物联网大规模终端接入算法研究与验证

发布时间：2021-04-20 23:42

　　随着云计算、大数据、AI和5G等技术的不断更新,各类物联网业务也得到了蓬勃的发展,各种物联网终端层出不穷,接入终端的数量也急剧上升。因此,未来物联网环境中一定包含了Qo S需求不一、业务数据量大小不一的各种业务。但是现有的物联网接入控制算法相对单一,并不能根据接入业务的特点自适应地选择最合适的接入方法,当面对日益增多的业务种类时,接入成功率的下降和接入时延的上升都无法避免。因此,本文分别针对单一基站和异构网络融合的场景,提出了相应的接入控制算法,并对提出的算法进行了研究与验证。本文首先针对单一基站（eNB）大规模终端接入场景,基于M2M通信中大数据量业务与小数据量业务并存的特点,提出了基于时隙Aloha与自适应ACB混合的接入控制算法,该算法将一个接入周期内的接入资源分给时隙Aloha和自适应ACB同时使用,在保证高优先级业务Qo S需求的同时,减少了ACB机制额外的信令消耗,仿真结果表明,该算法能够降低整个系统的平均接入时延、提高系统的接入成功率。然后,本文针对异构网络环境中多接入点的场景,充分利用异构网络重叠处终端接入的灵活性,提出了基于动态负载传递的异构网络接入控制算法,该算法在... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
专业术语注释表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 论文安排
第二章 无线网络接入技术概述
    2.1 LTE系统随机接入
        2.1.1 随机接入分类
        2.1.2 随机接入场景
        2.1.3 随机接入过程
    2.2 几种常见的接入控制机制
    2.3 本章小结
第三章 基于时隙Aloha与自适应ACB的混合接入算法
    3.1 接入算法概述
        3.1.1 ACB算法
        3.1.2 时隙Aloha算法
    3.2 接入场景分析
        3.2.1 场景介绍
        3.2.2 用户接入流模型
    3.3 系统模型
        3.3.1 基于随机接入与ACB机制混合的MAC层协议
        3.3.2 第一阶段:基于时间序列预测的申请量预测算法
        3.3.3 第二阶段:基于最大期望的参数选择
        3.3.4 算法流程
    3.4 系统仿真与性能分析
    3.5 本章小结
第四章 基于动态负载传递的异构网络接入控制算法
    4.1 异构网络概述
        4.1.1 异构网络场景
        4.1.2 异构网络环境下的接入控制
    4.2 场景分析
    4.3 系统模型
        4.3.1 传递优先级评估算法
        4.3.2 接入控制算法流程
    4.4 系统仿真与性能分析
        4.4.1 系统仿真
        4.4.2 性能分析
    4.5 本章小结
第五章 系统实现与分析
    5.1 硬件设计与实现
        5.1.1 传感器模块
        5.1.2 无线传输模块
        5.1.3 多模接入模块
    5.2 软件设计与实现
        5.2.1 感知层的软件实现
        5.2.2 接入层的软件实现
        5.2.3 控制层的软件实现
    5.3 系统测试
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
附录4 攻读硕士学位期间参加的科研竞赛
致谢



本文编号：3150621