基于马尔科夫链的自适应DRX优化机制

发布时间：2018-02-21 16:29

  本文关键词： 非连续接收机制 能耗优化 马尔科夫链 自适应　出处：《东南大学学报(自然科学版)》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对目前非连续接收(DRX)机制单一的周期配置难以适应4G网络环境下多业务并发的问题,提出了一种基于马尔科夫链的自适应DRX优化机制.首先,基于数据业务间的时间相关性建立马尔科夫链模型,预测后续时刻的数据业务类型;然后,根据预测结果和物理下行控制信道(PDCCH)的监听状态来综合调整DRX周期时长.仿真结果表明,相比于固定周期的DRX机制,自适应DRX优化机制能够在不增加过多时延的条件下有效降低终端能耗,同时实现了4G网络环境下不同数据业务类型的自适应DRX参数配置.
[Abstract]:Aiming at the problem that the single period configuration of discontinuous receiver DRX (DRX) mechanism is difficult to adapt to the concurrency of multiple services in 4G network environment, an adaptive DRX optimization mechanism based on Markov chain is proposed. Firstly, an adaptive DRX optimization scheme based on Markov chain is proposed. Based on the temporal correlation between data services, Markov chain model is established to predict the types of data services at the following time. According to the prediction results and the monitoring state of the physical downlink control channel, the DRX cycle duration is adjusted synthetically. The simulation results show that compared with the fixed period DRX mechanism, The adaptive DRX optimization mechanism can effectively reduce the terminal energy consumption without increasing the delay and realize the adaptive DRX parameter configuration for different data traffic types in 4G network.
【作者单位】： 西北大学信息科学与技术学院;西安工程大学计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61373176,61572401,61672426) 陕西省工业科技攻关资助项目(2014K05-42)
【分类号】：TN929.5

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本文编号：1522334