多注意力带宽预测网络

预判带宽需求

STMA-net通过时空多注意力机制预测路边单元的未来带宽需求，使基站能主动分配频谱，减少预测误差对实际服务的影响。

Wang, Chenglong · Jun, Peng · Lin, Cai · Weirong, Liu · Shuo, Li · He, Hu · 黄志武

IEEE Transactions on Wireless Communications 2024

参数信息

预测精度提升

11.25 %

服务车辆数提升

5 %

服务中断率降低

1

技术优势

预测精度更高

空间-时间多注意力网络能够捕捉车辆移动和交通动态的复杂模式，从而更准确地预测带宽需求。

主动分配频谱

基于预测的需求提前分配频谱资源，避免实时分配带来的延迟，并补偿预测误差。

服务中断率降一个量级

主动分配显著降低服务中断率，同时服务更多车辆，提升整体系统可靠性。

应用场景

• V2X通信：预测RSU带宽需求，使V2X通信中频谱分配更高效。
• 车联网资源管理：基于预测主动分配无线资源，提升车联网频谱利用率。
• 智能交通系统：用于ITS中的带宽预测与分配，支持高可靠低时延通信。