大规模机器类通信中基于分层架构的无线资源管理研究

发布时间：2020-11-04 17:09

　　 随着物联网(Internet of Things,IoT)的飞速发展,传统的人与人之间的通信(Human-to Human Communications,HTC)将无法满足日益增长的通信需求。大规模机器类通信(Massive Machine-Type Communications,mMTC)有着大连接、低功耗等特点,是第五代移动通信系统(The Fifth Generation Mobile Communication System,5G)中的重要应用场景。本文针对mMTC中的无线资源管理策略进行研究。首先,基于mMTC海量连接的特点和LTE网络的mMTC两级分层模型,研究了MTCG的发射功率控制策略,提出了一种基于MTCG服务用户数目的功率控制策略,给出了MTCG发射功率的一般表达式,并以突发类场景为例,给出了功率控制策略的精确表达式。其次,分析了mMTC与现有LTE网络共存情况下的干扰问题。在采用提出的功率控制策略的前提下,重点建立了突发场景下LTE UE与MTCG的干扰模型,给出了LTE UE以及MTCG中断概率的精确表达式。最后,研究了mMTC与传统LTE网络共存场景下的资源分配问题。以最大化MTCG的系统总和速率为目标,建立了MTCG与LTE UE之间的资源分配模型,并提出了一种基于mMTC业务分级的资源算法。仿真结果表明:(1)本文提出的功率控制算法和干扰分析模型是有效的,对于机器类设备(Machine-Type Communications Device,MTCD)的分组以及灵活组网具有参考价值;(2)本文所提出的基于业务分级的资源分配算法能够在保证系统容量的前提下提升系统的可靠性。
【学位单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN929.5
【部分图文】：

大学硕士研究生学位论文 第二章 大规模机器类通信及无线资源管多址接入方式，而 MTCD 至 MTCG 之间的链路除了可以基于 3GPP 规范，也可行的非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA）方式。在引入可以根据业务类型、地理位置等因素对 MTCD 进行分组，以方便 MTCG 的控制采用的便是 MTC-A 的接入方式，详细内容见第三章。三种接入方式是短距离 P2P 接入（MTC-M），如图 2.1(c)所示。MTCD 之间采-to-Peer, P2P）通信，由于传统 LTE 网络中支持 MTCD 之间的对等传输，且 L更广泛的覆盖范围内广播本地服务，因此 MTCD 的自动服务发现不必像 IEE断扫描可用接入点（Access Point, AP），降低了 MTCD 功耗。对等通信由 eN轻了对传统 LTE 用户的干扰。但是，这种接入方式对于 MTCD 之间的距离有短距离传输。

南京邮电大学硕士研究生学位论文 第二章 大规模机器类通信及无线资源管理概述现如今研究的无线资源管理模式主要有如下三种：协同无线资源管理（Common RadioResource Management, CRRM）、联合无线资源管理（Joint Radio Resource Management, JRRM）以及多接入无线资源管理（Multi-access Radio Resource Management, MRRM）[42]。协同无线资源管理最早在 3GPP 的规范中提出，通过 CRRM 可以对不同网络系统中的无线接入技术（Radio Access Technology, RAT）进行统一的管理。CRRM 的系统架构如图 2.2所示。它的运行流程如下：每个 RRM 实体负责检测相应的 RAT 网络参数和状态信息，并将这些信息周期性发送到 CRRM 服务器，再由 CRRM 服务器处理每个网络汇报的数据，最后将决策结果反馈给每个 RRM 实体，由这些 RRM 实体来具体执行相应的决策。CRRM 是集中式的 RRM，它的优点有结构简单、干扰分散；可以利用负载均衡（Load Balancing, LB）来降低拥塞概率并提高无线资源利用率；可以根据终端用户的业务类型选择合适的网络，改善网络 QoS 性能。

邮电大学硕士研究生学位论文 第二章 大规模机器类通信及无线资源管理概多接入无线资源管理基于三个主要的结构模块：集中式 RRM、分布式 RRM 和终M，如图 2.3 所示。集中式的 MRRM 一般适用于紧耦合的融合异构网络结构，每个 归一个集中的 RRM 控制实体来管理，这个控制实体能够获得所管理区域内所有 RAT 、负荷以及拥塞状态等。这种结构除了具有前面所提到的集中式 RRM 的缺点之外，得相邻的 RAT 之间产生边缘效应。分布式的 MRRM 不依赖于某一个特定的 RRM 实是将相应的功能分散得给地位对等的 RRM 实体，由他们分摊管理和计算的功能，依每个节点的计算复杂度。基于终端的 MRRM 将 MRRM 功能和决策交由终端负责，但方式还是需要网络侧进行协助。
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本文编号：2870371