基于TD-LTE集群系统资源调度算法研究

发布时间：2017-10-22 09:31

  本文关键词：基于TD-LTE集群系统资源调度算法研究

  更多相关文章： TD-LTE集群 资源调度 优先通信权 子组划分 群组不满意度

【摘要】：随着通信技术的发展和人们对集群通信系统认识的不断深化,各个领域在集群多媒体、互联网服务等方面的需求与日俱增,但传统的集群通信系统无法满足高带宽、高速率需求,因此发展基于TD-LTE的宽带集群通信系统成为研究热点。由于集群系统的指挥调度、低时延和优先通信权等性能需求,使得基于TD-LTE的资源调度算法不适用于集群通信系统。因此,采用何种资源调度算法,能够更好的适用于TD-LTE集群系统以及以何种更加合理有效的方式利用频谱资源,保证群组中用户吞吐量和用户满意度等问题成为课题研究重点。本文针对TD-LTE集群系统上下行资源调度不对称的特点,在上行针对集群系统特有的低时延和优先通信权的性能需求,设计了一种保障时延和优先通信权的资源调度算法,在下行针对群组中用户吞吐量和用户满意度,设计了一种兼顾吞吐量和用户满意度的资源调度算法,主要研究内容如下:(1)针对TD-LTE系统上行资源连续性约束,本文研究并分析了现有资源连续性算法:FME和RME算法,由于这两种算法无法解决深衰落问题且没有考虑MCS约束导致较低的系统吞吐量,因此本文提出了多极值优化的MME算法,能够提高系统吞吐量。(2)相比于TD-LTE系统,集群系统具有强时延约束和优先通信权需求,本文针对该需求设计了基于时延约束的时域算法,频域采用MME算法,仿真发现该算法虽然在保证吞吐量的同时能够降低业务时延,但由于MME算法的频域选择性导致算法不稳定;为了进一步保证集群用户的优先通信权本文在MME算法基础上设计了基于资源抢占的SMME算法,并通过仿真验证了该算法在时延和用户优先通信权性能上的有效性。(3)在下行链路为了解决最大化群组中用户吞吐量的问题,本文提出了基于子组划分的OSP算法,提高了集群用户吞吐量。为了进一步降低OSP算法的群组不满意度,本文研究了以群组不满意度为目标的子组划分方法,并提出了基于群组不满意度约束的GCSP算法,通过仿真验证表明该算法在保证群组吞吐量的同时能够降低群组不满意度。
【关键词】：TD-LTE集群 资源调度 优先通信权 子组划分 群组不满意度
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 缩略词表14-16
• 第一章 绪论16-20
• 1.1 研究背景及意义16
• 1.2 国内外研究现状16-18
• 1.2.1 TD-LTE系统资源调度研究现状17
• 1.2.2 集群系统资源调度研究现状17-18
• 1.2.3 TD-LTE集群系统资源调度研究现状18
• 1.3 本文研究内容与主要贡献18-19
• 1.4 本文组织结构19-20
• 第二章 TD-LTE集群系统技术20-29
• 2.1 TD-LTE集群系统特征和架构20-22
• 2.1.1 TD-LTE集群系统特征20-21
• 2.1.2 TD-LTE集群系统架构21-22
• 2.2 TD-LTE集群资源调度技术22-27
• 2.2.1 无线资源相关概念22-23
• 2.2.2 上下行资源调度流程23-25
• 2.2.3 资源调度依赖的CQI信息25-26
• 2.2.4 RB资源承载的速率26-27
• 2.3 资源调度面临的挑战27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 TD-LTE集群上下行资源调度建模分析29-49
• 3.1 TD-LTE集群上行资源调度模型29-36
• 3.1.1 系统模型29-30
• 3.1.2 RB资源连续分析30-31
• 3.1.3 FME和RME算法31-36
• 3.1.3.1 FME算法32-34
• 3.1.3.2 RME算法34-36
• 3.2 上行多极值RB资源扩展算法36-44
• 3.2.1 FME和RME算法分析36-37
• 3.2.2 MME算法37-40
• 3.2.3 仿真参数与结果分析40-44
• 3.2.3.1 仿真参数40-42
• 3.2.3.2 仿真结果分析42-44
• 3.3 TD-LTE集群下行资源调度算法研究44-45
• 3.3.1 下行集群资源调度概述44-45
• 3.3.2 经典的集群资源调度算法45
• 3.4 基于集群子组划分下行资源调度模型45-47
• 3.4.1 系统模型46-47
• 3.4.2 求解思路47
• 3.5 下行集群用户不满意度47-48
• 3.6 本章总结48-49
• 第四章 基于时延约束和抢占的上行资源调度算法49-65
• 4.1 问题描述49-50
• 4.2 算法模型50
• 4.3 基于时延约束的上行时域资源调度算法50-57
• 4.3.1 时延约束算法思路50-52
• 4.3.2 仿真场景及参数52-54
• 4.3.3 仿真结果分析54-57
• 4.3.3.1 不同业务时延对比54-55
• 4.3.3.2 不同优先级群组时延对比55-57
• 4.3.3.3 系统吞吐量对比57
• 4.4 基于时延约束和抢占的上行资源调度算法57-63
• 4.4.1 SMME算法思路58
• 4.4.2 DCS算法流程58-59
• 4.4.3 仿真及结果分析59-63
• 4.4.3.1 不同业务时延对比60-61
• 4.4.3.2 不同优先级群组时延对比61-63
• 4.4.3.3 系统吞吐量对比63
• 4.5 本章总结63-65
• 第五章 基于集群子组划分的下行资源调度算法65-83
• 5.1 集群子组划分OSP算法设计65-69
• 5.1.1 GMT模型求解分析65-66
• 5.1.2 GMT模型最优解66-68
• 5.1.2.1 最优RB分配策略66-67
• 5.1.2.2 子组划分最佳数量67
• 5.1.2.3 OSP算法67-68
• 5.1.3 OSP算法复杂度分析68-69
• 5.2 OSP算法仿真及分析69-74
• 5.2.1 仿真场景及参数69-70
• 5.2.2 仿真结果分析70-74
• 5.2.2.1 群组吞吐量对比70-72
• 5.2.2.2 GDI对比72-74
• 5.3 基于GDI约束的GCSP算法设计74-78
• 5.3.1 基于子组划分的GDI最优解74-77
• 5.3.2 GCSP算法77-78
• 5.4 GCSP算法仿真及性能分析78-82
• 5.4.1 仿真思路78
• 5.4.2 仿真结果分析78-82
• 5.4.2.1 群组吞吐量对比78-80
• 5.4.2.2 GDI对比80-82
• 5.5 本章总结82-83
• 第六章 总结与展望83-84
• 6.1 全文总结83
• 6.2 下一步工作展望83-84
• 致谢84-85
• 参考文献85-88
• 攻读硕士学位期间取得的成果88-89

【参考文献】

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1 陈茜;李一兵;叶方;;SC-FDMA系统基于限幅技术降低峰均比的研究[J];黑龙江大学自然科学学报;2009年05期

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本文编号：1077809