式。然而，在这种基于mesh-PON的前传传输上动态地分配虚拟PON切片正成为研究挑战。在本文中，我们提供了一个混合的分析迭代模型来计算最佳的虚拟PON切片分配，在下一代基于MEC的Cloud-RAN中提供具有超低端到端延迟的网状接入连接。我们提出的方法可以计算最佳的虚拟PON切片分配的时间尺度兼容的实时或近实时操作。
2021-06-01 cs.NI
Design and Experimental Validation of a Software-Defined Radio Access Network Testbed with Slicing Support
网络切片是5G系统的一个基本特征，将单个网络划分为多个隔离的逻辑网络，每个网络针对特定类型的服务进行优化，或者专用于特定的客户或应用。网络切片的实现在无线电接入网络（RAN）部分中特别具有挑战性，其中多个切片可以在相同的无线电信道上复用，并且无线电资源管理（RRM）功能将用于分割小区无线电资源并实现每个切片的预期行为。在这种情况下，本文介绍了关键的设计和实施方面的软件定义的RAN（SD-RAN）的实验测试平台与切片支持。该测试平台的设计与3GPP在Release 15中建立的切片功能和相关管理框架一致。测试床用于演示RAN切片的供应（例如，准备、调试和激活阶段）以及用于切片感知准入控制和调度的所实现的RRM功能的操作。
2019-05-14 cs.NI
Reinforcement Learning Based Resource Allocation for Network Slices in O-RAN Midhaul
University of Ottawa（渥太华大学）
网络切片设想第五代（5G）移动网络资源分配基于对不同服务的不同要求，例如超可靠低延迟通信（URLLC）和增强型移动宽带（eMBB）。开放无线接入网（O-RAN）通过将功能模块化为独立的组件，提出了开放和分散的RAN概念。O-RAN的网络切片可以显著提高性能。因此，在这项研究中，提出了一种先进的资源分配解决方案，在O-RAN网络切片应用强化学习（RL）。这项研究展示了一个RL兼容的简化边缘网络模拟器，它包含三个组件：用户设备（UE）、边缘O-Cloud和区域O-Cloud。此模拟器稍后用于发现如何通过动态分配来自其他切片的未使用带宽来提高目标网络切片的吞吐量。增加某些网络切片的吞吐量还可以使终端用户受益于更高的平均数据率、峰值速率或更短的传输时间。结果表明，RL模型可以提供一个高峰值速率和更短的传输时间URLLC相比，平衡和eMBB焦点基线的eMBB业务。
2022-11-14 cs.LG cs.NI
Resource Management and Admission Control for Tactile Internet in Next Generation of RAN
针对下一代无线网络的云无线接入网（C-RAN）架构，提出了一种新的触觉互联网（TI）排队模型，5G，通过正交频分多址（OFDMA）技术辅助。该模型包括每对触觉用户之间的每个端到端（E2 E）连接的无线电远程头（RRH）和基带处理单元（BBU）排队延迟和可靠性。对于这种设置，以最小化用户的发射功率为目的，保证用户的可容忍延迟，以及前传和接入限制，我们制定了一个资源分配问题。由于所提出的优化问题是高度非凸的，为了以有效的方式解决它，我们利用了不同的变换技术，如连续凸近似（SCA）和两个凸函数（DC）的差异。此外，我们提出了一个接纳控制（AC）算法，使问题的可行性。在我们提出的系统模型中，我们动态地调整前传和接入链路，以尽量减少发射功率。仿真结果表明，通过动态调整的接入和前传延迟，传输功率可以节省的情况下，每个传输会话的固定方法相比。此外，网络中被拒绝的用户数量显著减少，更多的用户被接受。
2019-11-08 cs.NI
Online Network Slice Deployment across Multiple Domains under Trust Constraints
American University of the Middle East（中东美国大学）；LAAS-CNRS（法国国家科学研究中心实验室）
本文研究了跨多行政域的网络切片部署问题，提出路径-链接（PL）模型和动态定价方法，在满足信任约束的同时实现快速在线分配和部署。
2026-04-01 cs.NI
HyRA: A Hybrid Resource Allocation Framework for RAN Slicing
University of Waterloo（滑铁卢大学）；University of Ottawa（渥太华大学）
HyRA通过结合专用和共享资源分配，提升RAN切片的资源效率和SLA合规性。
2026-02-18 cs.NI
Network Slicing with Flexible VNF Order: A Branch-and-Bound Approach
针对VNF顺序可调的网络切片嵌入问题，提出联合优化准入控制与嵌入的框架，并设计结合A*搜索的近优BnB算法，显著提升可部署切片数与资源利用率。
2024-12-08 cs.NI
A Decision-Theoretic Approach to Resource Allocation in Wireless Multimedia Networks
