异构网络中网络选择与资源管理技术的研究

发布时间：2017-09-06 03:12

  本文关键词：异构网络中网络选择与资源管理技术的研究

  更多相关文章： 异构网络 网络选择算法 资源分配 比例公平 移动性 业务分类

【摘要】：未来异构无线网络,即下一代无线网络,应该为各种共存的具有不同特性及功能的无线接入技术提供一个开放灵活的架构,来支持不同需求下的各种应用和业务。异构无线网络资源管理中最重要的是网络选择过程。本文就无线资源管理中的网络选择和资源分配方面的技术进行了研究与分析。传统的网络选择算法,有时会造成某些网络的拥塞和某些网络资源的浪费。针对这个问题,研究一种网络选择算法,在效用函数中考虑用户业务的QoS等级,利用效用函数在数值上量化一些在网络选择判决时会考虑的因子,然后根据效用值为用户提供适当的接入网络。假设网络由GPRS/EDGE/HSDPA组成,将用户分为网页浏览、电子邮件、视频等不同业务需求。根据用户实际的业务,选择一个可以满足用户需求的网络,该算法使无线资源得到合理利用,提高资源利用率,提高实时用户的满意度。本文研究了一种基于比例公平的次优化网络选择算法。假设不同的网络有各自的频带,没有网内干扰,一个用户选择一个网络。利用最优化数学方法得出网络选择的方案,通过数学分析,发现网络选择方案和用户在不同网络的数据速率有关,并且存在一个最优速率比。利用排序算法,以最大化最小标准用户数据速率为目标,得到最优的网络选择方案。在网络选择后,WLAN网络直接使用基于比例用户速率约束的次优化网络资源分配方法。LTE网络重新进行资源分配,研究一种次优化资源分配的算法,其目的是最大化最小标准用户速率,首先给每个用户分配一个资源块,然后使用贪婪思想,为标准速率最小的用户继续分配资源,直到所有的资源块都分配完。这个算法在最小用户标准速率和公平指数方面都表现出了较好的性能。本文提出了一种基于移动性和业务分类的异构网络选择算法和垂直切换算法,异构网络由GERAN/CDMA2000/WLAN组成。该算法将业务分为话音类业务和数据类业务,话音类业务倾向于接入质量稳定,覆盖范围广的网络,数据类业务更喜欢传输速率较高的网络。在本文提出的算法中还考虑了用户的潜在移动方向,使用户避免不必要的切换;而且还考虑了网络的负载情况,使网络负载均衡,同时为了区分不同网络对不同业务的适合度,定义了负载比较门限常量,使不同业务的用户接入更适合的网络。该算法有效地降低了网络接入阻塞率和网络切换阻塞率。
【关键词】：异构网络 网络选择算法 资源分配 比例公平 移动性 业务分类
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN915.07
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-8
• 专用术语注释表8-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 移动通信系统发展综述10-12
• 1.2 课题研究背景12-13
• 1.3 本文的主要内容13-14
• 1.4 论文的结构安排14-16
• 第二章 异构无线网络概述及无线资源管理关键技术16-28
• 2.1 引言16
• 2.2 异构无线网络架构16-18
• 2.3 资源管理的数学模型18-23
• 2.3.1 最优化问题19-20
• 2.3.2 动态规划问题20-21
• 2.3.3 无线资源管理和经济学的类比21-23
• 2.4 无线资源管理策略和算法23-27
• 2.4.1 速率最大化策略和公平原则23-25
• 2.4.2 基于效用理论的网络选择算法25
• 2.4.3 基于多目标决策的接入选择算法25-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第三章 异构网络中基于效用函数的网络选择算法28-40
• 3.1 引言28-29
• 3.2 系统模型29-30
• 3.3 基于效用函数的网络选择算法30-36
• 3.3.1 UBET算法30-33
• 3.3.2 UBRe Qo S算法33-36
• 3.4 信道质量估计36-37
• 3.5 仿真与性能分析37-39
• 3.6 本章小结39-40
• 第四章 基于比例公平的无线资源管理40-55
• 4.1 引言40-41
• 4.2 系统模型41-42
• 4.3 最大化数据速率的数学模型42-44
• 4.3.1 问题公式化42-43
• 4.3.2 最优化求解43-44
• 4.3.3 比例速率约束44
• 4.4 近似问题模型与求解44-50
• 4.4.1 近似问题与最优化求解45-47
• 4.4.2 次优化网络选择和资源分配算法47-50
• 4.5 仿真与性能分析50-54
• 4.5.1 仿真模型与假设51-52
• 4.5.2 仿真结果分析52-54
• 4.6 本章小结54-55
• 第五章 基于移动性和业务分类的网络选择算法55-75
• 5.1 引言55
• 5.2 系统模型55-58
• 5.3 基于移动性和业务分类的网络选择算法58-64
• 5.3.1 基于业务分类的网络选择算法58-59
• 5.3.2 基于负载均衡的网络选择算法59-60
• 5.3.3 改进的网络选择算法60-64
• 5.4 改进算法分析64-70
• 5.4.1 马尔可夫模型64-66
• 5.4.2 改进算法参数分析66-69
• 5.4.3 异构网络性能参数69-70
• 5.5 仿真与性能分析70-73
• 5.6 本章小结73-75
• 第六章 总结与展望75-77
• 6.1 工作总结75-76
• 6.2 未来的研究方向76-77
• 参考文献77-80
• 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文80-81
• 致谢81

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本文编号：801817