密集网络下基于Self-Backhaul感知的用户接入负载均衡算法

发布时间：2018-04-19 09:07

  本文选题：密集网络 + 负载均衡　； 参考：《北京邮电大学学报》2017年04期

【摘要】：针对密集异构网络自回程场景中带宽分配不合理引起的负载不均衡问题,提出一种基于self-backhaul感知的用户接入负载均衡方案.首先根据密集异构网络下各个小基站接入与回程资源的负载状态提出一种用户接入负载均衡策略;其次利用Q-Learning算法对各个小基站带内无线接入与回程带宽分配进行学习,用户在不同带宽分配因子下,根据用户接入负载均衡策略进行重新接入,得到不同接入情况下的系统效用,进而得到最优带宽分配策略,保证负载均衡性的同时实现系统效用最大化.仿真结果表明,该方案在密集异构网络自回程场景中提高了网络负载均衡性,同时提升了用户速率体验.
[Abstract]:In order to solve the load imbalance problem caused by unreasonable bandwidth allocation in dense heterogeneous networks, a user access load balancing scheme based on self-backhaul awareness is proposed.First, according to the load state of each small base station access and backhaul resource in dense heterogeneous network, a user access load balancing strategy is proposed. Secondly, the Q-Learning algorithm is used to study the wireless access and backhaul bandwidth allocation in each small base station.Under different bandwidth allocation factors, the user reconnects according to the user access load balancing strategy, and obtains the system utility under different access conditions, and then obtains the optimal bandwidth allocation strategy.The system utility is maximized while the load balance is guaranteed.Simulation results show that the proposed scheme improves network load balance and user rate experience in the self-return scenario of dense heterogeneous networks.
【作者单位】： 重庆邮电大学移动通信重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(6157073)
【分类号】：TN929.5

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