倒要看看你有啥本事
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一直萦绕心中的思路,利用网络中用户的分布和业务需求来预见信道资源分配,以提升网络的性能。
似乎觉得思想验证起来过于简单:统计一下用户的分布、业务的需求,然后告知算法,算法据此完成资源分配。对比算法是,不知道全局信息,只是来一个服务一个。
这两天读了yang 团队的工作,似有相见恨晚之感。尽管度英文杂志文章仍然是我们的短板,但是坚持啃了一天,对他们提问题的本事很佩服。随手记录几个:有几个问题上处于开放状态,利用大数据分析的方法能够预测哪些信息?对资源调度而言,需要预测哪些信息?如果将预测到的信息转换(以应用到资源调度问题中)?如何利用预测信息完成资源调度?老实说,我也就意识到了最后一个问题,还考虑的很肤浅。所以被勾着想看看他们是怎么建模和分析的。
一直认为所有的分析应该以直观的洞察为前提。那么,利用上下文信息完成资源调度,究竟为何、从何可以获得性能提升呢?这个是最根本的问题。以前的观点是,若多个灯可以联合进行资源调度,那么在业务需求密集的地方应该给配置更多的资源。这只是打破了单灯功率固定的约束。还有吗?
文中认为:预测的上下文信息是一种大时间尺度上的,而通信资源调度是小时间尺度上的,那么,预先知道大时间尺度上的信息,真的有帮助吗?打个比方,你星期天有大把的时间空闲,你在吃饭的时候加快速度节省时间,这有用码?
期待读下去有启发。待续
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