本技術(shù)涉及通信，尤其涉及一種基站資源分配方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著5g基站的廣泛密集部署及移動終端用戶數(shù)目的快速增長，大規(guī)模多天線及多用戶場景下的高效資源調(diào)度及管理成為了未來重要發(fā)展方向。針對大規(guī)模多基站、多用戶通信系統(tǒng)的基站調(diào)度與資源分配方法已迫切成為節(jié)能波束掃描能耗，降低鏈路間信道干擾，并提升系統(tǒng)整體傳輸性能的關(guān)鍵手段。相關(guān)技術(shù)中，基站資源分配方法需要獲取各基站與用戶之間的信道信息，并基于窮舉搜索或迭代式的求解方法計算系統(tǒng)最優(yōu)資源分配方案。但是，該方法需要較高的通信資源開銷，導(dǎo)致通信系統(tǒng)的資源調(diào)度效率較低。綜上，相關(guān)技術(shù)中存在的技術(shù)問題有待得到改善。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實施例的主要目的在于提出一種基站資源分配方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，能夠提高資源分配效率。

2、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例的一方面提出了一種基站資源分配方法，所述方法包括：

3、獲取多個基站拍攝得到的通信場景圖像；

4、對所述通信場景圖像進行三維目標檢測處理，得到多個目標對象的檢測框；

5、根據(jù)所述多個目標對象的檢測框構(gòu)建得到目標對象信道空間特征；

6、將所述目標對象信道空間特征輸入資源分配模型進行資源分配處理，得到資源分配結(jié)果。

7、在一些實施例中，所述獲取多個基站拍攝得到的通信場景圖像，包括以下步驟：

8、在通信系統(tǒng)中設(shè)置多個基站，對每個基站配置相應(yīng)的拍攝相機；

9、通過所述拍攝相機對所述通信系統(tǒng)的服務(wù)區(qū)域進行視角聯(lián)合覆蓋處理，拍攝得到所述通信場景圖像。

10、在一些實施例中，所述根據(jù)所述多個目標對象的檢測框構(gòu)建得到目標對象信道空間特征，包括以下步驟：

11、根據(jù)所述多個目標對象的檢測框確定每個目標對象與多個基站的最小基站距離；

12、根據(jù)所述最小基站距離對各個目標對象進行升序排序處理，得到目標對象集合；

13、根據(jù)所述目標對象集合對所述檢測框進行尺寸矩陣和方向向量構(gòu)建處理，得到目標對象信道空間特征。

14、在一些實施例中，所述將所述目標對象信道空間特征輸入資源分配模型進行資源分配處理，得到資源分配結(jié)果，包括以下步驟：

15、將所述目標對象信道空間特征輸入至所述資源分配模型，輸出得到基站編號矩陣和基站能量矩陣；

16、對所述基站編號矩陣和所述基站能量矩陣進行解碼處理，得到每個目標對象與對應(yīng)基站的資源分配方案；

17、根據(jù)所述資源分配方案對多個目標對象進行分配處理，得到資源分配結(jié)果。

18、在一些實施例中，所述將所述目標對象信道空間特征輸入至所述資源分配模型，輸出得到基站編號矩陣和基站能量矩陣，包括以下步驟：

19、從所述目標對象信道空間特征中獲取得到尺寸矩陣和方向向量；

20、將所述尺寸矩陣和所述方向向量分別輸入所述資源分配模型，所述資源分配模型包括第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

21、通過所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述尺寸矩陣進行卷積處理，得到尺寸特征；

22、通過所述第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述方向向量進行卷積處理，得到向量特征；

23、對所述尺寸特征和所述向量特征進行逐元素相加和卷積處理，得到所述基站編號矩陣和所述基站能量矩陣。

24、在一些實施例中，所述對所述基站編號矩陣和所述基站能量矩陣進行解碼處理，得到每個目標對象與對應(yīng)基站的資源分配方案，包括以下步驟：

25、從所述基站編號矩陣中提取得到最大元素值所在矩陣，將所述最大元素值所在矩陣確定為分配矩陣；

26、根據(jù)所述分配矩陣對目標對象進行基站分配處理，并返回至所述從所述基站編號矩陣中提取得到最大元素值所在矩陣，直至對所有目標對象進行基站分配處理，得到基站分配方案；

27、根據(jù)所述基站分配方案和所述基站能量矩陣對每一個基站進行平均發(fā)射能量分配處理，得到每個目標對象與對應(yīng)基站的資源分配方案。

28、在一些實施例中，在所述將所述目標對象信道空間特征輸入資源分配模型進行資源分配處理之前，所述方法還包括預(yù)先訓(xùn)練所述資源分配模型，具體包括以下步驟：

29、獲取訓(xùn)練圖像，并對所述訓(xùn)練圖像進行三維目標檢測和檢測框構(gòu)建處理，得到訓(xùn)練樣本；

30、采集訓(xùn)練對象信道，并基于遍歷搜索的基站資源調(diào)度算法對訓(xùn)練對象信道進行資源調(diào)度處理，得到資源調(diào)度結(jié)果；

31、根據(jù)所述資源調(diào)度結(jié)果對所述訓(xùn)練樣本進行標簽處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

32、將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入所述資源分配模型，輸出得到訓(xùn)練結(jié)果；

33、根據(jù)所述訓(xùn)練結(jié)果對所述資源分配模型進行參數(shù)調(diào)整處理，得到訓(xùn)練完成的資源分配模型。

34、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例的另一方面提出了一種基站資源分配裝置，所述裝置包括：

