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本发明公开了一种无线资源分配方法及装置。所述方法包括：在接收到资源分配请求后，可以针对任一传输方向，先确定终端所属的小区中满足传输方向上速率需求的目标载波类型，然后从目标载波类型的载波中确定存在满足传输方向上速率需求的目标信道，如此即可将目标信道对应的无线资源分配给终端。本发明实施例中，可以根据终端在不同传输方向上的速率需求，合理分配终端在不同传输方向上所需的无线资源；进一步地，由于本发明实施例可以对上行或下行传输方向分别进行无线资源分配，提高了无线资源分配的灵活性，提高了在上下行业务不对称时分配无线资源的合理性，能够有效避免资源浪费、分配不合理的问题。

本发明公开了一种基于RAA的最小化系统总时延资源分配方法，包括如下步骤：S1、宏基站与微基站和用户之间通过HELLO包相互传递消息获取信息并交给宏基站进行汇总；S2、通过通信模型和任务卸载模型，以最小化系统的总传输时延为目标函数，以微基站MEC的总计算资源量和任务卸载的不可分割性以及用户设备的剩余能量为约束，对问题进行建模。S3、根据步骤三所得模型，将问题分为两个子问题进行求解。S4、通过逐步求解步骤四的两个子问题，得到总问题得一个有效可行解，最小化系统得总时延。该方法在用户设备电池电量有限的情况下，合理分配微基站边缘服务器的计算资源，做到最小化系统传输的总时延。

本发明涉及B5G技术领域，具体公开了一种基于超图的B5G海量物联网资源分配方法及系统，提出了一种基于超图理论的网络冲突模型，量化整个B5G大规模网络的冲突程度。将具有顺序决策(MDP)特征的网络资源分配问题建模为马尔可夫决策过程，并提出了一种资源高效的协作强化学习解决方案。为了通过将计算负载分布在整个网络中来减少计算负载，并实现分布式协作人工智能，本发明提出了一种联邦平均优势行动者‑评论者(FedAvg‑A2C)算法，用于处理B5G大规模IoT场景中的无冲突网络资源分配问题，并加速学习过程的训练。仿真结果表明，所提出的方案在B5G大规模IoT网络中具有高网络吞吐量和资源效率。

本发明属于通信工程技术领域，具体涉及一种LTE无线资源分配方法，其包括以下步骤：(1)、初始化功率、RB总数目及用户总数，将系统的总发射功率分均分配到每一个RB上；(2)、根据基站接收到的反馈信息对RB进行进一步分配；(3)基站根据(2)得到的最佳的RB分配方案，对每个RB上的功率进行重分配；(4)、循环重复执行(2)～(3)直到适应度值不再变化或者小于设置的最小精度为止。本发明公开的一种LTE无线资源分配方法具有以下有益效果：提高了无线资源分配算法的收敛速度，保证了实际通信过程中资源分配的实时性。