无线网络分层QoS垂直映射模型及跨层优化方法

发布时间：2018-01-16 13:04

本文关键词：无线网络分层QoS垂直映射模型及跨层优化方法　出处：《南京邮电大学学报(自然科学版)》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：现代无线通信网络结构复杂,通信环境时变,业务流和无线信道不可预知,服务质量保障极具挑战性。基于无线网络分层QoS体系结构,文中提出了一种统一的基于协议层间虚拟缓存接口QoS垂直映射模型,以虚拟队列技术实现层间QoS指标映射。同时,基于该协议层间QoS垂直映射模型提出一种跨层QoS优化架构,并针对业务流和无线信道的不可预知性,给出该架构在线学习优化求解方法。最后,通过与现有文献技术对比一致性方法验证所提出层间QoS垂直映射模型正确性,并且在物理层包差错率小于30%条件下,分析Q学习法优化数据链路层时延收敛性,从而验证所提出跨层优化模型和在线学习优化方法的有效性。
[Abstract]:Modern wireless communication network structure is complex, communication environment is time-varying, traffic flow and wireless channel are unpredictable, quality of service assurance is extremely challenging, based on wireless network layered QoS architecture. In this paper, a unified QoS vertical mapping model based on protocol layer virtual cache interface is proposed, and the QoS index mapping between layers is realized by virtual queue technology. Based on the QoS vertical mapping model between layers, a cross-layer QoS optimization architecture is proposed, and an online learning optimization solution is proposed for the unpredictable traffic flow and wireless channel. The validity of the proposed QoS vertical mapping model is verified by comparing the consistency method with the existing literature, and the physical layer packet error rate is less than 30%. Q learning method is used to optimize the convergence of data link layer delay, which verifies the effectiveness of the proposed cross-layer optimization model and online learning optimization method.
【作者单位】：南京邮电大学通信与信息工程学院;无锡商业职业技术学院物联网技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(60972038,61271233,61101105,61001077) 教育部博士点基金(20103223110001) 江苏省2011年度普通高校研究生科研创新计划(CXZZ11_0392) 江苏省高等教育自然基金(10KJB510013) 南京邮电大学科研基金(NY208052)资助项目
【分类号】：TN92
【正文快照】： 2.无锡商业职业技术学院物联网技术学院,江苏无锡()2141530引言Qo S定义了自网络角度描述服务用户(网络传输数据)通信质量要求的方法[1]。第三代和第四代无线网络均具有支持多种Qo S需求业务流特性[2],同时无线通信网络中信道状态的时变性[3]、业务流障技术十分复杂和重要。Qo

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