基于业务的异构网络下行节能策略研究

发布时间：2017-03-21 11:05

  本文关键词：基于业务的异构网络下行节能策略研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着移动通信技术的迅猛发展,通信网络结构的多样性与复杂性日益呈现,融合、协作已经成为下一代网络的发展趋势。未来的移动通信网络将不会是某一种技术的天下,而应该是多种技术并存,共同组成异构无线网络。通信技术的不断演进为人们带来了前所未有的便捷,但随之而来的,还有通信系统中值得人们关注的能耗问题。从能源、环境以及经济等多个方面来看,节能降耗已经成为通信业亟待解决的问题。绿色通信以资源节约型、环境友好型为目标,旨在满足用户服务质量下,最小化能耗或最大化系统能效(EE,Energy Efficiency)。为此,本文主要致力于研究多制式网络共存的异构环境下基于业务的网络级节能问题和蜂窝通信系统与设备间(D2D,Device to Device)通信系统共存的异构环境下的缓存节能问题。具体研究内容和成果如下:1.研究多网异构环境下基于多业务的资源分配能耗最小化问题。根据现网部署和基站(eNodeB,evolved NodeB)的实际功耗模型,在全球移动通信系统(GSM,Global System for Mobile Communication)、同步码分多址(TD-SCDMA,Time Division-Synchronous Code Division Multiple Access)和长期演进系统(LTE,Long Term Evolution)的多制式网络环境下,我们提出了异构网络下基于能效的基站关断和用户关联算法。首先,我们将不同业务下的资源分配问题建模为指派问题,其在保障用户获得服务的同时最小化能耗代价,并利用匈牙利算法进行网络资源的优化配置。为了有效地评估该算法的性能,我们利用各网络的关键技术,同时结合运营商的真实运营数据搭建了仿真平台。仿真结果表明基于能效的基站关断和用户关联算法相比当前的现网接入算法具有更高的节能增益。2.研究蜂窝通信系统和D2D通信系统共存的异构网络环境下基于视频业务的缓存节能问题。在单基站和多用户组成的网络场景中,将小区分成多个簇,仅允许同簇内的用户进行D2D通信。我们结合视频业务的特点以及用户设备的缓存能力,对最小化内容缓存及内容请求能耗的问题进行建模。为了降低复杂度和提高可实现性,我们提出相应的能耗优化缓存算法,主要包括内容缓存算法和内容请求算法。为了有效评估该算法的性能,我们利用蜂窝通信系统和D2D通信系统的关键技术搭建了仿真平台。仿真结果表明:相比随机缓存算法和未缓存算法,能耗优化缓存算法具有更高的节能增益和缓存命中率。
【关键词】：节能 异构网络 缓存 D2D
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5;TN915.02
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符号对照表11-12
• 缩略语对照表12-15
• 第一章 绪论15-19
• 1.1 研究背景15
• 1.2 研究内容15-17
• 1.3 论文组织架构17-19
• 第二章 异构网络节能技术研究19-27
• 2.1 无线网络节能需求19-20
• 2.2 异构网络概述20-21
• 2.3 D2D通信系统21-23
• 2.4 节能策略研究现状23-25
• 2.5 本章小结25-27
• 第三章 异构网络下基于多业务的节能策略研究27-65
• 3.1 异构网络模型27-34
• 3.1.1 异构网络功耗模型27-28
• 3.1.2 异构网络资源分配28-30
• 3.1.3 异构网络容量模型30-34
• 3.2 网络接入算法34-40
• 3.2.1 指派问题及解法34-36
• 3.2.2 现网接入算法36-38
• 3.2.3 PEBUA接入算法38-40
• 3.3 异构网络仿真平台设计40-44
• 3.3.1 基站建立模块40-42
• 3.3.2 UE建立模块42-43
• 3.3.3 路径损耗43-44
• 3.3.4 资源分配44
• 3.3.5 接入模块44
• 3.4 异构网络仿真场景设计44-50
• 3.4.1 仿真条件44-45
• 3.4.2 仿真场景45-46
• 3.4.3 用户业务类型46-47
• 3.4.4 网络流量特征47-50
• 3.5 性能仿真及分析50-64
• 3.6 本章小结64-65
• 第四章 异构网络下的缓存节能策略研究65-89
• 4.1 Video业务特点65-66
• 4.2 网络模型66-68
• 4.3 内容存储及请求68
• 4.3.1 内容存储状态68
• 4.3.2 存储阶段和请求阶段68
• 4.4 能耗模型68-72
• 4.4.1 能耗模型68-70
• 4.4.2 存储状态及能耗70-72
• 4.5 模型及算法72-82
• 4.5.1 模型约束72-73
• 4.5.2 模型建立73-74
• 4.5.3 内容缓存及请求算法74-80
• 4.5.4 随机缓存算法及未缓存算法80-82
• 4.6 性能仿真及分析82-87
• 4.7 本章小结87-89
• 第五章 总结与展望89-91
• 参考文献91-95
• 致谢95-97
• 作者简介97-98

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6 李R

本文编号：259526