机器类通信随机接入和计算的分析及研究

发布时间：2020-05-01 20:08

【摘要】：随着第五代(the Fifth Generation,5G)移动通信时代的到来,人类社会生活的多个方面发生了巨大的变化,机器类通信(Machine Type Communication,MTC)技术作为5G关键技术之一,可以容纳大量设备接入网络,在业界得到越来越多的关注。目前针对MTC的研究,主要存在以下挑战:在网络侧,大量设备同时接入基站,会造成网络的接入拥塞;在设备侧,为了保证设备寿命,需要解决机器类通信的能耗问题;在业务侧,机器类通信设备(Machine Type Communication Device,MTCD)受限于自身计算能力,无法支持业务的计算需求。针对其中机器类通信网络侧的接入拥塞问题以及用户侧的计算迁移问题,做了以下三方面研究:针对MTC的大规模设备接入拥塞问题,在基于簇群的MTC场景下,提出了接入控制和资源分配的联合优化策略。在多小区干扰环境下,分析了接入设备选择、信道资源和发送功率分配,构建了以示性函数为目标函数的优化问题。通过对构建的耦合优化问题进行拆分,分别使用凸优化方法和匈牙利算法对问题进行求解,仿真验证了所提算法对MTC接入性能的提升。此外,在两小区场景下,基于拉格朗日乘子法,推导了功率分配的最优闭式解。针对MTC的计算业务受限问题,在动态MTC场景下,提出了接入控制和计算迁移的联合优化策略,构建了集中式接入控制和计算迁移的耦合NP-hard优化问题,为了求解耦合问题,首先在固定资源分配的基础上,提出了启发式的算法寻找最优接入和迁移矩阵,接着求解资源优化问题,获得无线资源和计算资源分配方案,仿真验证了所提算法在保证时延条件下的接入和计算性能。在动态MTC场景下,提出了基于分布式博弈的接入与计算迁移策略,在MTCD时延受限条件下,同时优化MTCD端接入效益和MEC服务器端资源总收益。构建了Stackelberg博弈模型,分布式求解两端的优化问题,利用对数函数将MTCD端的NP-hard优化问题松弛为几何规划问题进行求解,仿真验证了分布式博弈算法达到均衡两端收益的效果,并验证了所提算法相比传统算法的性能提升。
【图文】：

提高数据速率，吞吐量和减少延迟，而ＭＴＣ需要重点支持大规模ＭＴＣＤ，主要是逡逑面向小型，周期性和不频繁的上行设备接入。逡逑图１－１是３ＧＰＰ提出的ＭＴＣ的网络架构图，ＭＴＣＤ在网络中既可以直接与逡逑基站建立连接，，也可以通过成簇的方式先与ＭＴＣ邋Ｇａｔｅｗａｙ建立连接，接着由簇逡逑头与基站建立连接。通过这样的方式可以提高ＭＴＣＤ的接入效率，从而支持逡逑ＭＴＣＤ的多样化接入需求。此外，ＭＴＣ网络还能正常支撑蜂窝用户的接入和数逡逑３逡逑

逑数据传输逡逑图２－１邋ＭＴＣＤ随机接入过程逡逑然而，一次有效的设备传输过程不仅仅需要解决接入拥塞问题，还需要合理逡逑地分配设备信道和数据传输功率，才能在建立连接后保证数据传输的ＳＩＮＲ指标逡逑满足条件［５３＿％。本文中，定义接入控制为通过分配前导码来选择接入设备，定义逡逑资源分配为分配设备信道和传输功率。考虑在多小区联合同步选择接入设备，分逡逑配设备信道和分配传输功率，联合分析接入控制和资源分配前后两个过程，优化逡逑有效接入ＭＴＣＤ数量。逡逑２．２系统模型逡逑２．２．１网络模型逡逑本文系统构建的ＭＴＣ上行传输场景如图２－２所示，这是一个两级无线接入逡逑网络，以缓解拥塞问题并实现大规模有效接入为目的。系统模型中考虑ＡＴ个小区逡逑协作
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN929.5

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本文编号：2647013