在保持合理的服务质量的同时分配稀缺的频谱资源以支持尽可能多的用户应用是无线通信中的基本问题。我们认为，这个问题是最好的制定决策理论。我们提出了一个计划，考虑到决策理论的关注（如偏好），并讨论了困难和微妙之处，从马尔可夫决策过程（MDP）的理论，在构建一个算法，是决策理论上最优的应用标准技术。作为所提出的框架的一个例子，我们构造这样一个算法在一些简化的假设。此外，我们还提供了分析和仿真结果，表明我们的算法达到了其设计目标。最后，我们研究如何远离最佳的一个众所周知的启发式。我们的研究结果的主要贡献是在近最优准入控制政策的设计提供了见解和指导。
2000-06-27 cs.NI
Joint wireless and computing resource management with optimal slice selection in in-network-edge metaverse system
本文提出一种在支持切片的元宇宙网络中联合优化无线与计算资源分配的方法，通过将问题建模为混合整数非线性规划并求解最优解，显著提升系统性能，优于现有基准。
2024-11-07 cs.DC cs.NI
Placement and Allocation of Communications Resources in Slicing-aware Flying Networks
网络切片在5G网络中作为一个关键组件出现，可以在共享的物理网络基础设施上使用具有不同性能要求的多种服务。主要的挑战在于确保无线覆盖和足够的通信资源以满足这些服务所要求的目标服务质量（QoS）水平，包括吞吐量和延迟保证。在灾难管理场景和户外庆祝活动等临时事件中，现有的无线基础设施可能会崩溃，无法提供足够的无线覆盖，或缺乏所需的通信资源，这一挑战会加剧。由无人机（UAV）组成的飞行网络作为一种随时随地提供按需无线覆盖和通信资源的解决方案而出现。然而，现有的解决方案大多依赖于尽力而为的网络。本文的主要贡献是SLICER，一种算法，使切片感知飞行网络中的通信资源的放置和分配。通过ns-3模拟进行的评估表明，SLICER可以满足目标的QoS水平，同时使用最小量的通信资源。
2021-12-13 cs.NI
Stable and Fault-Tolerant Decentralized Traffic Engineering
提出去中心化流量工程系统Symphony，通过二次正则化增强TE目标使控制器无需协调即可收敛到兼容分配，并采用随机切片算法分布关键流量源，在保留故障隔离优势的同时显著减少发散引起的拥塞和影响范围。
2025-10-13 cs.NI
Online Slice Reconfiguration for End-to-End QoE in 6G Applications
6G应用的端到端（E2E）体验质量（QoE）取决于网络和计算资源的同步分配，也称为切片。然而，资源和E2E QoE结果之间的关系通常是随机的和非平稳的。现有的作品考虑已知的资源需求切片和制定切片重构的优化问题。在这项工作中，我们通过学习E2E QoE和资源之间的关系来创建和管理切片。我们开发了一种基于梯度的在线切片重配置算法（OHRA），用于在无线电接入网络（RAN）资源受限的场景中重新配置和管理切片。我们观察到，与现有方法相比，我们的方法以高精度满足QoE要求。它改进了现有的方法，约98%的突发流量变化。我们的算法具有快速收敛，并实现低E2E延迟违规低优先级切片。
2022-01-13 cs.NI
Survey On Scheduling And Radio Resources Allocation In Lte
本文重点讨论LTE架构中增强型节点B eNodeB元件的一项基本任务--无线电资源管理器RRM，其目的是根据某些约束条件接受或拒绝连接网络的请求，并确保用户设备UE之间无线电资源的最佳分配。它的主要功能包括接纳控制AC和分组调度PS。本文将主要集中在RRM任务的PS部分，它在上行链路和下行链路方向上执行无线资源分配。在文献中已经提出了几种方法和算法来解决这种需求，即：有效地分配资源，算法的多样性和众多性与无线电资源的最佳管理所考虑的因素有关，具体地，UE所请求的业务类型和QoS服务质量。在本文中，无线电资源分配策略的一个艺术状态和几个调度算法提出了LTE（上行链路和下行链路）的详细研究。因此，我们提出我们的评价和批评。
2014-04-10 cs.NI
T-s3ra: traffic-aware scheduling for secure slicing and resource allocation in sdn/nfv enabled 5g networks
网络切片和资源分配在软件定义网络（SDN）/网络功能虚拟化（NFV）辅助的5G网络中起着关键作用。在5G通信中，业务速率很高，需要高数据速率和低延迟。深度学习是克服这些限制的潜在解决方案。安全切片避免了资源浪费;然而，DDoS攻击者可以利用切片网络。因此，我们专注于大规模网络流量下的资源分配安全切片。提出了用于SDN/NFV使能的5G网络上的安全切片和资源分配的调度感知。在这种方法（T-S3 RA）中，使用具有基于密码的密钥导出函数的布尔逻辑来认证用户设备。流量在5G接入点中进行调度，并分别使用SliceNet和HopFieldNet等深度学习模型实现安全的网络切片和资源分配。为了预测DDoS攻击者，我们计算Renyi熵进行数据包分类。实验进行了使用网络模拟器与250个节点的网络拓扑。使用吞吐量、延迟、数据包传输率、数据包丢失率、切片容量、带宽消耗和切片接受率等指标评估性能。T-S3 RA在三个具有不同要求的5G用例中实现，包括大规模机器类型通信，超可靠低延迟通信和增强的移动宽带。
2021-07-11 cs.NI eess.SP
