异构无线网络中资源管理方法研究
发布时间:2021-01-10 00:57
5G技术与各类通信服务的发展极大的推动了异构无线网络的演变进程。未来的异构无线网络中,大规模用户的增长造成网络中的服务数据量急剧增多与异构设备传输数据的多样化给网络资源管理带来巨大的压力。优化网络资源利用效率,合理规划整合网络资源并将网络资源的按需分配是未来异构无线网络需要着重解决的问题,同时充分利用大规模用户的多样化信息也为提出有效的网络资源管理方案带来重要的挑战。为此,针对现如今的发展趋势,设计符合新一代异构无线网络的资源管理方案已经成为亟待解决的关键性问题。首先,对异构无线网络与网络资源管理的相关理论进行总结阐述。分析了异构无线网络的发展趋势与技术基础并介绍一种未来异构无线网络架构的分层模型。同时,阐述了网络资源管理的一些基本模型的理论基础,技术原则和性能指标。其次,针对异构无线网络架构研究一种基于数据内容的多信道网络编码资源管理算法。采用数据融合方法,依据D-S证据理论根据网络中传输的数据内容将设备进行分簇,从而将网络中设备合理划分。在网络设备成簇的基础上,设计了一种信道分配算法,根据设备簇的数量将信道进行调度分配,考虑信道数量与网络设备簇之间的关系从而均衡地利用异构网络中的信...
【文章来源】:大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:62 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 异构无线网络研究背景
1.2 异构无线网络国内外研究现状
1.2.1 异构无线网络国内外研究现状
1.2.2 网络资源管理国内外研究现状
1.3 异构无线网络研究挑战及意义
1.4 主要研究内容
1.5 本文组织结构
2 异构无线网络及资源管理相关理论研究
2.1 异构无线网络概述
2.1.1 异构无线网络简述
2.1.2 异构无线网络层次分析
2.1.3 异构无线网络模型
2.2 资源管理问题研究
2.2.1 资源管理分类
2.2.2 资源管理模型理论基础
2.2.3 资源管理技术原则
2.2.4 资源管理性能指标
2.3 本章小结
3 基于数据内容的多信道网络编码资源管理算法
3.1 网络模型与问题描述
3.1.1 网络模型
3.1.2 问题描述及相关定义
3.2 基于D-S证据理论的融合驱动模型
3.2.1 D-S证据理论的基本数学理论
3.2.2 基于D-S证据理论的设备节点分类
3.3 基于数据内容的多信道分配算法
3.3.1 异构无线网络节点的信道分配
3.3.2 数据传输过程中的网络编码机制
3.3.3 数据驱动的多信道分配算法
3.4 实验结果与分析
3.4.1 数据融合驱动模型的实验结果与性能分析
3.4.2 CMNC算法的实验结果与性能分析
3.5 本章小结
4 基于数据关联性的虚拟化网络资源管理算法
4.1 系统模型与问题描述
4.1.1 网络模型
4.1.2 问题描述及相关定义
4.2 基于数据关联性的虚拟小区自组织构建
4.2.1 多模态数据的关联性发现
4.2.2 基于数据的异构设备聚类模型
4.3 基于虚拟小区的异构网络资源管理方法
4.3.1 基于数据关联性的虚拟小区生成方法
4.3.2 基于虚拟小区的网络资源管理模型
4.4 实验结果与分析
4.4.1 异构设备聚类实验结果与分析
4.4.2 虚拟化网络资源管理实验结果与分析
4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]5G愿景和需求[J]. 窦笠,孙震强,李艳芬. 电信技术. 2013(12)
[2]基于干扰消减的认知无线电频谱分配算法[J]. 杜文峰,刘亚涛,明仲,隋银雪. 通信学报. 2012(05)
[3]认知无线电网络频谱分配与协作集划分算法[J]. 杨威,班冬松,梁维发,窦文华. 软件学报. 2012(01)
本文编号:2967744
【文章来源】:大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:62 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 异构无线网络研究背景
1.2 异构无线网络国内外研究现状
1.2.1 异构无线网络国内外研究现状
1.2.2 网络资源管理国内外研究现状
1.3 异构无线网络研究挑战及意义
1.4 主要研究内容
1.5 本文组织结构
2 异构无线网络及资源管理相关理论研究
2.1 异构无线网络概述
2.1.1 异构无线网络简述
2.1.2 异构无线网络层次分析
2.1.3 异构无线网络模型
2.2 资源管理问题研究
2.2.1 资源管理分类
2.2.2 资源管理模型理论基础
2.2.3 资源管理技术原则
2.2.4 资源管理性能指标
2.3 本章小结
3 基于数据内容的多信道网络编码资源管理算法
3.1 网络模型与问题描述
3.1.1 网络模型
3.1.2 问题描述及相关定义
3.2 基于D-S证据理论的融合驱动模型
3.2.1 D-S证据理论的基本数学理论
3.2.2 基于D-S证据理论的设备节点分类
3.3 基于数据内容的多信道分配算法
3.3.1 异构无线网络节点的信道分配
3.3.2 数据传输过程中的网络编码机制
3.3.3 数据驱动的多信道分配算法
3.4 实验结果与分析
3.4.1 数据融合驱动模型的实验结果与性能分析
3.4.2 CMNC算法的实验结果与性能分析
3.5 本章小结
4 基于数据关联性的虚拟化网络资源管理算法
4.1 系统模型与问题描述
4.1.1 网络模型
4.1.2 问题描述及相关定义
4.2 基于数据关联性的虚拟小区自组织构建
4.2.1 多模态数据的关联性发现
4.2.2 基于数据的异构设备聚类模型
4.3 基于虚拟小区的异构网络资源管理方法
4.3.1 基于数据关联性的虚拟小区生成方法
4.3.2 基于虚拟小区的网络资源管理模型
4.4 实验结果与分析
4.4.1 异构设备聚类实验结果与分析
4.4.2 虚拟化网络资源管理实验结果与分析
4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]5G愿景和需求[J]. 窦笠,孙震强,李艳芬. 电信技术. 2013(12)
[2]基于干扰消减的认知无线电频谱分配算法[J]. 杜文峰,刘亚涛,明仲,隋银雪. 通信学报. 2012(05)
[3]认知无线电网络频谱分配与协作集划分算法[J]. 杨威,班冬松,梁维发,窦文华. 软件学报. 2012(01)
本文编号:2967744
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/wltx/2967744.html