[發明專利]一種基于大數據深度學習的移動互聯網資源分配系統

在審

• 申請號: 202010040033.4
• 申請日: 2020-01-15
• 公開（公告）號: CN111258761A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 王海兵
• 申請（專利權）人: 深圳市深海瑞格科技有限公司
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50
• 代理公司: 廣州市紅荔專利代理有限公司 44214
• 代理人: 黃國勇

1.一種基于大數據深度學習的移動互聯網資源分配系統，其特征在于，包括頻率分配模塊，所述頻率分配模塊的輸出端與頻率申請模塊的輸入端連接，所述頻率申請模塊的輸出端與臺站管理模塊的輸入端連接，所述頻率分配模塊的輸出端與頻率干擾模塊的輸入端連接，所述頻率分配模塊的輸出端與頻率信息模塊的輸入端連接，所述頻率信息模塊的輸出端與頻率回收模塊的輸入端連接，所述頻率分配模塊的輸出端與認為干擾模塊的輸入端連接，所述人為干擾模塊的輸出都安與節點管理模塊的輸入端連接，所述頻率分配模塊的輸出端與約束分析模塊的輸入端連接，所述約束分析模塊的輸出端與頻率管理模塊的輸入端連接，所述約束分析模塊的輸出端與頻率協調模塊的輸入端連接，所述頻率分配模塊的輸出端與頻率協調模塊的輸入端連接。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據深度學習的移動互聯網資源分配系統，其特征在于，所述頻率分配模塊的功能是根據頻率申請提交的元數據進行頻率分配，分配過程需要考慮頻率是否滿足約束性、是否干擾其它臺站，如出現干擾則進行頻率協調，并對最終的分配結果進行存儲。

3.根據權利要求1所述的一種基于大數據深度學習的移動互聯網資源分配系統，其特征在于，所述頻率回收模塊的功能是臺站使用頻率結束或分配的時間終止時，臺站將歸還頻率給節點，同時更新頻率分配結果。

4.根據權利要求1所述的一種基于大數據深度學習的移動互聯網資源分配系統，其特征在于，所述頻率約束模塊的功能是節點根據頻率管理知識對申請的頻率繼續寧約束性分析。

5.根據權利要求1所述的一種基于大數據深度學習的移動互聯網資源分配系統，其特征在于，所述人為干預模塊的功能是臺站的頻率申請不用經過頻率分配算法，而采用人為決策的方式進行分配。

6.根據權利要求1所述的一種基于大數據深度學習的移動互聯網資源分配系統，其特征在于，所述頻率協調模塊的功能是，當節點對臺站申請的頻率分析發現對其他正在使用的臺站存在干擾，則系統與被干擾臺站所述的節點進行協調，滿足臺站的頻率需求。