下一代无线异构网络中资源管理技术研究

发布时间：2020-06-14 21:53

【摘要】：移动终端的飞速发展令无线移动网络中的数据流量呈爆发式增长,异构网络(Heterogeneous Networks,HetNets)作为一种关键技术,以容纳由近数十亿移动设备产生的交通流量为目的,通过合理部署小小区以及网络间协作的方式,推动网络服务靠向用户,满足用户业务多样化需求。资源管理技术在实现复杂无线网络环境特别是无线异构网络下多用户的高效通信中起着决定性的作用,因此该项技术一直作为无线移动网络发展过程中的重要研究课题。本文对下一代无线异构网络下的资源管理技术进行了研究,并重点涉及网络资源分配及共享过程中存在的用户通信的可靠性、高效性,以及业务获取的稳定性、多样性等问题。在国家自然科学基金(no.61540046、no.61601347、no.61771366)以及“111”项目(no.B38038)的共同资助下,本文的主要贡献总结如下:1.异构网络资源管理过程中通信可靠性与业务稳定性问题研究。考虑到对用户通信可靠性和业务获取稳定性的影响因素的不同,该部分研究工作从两个角度出发。i)首先,考虑到复杂的网络环境对用户获取高质量业务服务带来了一定的挑战,比如异构网络环境中存在信道波动、信息反馈受限、信道估计和量化误差等因素,导致大量用户到不同网络接入点之间的信道状态信息估计成本高、难度大。为了确保不完美信道状态信息下的用户通信可靠性,提出了认知异构网络环境下基于鲁棒性的能效资源优化方案,方案考虑信道状态信息估计的不准确带来的认知网络中断以及授权网络碰撞问题,联合优化子载波和功率分配,以概率约束的形式同时确保认知用户以及授权用户的服务质量需求,并通过仿真验证了所提方案的有效性和可靠性。ii)其次,考虑到复杂的网络环境中部分网络接入点不可避免地会出现故障现象,令其覆盖范围内的用户产生业务中断。为了在网络故障修复前确保故障接入点覆盖范围内的用户业务获取的稳定性,提出了异构网络环境下基于网络自愈合的协作跨层资源优化方案,方案以应对网络突发故障为目的,从不同网络的物理层以及介质访问控制层出发,能够在确保网络公平性的同时保证故障网络覆盖范围内的用户正常通信,并通过仿真验证了所提方案的有效性和稳定性。2.虚拟化异构网络中的业务获取多样性及多资源联合优化问题研究。随着网络覆盖范围的不断扩大,网络所能承载的用户业务以及终端设备类型也更加丰富。为了支持和促进网络内大量业务内容的频繁交付和计算,网络内部分节点应具备缓存和计算能力,从而促进网络性能的提升、提高用户获取业务时的体验质量。i)首先,提出了一种新型的虚拟化信息中心异构网络框架,框架利用无线网络虚拟化技术(Wireless Network Virtualization,WNV)以及软件定义网络技术(Soft-Defined Networking,SDN)的优势,通过令不同的虚拟网络单元选择性集成信息中心网络技术(Information Centric Networking,ICN)以及移动边缘计算技术(Mobile Edge Computing,MEC),实现网络承载业务多样化、用户业务服务分类化的目的。ii)其次,基于所提的联合网络框架,设计了一种基于缓存辅助的移动边缘计算机制,通过选择性缓存计算前后的内容,实现降低回程资源消耗以及计算能耗的目的。根据该机制提出了一种联合虚拟多资源分配策略,以实现最大化虚拟网络运营商总收益的目标,并从降低计算复杂度及减小信令开销为出发点,提出了一种基于交替方向乘子法的分布式算法,仿真分析验证了所提方案的有效性以及所提算法的收敛性。iii)再次,基于所提的联合网络框架,特别针对未来异构网络中视频流量的爆发式增长所导致的带宽资源紧缺问题,设计了一种基于计算辅助的信息中心网络机制,通过缓存部分受欢迎视频内容版本、转码计算获得剩余视频内容版本的方式,为需求不同视频内容的用户提供服务,从而促进视频内容的大量交付并令所交付的视频内容更好的适应网络环境和用户设备需求。根据该机制提出了一种新型的联合虚拟化多资源分配策略,并通过仿真进行验证分析。3.虚拟化异构网络资源管理过程中的用户通信高效性问题研究。基于第二部分研究内容,为了进一步促进所设计的联合系统的谱效及能效,实现用户高效通信的目的,引入了多播波束赋形技术。首先,提出了一种多小区多组多播环境下具备缓存意识的多播波束赋形设计方案,所提方案联合优化多播模式、缓存策略、以及全网络波束赋形矢量,以实现最小化缓存、计算、通信能耗的目的;其次,介于所构造优化方案复杂度高、求解难度大,设计了一种低复杂度次优算法,分步实现具备缓存意识的多播方案设计以及离散多播波束赋形设计;再次,为了更好地确保系统可靠性,提出了基于不完美信道状态信息的联合优化策略;最后,通过仿真对比分析了不同缓存策略对多播波束赋形设计方案的影响,验证了所提方案的高效性,同时说明了所提算法能够在较小的性能损失下实现算法复杂度大幅度降低的目的。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN929.5

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