5G环境下虚拟映射理论研究

发布时间：2024-05-23 02:41

　　5G作为面向2020年及以后的移动通信系统,提出了对传输速率,传输时延,网络容量,服务质量等的超高要求。超密集网络就是满足其更大网络容量的需求一个有效的方案之一。微基站部署的密集化,使得小区间的干扰问题和用户移动性管理问题变得尤为突出,这严重影响了超密集网络的性能。因此,本文对5G超密集网络场景中的干扰问题和移动性管理问题做出了相关研究,提出了能够有效降低小区间干扰的资源映射算法和保证用户体验的移动性管理的映射算法。本文的主要工作如下:(1)概述了5G的相关内容,并着重对5G超密集网络场景和无线网络虚拟化进行重点介绍,并分别综述了其研究现状,进而给出了本文的研究思路和内容安排。(2)提出超密集环境下考虑小区间干扰的无线虚拟映射算法。主要的思想是引入无线虚拟映射思想,将整个网络的无线资源虚拟化为一个无线虚拟资源池,由宏基站动态分配资源,完成映射。首先,根据业务的到达率和业务的持续时间的分布,推导出在已知当前时隙的业务数的情况下,下个时隙需要提供服务的业务数的概率分布。然后,在保证一定概率的情况下,预测下个时隙的业务数,通过这些业务数和总资源数算出整个网络的复用基站的集合,并预留无线资源。...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 5G环境概述
        1.2.1 基本概念
        1.2.2 研究现状
    1.3 超密集网络场景概述
        1.3.1 基本概念
        1.3.2 研究现状
    1.4 无线网络虚拟化技术概述
        1.4.1 基本概念
        1.4.2 研究现状
    1.5 主要工作和内容安排
第二章 超密集场景下考虑小区间干扰的无线虚拟映射算法
    2.1 引言
    2.2 网络场景与系统假设
    2.3 业务动态性建模
        2.3.1 业务到达和持续模型
        2.3.2 动态性预测模型
    2.4 资源映射算法
        2.4.1 资源预留模型的建立
        2.4.2 资源预留模型的求解
        2.4.3 资源实时映射策略
        2.4.4 算法流程
    2.5 仿真结果
    2.6 本章小结
第三章 超密集场景下考虑用户移动性的无线资源映射算法
    3.1 引言
    3.2 网络场景与系统假设
    3.3 基于LZ78 模型的用户移动性建模
        3.3.1 基本思想
        3.3.2 预测算法
    3.4 基站资源映射算法
        3.4.1 基站选择模型
        3.4.2 资源映射算法流程
    3.5 仿真结果
    3.6 本章小结
第四章 总结与展望
    4.1 全文工作总结
    4.2 未来研究工作与展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢



本文编号：3980886