下一代移动通信网络(5G)需要不断满足对于高吞吐量、低时延、极高可靠性、高容量连接数和更广的移动范围的性能需求。为了应对新型的垂直行业和多样化的应用场景的需求,5G网络架构利用软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)和网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)等技术,将传统的移动通信网络转变为更灵活和可编程的结构。网络切片作为实现灵活5G架构的关键技术,保证在共享的无线接入网(Radio Access Network,RAN),传输网络和核心网络(Core Network,CN)的基础设施上的运行可定制化的逻辑网络。为了在基础设施上实现端到端的网络切片有效部署和管理,应解决以下的关键性问题:网络切片部署、网络切片内部和切片之间的资源管理、多个网络切片并存场景下的控制平面配置、网络切片性能监测和重配置等问题。本课题围绕实现端到端切片的目标,按照“RAN切片间数据平面功能专用,切片间的CN控制平面部分功能通用”的设计思路,从网络侧的角度上分析切片在RAN和CN的需求,从而解决无线定制虚拟网络的关键技术问题。本论文的贡献与创新如下:首先,针对RAN切片的“可定制化”和“弹性化”的需求,针对RAN切片数据面的部署问题进行了研究。由于RAN切片数据面功能根据不同的用户场景需要按需量化,我们提出软件定义协议栈技术(Software Defined Protocol,SDP),基于中心控制的管理方式,共享同一个基础设施的虚拟化的模块资源,并且允许对RAN数据平面的协议模块进行裁剪,以实现可定制化的RAN切片数据面的部署。随后,为了实现SDP技术的在RAN层2数据面切片的应用,我们解决了软件定义协议栈(SDP)映射问题。通过提出分解算法选择SDP功能模块和虚拟链路,使得具有特定QoS的RAN切片数据平面的请求被最优地映射到底层网络中。最后,提供了SDP技术的实施架构,并通过实验,证明SDP技术与传统技术相比,在RAN侧协议栈处理时延、请求映射开销和资源利用率等方面,能更有效实现RAN切片数据平面的部署。其次,对应切片的“端到端保障性”的需求,针对基于SDN/NFV技术的RAN网络切片的鲁棒性问题,以及网络切片中用户的不确定业务需求触发切片的重新配置的问题进行了研究。首先,解决了网络切片恢复问题,即重新映射具有确定性需求的网络切片,其中重新映射是重新选择VNF和链路以容纳失效络切片的过程。该问题的解决方案被用作对比鲁棒网络切片算法的性能的基准。其次,提出了两种鲁棒网络切片算法,用于随机需求下的网络切片的恢复和重构。最后,在RAN层2数据面的仿真平台进行了实测,数值结果标明我们提出的鲁棒RAN切片算法可容许切片业务的不确定性。再次,为了实现端到端的切片和降低网络信令开销,作为端到端切片的重要组成部分,进一步考虑了多切片在CN侧关键功能的共享问题。特别地,考虑了当多切片通用CN移动管理功能时,如何降低CN信令开销的问题。为了满足“切片之间功能共享”的需求,针对寻求切片中用户的最优寻呼和位置跟踪区域的配置问题进行了研究。提出了基于多层跟踪区域和多层跟踪区域列表结构下,使用嵌入式马尔可夫链模型,针对网络切片中的特定UE的位置更新频率和寻呼频率的关系的分析模型,求解出每个切片的用户(UE)的理论上最优的跟踪区域列表配置。通过比较数值和仿真结果,证明了我们提出的分析模型的有效性,并验证了与传统单一跟踪区域策略相比,所提出的多层跟踪区域结构可以有效减少对UE进行寻呼和位置跟踪的平均信令开销。最后,对应“多切片部署”的需求,解决了CN移动性管理实体之间的负载均衡问题。由于NFV技术的应用,5G通信系统支持核心网中移动管理实体(Mobility Management Entity,MME)的虚拟化和MME资源池机制。因此,当多个网络切片需要同时部署并共享核心网MME寻呼资源时,需要解决资源池中MME间的寻呼资源负载均衡的问题,以均匀分布每个MME的运行负载。首先,实现单个网络切片在其CN的控制平面的信令(包括寻呼和位置区域跟踪产生的信令)最小化开销的配置。其次,设计出当UE处于不同状态时,MME寻呼不同网络切片内的UE和UE向MME进行跟踪区域更新的流程。最后,列出并求解多个切片共存时,不同MME资源池中对应MME间的寻呼负载均衡优化问题。通过仿真对比基准算法和优化问题的结果,可以有效实现多切片并存场景下的MME资源池内的寻负载均衡。
【学位单位】:电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2018
【中图分类】:TN929.5
【部分图文】: 电子科技大学博士学位论文46图3-2 网络切片生命周期流程k lstij(a) (b) (c)底层节点网络功能虚拟链路原始底层路径单个底层链路t u vs 多条底层链路重映射路径原始映射重映射图3-3 底层节点和链路的故障场景3.3 系统模型我们将图 3-1 中的资源层的底层网络(Subtrate Network,SN)建模为加权有向图 ( , ),其中 和 分别表示底层节点和链路集合。底层节点是商用服务器或提供(虚拟)网络功能的物理网络设备。端口虚拟化技术[79]将底层链路转化为多个虚拟链路。设 和 分别表示故障的底层节点和链接集。其中,故障的底层节点和链路分别是发生故障的商用服务器和物理网络接口。其中,可用的底层节点和链路分别是正常运行的商用服务器和物理网络接口。类似地,我们用 和 分别表示可用的底层节点和链路,其中 和 。在底层节点上有多种类型的 VNF,使用 和 分别表示所有类型的 VNF 的集合和 VNF 的类型。使用向量iβ 来表示底层节点i中可用的每
高度不确定情景下请求失败率比较
中度不确定情景下请求失败率比较
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