35、第一模塊，用于獲取多個基站拍攝得到的通信場景圖像；

36、第二模塊，用于對所述通信場景圖像進行三維目標檢測處理，得到多個目標對象的檢測框；

37、第三模塊，用于根據(jù)所述多個目標對象的檢測框構(gòu)建得到目標對象信道空間特征；

38、第四模塊，用于將所述目標對象信道空間特征輸入資源分配模型進行資源分配處理，得到資源分配結(jié)果。

39、在一些實施例中，所述第一模塊，用于獲取多個基站拍攝得到的通信場景圖像，包括：

40、第一單元，用于在通信系統(tǒng)中設(shè)置多個基站，對每個基站配置相應(yīng)的拍攝相機；

41、第二單元，用于通過所述拍攝相機對所述通信系統(tǒng)的服務(wù)區(qū)域進行視角聯(lián)合覆蓋處理，拍攝得到所述通信場景圖像。

42、在一些實施例中，所述第三模塊，用于根據(jù)所述多個目標對象的檢測框構(gòu)建得到目標對象信道空間特征，包括：

43、第三單元，用于根據(jù)所述多個目標對象的檢測框確定每個目標對象與多個基站的最小基站距離；

44、第四單元，用于根據(jù)所述最小基站距離對各個目標對象進行升序排序處理，得到目標對象集合；

45、第五單元，用于根據(jù)所述目標對象集合對所述檢測框進行尺寸矩陣和方向向量構(gòu)建處理，得到目標對象信道空間特征。

46、在一些實施例中，所述第四模塊，用于將所述目標對象信道空間特征輸入資源分配模型進行資源分配處理，得到資源分配結(jié)果，包括：

47、第六單元，用于將所述目標對象信道空間特征輸入至所述資源分配模型，輸出得到基站編號矩陣和基站能量矩陣；

48、第七單元，用于對所述基站編號矩陣和所述基站能量矩陣進行解碼處理，得到每個目標對象與對應(yīng)基站的資源分配方案；

49、第八單元，用于根據(jù)所述資源分配方案對多個目標對象進行分配處理，得到資源分配結(jié)果。

50、在一些實施例中，所述第六單元，用于將所述目標對象信道空間特征輸入至所述資源分配模型，輸出得到基站編號矩陣和基站能量矩陣，包括：

51、第一子單元，用于從所述目標對象信道空間特征中獲取得到尺寸矩陣和方向向量；

52、第二子單元，用于將所述尺寸矩陣和所述方向向量分別輸入所述資源分配模型，所述資源分配模型包括第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

53、第三子單元，用于通過所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述尺寸矩陣進行卷積處理，得到尺寸特征；

54、第四子單元，用于通過所述第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述方向向量進行卷積處理，得到向量特征；

55、第五子單元，用于對所述尺寸特征和所述向量特征進行逐元素相加和卷積處理，得到所述基站編號矩陣和所述基站能量矩陣。

56、在一些實施例中，所述第七單元，用于對所述基站編號矩陣和所述基站能量矩陣進行解碼處理，得到每個目標對象與對應(yīng)基站的資源分配方案，包括：

57、第六子單元，用于從所述基站編號矩陣中提取得到最大元素值所在矩陣，將所述最大元素值所在矩陣確定為分配矩陣；

58、第七子單元，用于根據(jù)所述分配矩陣對目標對象進行基站分配處理，并返回至所述從所述基站編號矩陣中提取得到最大元素值所在矩陣，直至對所有目標對象進行基站分配處理，得到基站分配方案；

59、第八子單元，用于根據(jù)所述基站分配方案和所述基站能量矩陣對每一個基站進行平均發(fā)射能量分配處理，得到每個目標對象與對應(yīng)基站的資源分配方案。

60、在一些實施例中，在所述第四模塊，用于將所述目標對象信道空間特征輸入資源分配模型進行資源分配處理之前，所述裝置還包括第五模塊，用于預(yù)先訓(xùn)練所述資源分配模型，具體包括：

61、第九單元，用于獲取訓(xùn)練圖像，并對所述訓(xùn)練圖像進行三維目標檢測和檢測框構(gòu)建處理，得到訓(xùn)練樣本；

62、第十單元，用于采集訓(xùn)練對象信道，并基于遍歷搜索的基站資源調(diào)度算法對訓(xùn)練對象信道進行資源調(diào)度處理，得到資源調(diào)度結(jié)果；

63、第十一單元，用于根據(jù)所述資源調(diào)度結(jié)果對所述訓(xùn)練樣本進行標簽處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

64、第十二單元，用于將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入所述資源分配模型，輸出得到訓(xùn)練結(jié)果；

65、第十三單元，用于根據(jù)所述訓(xùn)練結(jié)果對所述資源分配模型進行參數(shù)調(diào)整處理，得到訓(xùn)練完成的資源分配模型。

66、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例的另一方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)前面所述的方法。

67、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)實施例的另一方面提出了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)前面所述的方法。

68、本技術(shù)實施例至少包括以下有益效果：本技術(shù)提供一種基站資源分配方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方案通過獲取多個基站拍攝得到的通信場景圖像，能夠利用計算機視覺圖像輔助實現(xiàn)基站端資源分配，提高了資源分配的效率；再者，該方案還通過對通信場景圖像進行三維目標檢測處理，得到多個目標對象的檢測框，能夠更好地檢測到目標對象的三維空間坐標和尺寸，提高了檢測精度；再者，該方案根據(jù)多個目標對象的檢測框構(gòu)建得到目標對象信道空間特征；將目標對象信道空間特征輸入資源分配模型進行資源分配處理，得到資源分配結(jié)果，能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接輸出基站最優(yōu)資源分配方案，具有更低的時間開銷，提高了基站資源分配效率。