分布式大型网络数据库的信道属性权重分配方法

为解决传统方法在所需分配信道量很多的情况下,信道分配准确性低,忽略了对信道分配公平性的考虑,导致通信过程中干扰增加的问题。为此,提出一种新的分布式大型网络数据库的信道属性权重分配方法。通过建立分布式大型网络数据库干扰模型。依据建立的干扰模型,结合流量负载与干扰对链路权重进行设置,将属性权重当成依据确定信道优先级,令权重高的链路优先选择信道。属性权重的分配非常关键,依据信道属性权重的分配主要受属性关键性影响的特性,给出信道属性权重分配公式,获取不同信道属性分配的权重。当前得到的权重为静态权重,为了改善实用性和动态性,提出属性权重的动态迭代学习方法,在原有方法的基础上通过梯度下降法实现信道属性权重调整,达到信道属性权重分配的目的。结果表明,所提方法的信道利用率可达到92.31%。可见所提方法分配结果公平、干扰少,整体性能优。