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本发明公开了一种无人机位置与资源分配联合优化方法和装置，在用户设备任务数据量、通信和计算因果性等约束下，建立了用户代价函数最小化问题，该问题对用户设备发射功率、本地计算频率、数据上传时间和无人机位置进行优化。所提出的方法首先采用Kmeans++算法对无人机位置优化，然后将资源分配问题分解为用户发射功率和本地计算频率优化子问题以及数据上传时间优化子问题。采用逐次凸逼近算法对用户发射功率和本地计算频率子问题进行求解，通过推导获得数据上传时间表达式，最终得到合适的用户发射功率、本地计算频率、数据上传时间和无人机位置，本发明通过合理的安排资源和无人机飞行的位置，降低用户设备完成任务的代价。

本发明公开了5G新空口中eMBB和URLLC混合业务资源分配方法，按如下步骤：令小区中存在一个基站，Ke个eMBB用户和Ku个URLLC用户；eMBB采用slot进行传输，由数个OFDM符号组成；URLLC采用mini‑slot进行传输，由数个OFDM符号组成；将eMBB的slot划分成一组Kt个mini‑slot，表示为集合采用打孔策略，即URLLC业务到达后，对正在传输的eMBB业务所在的物理资源块PRB进行打孔，插入URLLC数据后立即进行传输；在URLLC业务未到达时，eMBB业务采用比例公平调度算法进行PRB调度，即计算权重其中rk,i(t)是PRB k上传输的eMBB用户i的数据传输速率，Ri(t)是用户i的过去一段时间内的平均传输速率；取max(ωk,i(t)),i＝1,...,Ke，将PRB k分配给用户i。本发明有效地支持eMBB/URLLC业务共存，满足不同业务的服务质量需求，在URLLC业务到达后，能够立即为其调度资源，保证URLLC业务对时延的需求。

本发明公开了一种面向5G网络的低时延切片资源智能分配方法包括，实时采集网络节点的连接状态和性能指标，根据网络负载波动动态调整采集频率，生成结构化拓扑数据；基于所述拓扑数据计算节点度分布熵值，生成虚拟资源拓扑图，预测网络节点的资源需求；利用虚拟资源拓扑图和熵值变化率构建动态置信区间，设计资源预分配策略；检测网络突发流量，通过增量更新图神经网络快速调整资源分配，确保重配置时延低于1毫秒；本发明通过图神经网络驱动的拓扑感知、熵值引导的预测和自适应分配策略，实现了uRLLC切片的低时延资源分配的同时，避免了资源浪费，满足了5G网络的严格性能要求。

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于可扩展去蜂窝架构实现mURLLC的方法；该方法包括：构建CF mMIMO系统模型；建立用户集并为用户集中的用户分配导频序列，用户向AP发送导频信号；AP接收用户发送的导频信号并进行信道估计，得到CSI估计；计算服务用户的AP集规划矩阵并根据AP集规划矩阵和CSI估计进行用户检测，得到用户发送的数据信号估计值；根据数据信号估计值推导得到用户的后处理信噪比；根据用户的后处理信噪比调整导频长度以实现mURLLC；本发明能够帮助克服导频资源受限、信道估计和用户检测复杂度增加、回传容量不足等缺陷，确保在用户数量迅速增长的情况下依然能够维持通信质量。