新一代移动无线网络中可靠性技术研究

发布时间：2023-12-09 17:23

　　在第五代无线网络(简称5G)中,由于严格的服务性能要求,预测服务可靠性至关重要。通过结合人工智能和机器学习,下一代蜂窝系统将可以实现先进的数据分析技术,从而达到高效的服务质量管理和网络自动化。基于该思想,本文提出了一种含有可靠性计算的无线服务模型,它通过使用贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)来紧凑地表示联合概率分布。本文首先描述无线网络的建模,以进行数据采集和机器学习算法的输入数据的生成,然后描述如何应用贝叶斯网络表示来提供可行的计算过程,从而解决了这一预测问题。在所研究的贝叶斯网络学习阶段,基站的负荷、用户位置和移动速度等特征都影响用户的接收信噪比(SNR)和信号干扰+噪声比(SINR),试验结果是移动用户的吞吐量满足阈值的概率或者次数。计算机模拟结果表明,低速移动条件下模型可以很好地预测网络服务可靠性,并推断网络的隐藏状态。针对无线信道中的阴影效应对蜂窝小区中的终端用户链路质量的影响,本文提出了一种带有隐藏节点的贝叶斯网络解决可靠性预测的方案。在终端用户移动过程中,无线系统通常要进行实时的数据采集。在阴影区域内,接收信噪比可能低于一个预定的阈值或者造成信号的中断,...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文研究内容及主要工作
    1.4 论文结构安排
第二章 可靠性和贝叶斯网络
    2.1 可靠性理论
    2.2 网络服务可靠性
    2.3 贝叶斯定理和相对熵
        2.3.1 先验概率和后验概率
        2.3.2 贝叶斯定理
        2.3.3 相对熵
    2.4 贝叶斯网络
        2.4.1 贝叶斯网络的定义
        2.4.2 贝叶斯网络的特性
        2.4.3 贝叶斯网络的参数学习和推理
    2.5 本章小结
第三章 5G网络中用户吞吐量的可靠性预测
    3.1 无线网络模型
    3.2 随机变量表示
    3.3 蜂窝网络的贝叶斯网络表示
        3.3.1 贝叶斯网络图的构建
        3.3.2 贝叶斯网络的极大似然估计原理
        3.3.3 贝叶斯网路仿真平台
        3.3.4 贝叶斯网络参数学习
    3.4 蜂窝网络的服务可靠性仿真结果
    3.5 本章小结
第四章 基于阴影衰落的用户吞吐量可靠性预测
    4.1 系统模型
    4.2 Netica仿真平台
    4.3 无线网络服务模型的贝叶斯网络表示
        4.3.1 含有隐变量的贝叶斯网络的构建
        4.3.2 不完整数据的极大似然估计
        4.3.3 含有隐变量的贝叶斯网络的参数学习
    4.4 网络服务可靠性仿真结果
        4.4.1 网络服务可靠性的正向推理
        4.4.2 网络服务可靠性的反向推理
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 论文总结
    5.2 研究展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢



本文编号：3871898