异构网络中接入选择和资源分配研究

发布时间：2017-09-09 21:23

  本文关键词：异构网络中接入选择和资源分配研究

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【摘要】：随着通信技术的飞速发展,不断增长的业务需求与有限资源之间的矛盾日益突出,如何匹配资源需求与资源分配成为研究的热点。未来的无线通信网络将会变成密集的、不规则的、自组织性的异构网络,用户终端可能同时处于多种无线网络的覆盖之下,研究终端需求与资源分配的匹配也就是研究终端应该接入哪种网络才能更有效的利用资源,这就是网络的接入选择问题。如何在复杂的异构网络中进行网络选择提升系统性能并满足自身服务质量需求,具有重要研究意义。解决网络接入选择的方法可以分为两类：以网络为中心的方法和以用户为中心的方法。以网络为中心的方法通常将网络选择,即用户归属和资源分配联系在一起考虑,已有的网络选择方法大都基于固定的频率空间复用方案,这将不再适用于未来5G无线网络中分布不规则、重叠覆盖、大小不一的小区；而以用户为中心的方法通过研究终端能力、业务需求、用户偏好、网络覆盖、网络负载以及价格等因素,由终端进行综合决策,选择最佳网络,目前已有多种数学模型对其进行讨论,但在业务特点,属性权重,终端特点等方面考虑的还不够全面。本文围绕以上两种方法存在的问题,深入研究异构网络中的接入选择问题。针对异构超蜂窝网络场景,提出了以网络为中心的用户归属和资源分配算法。首先建立了用户归属和资源分配问题模型,考虑到系统吞吐量和用户公平性的折中,选择用户速率对数和作为优化目标,构造优化问题。由于原问题为NP-hard难题,将原问题分解为两个子优化问题,设计了资源分配“两步走”的方案：第一步,采用资源预分配方案以提高资源利用率为目标,根据先验通信量按需将系统资源分配给基站,由于子问题1是复杂的整数规划问题,为降低复杂度,本文提出了一种启发式预分配方案；第二步,研究用户归属问题,将基站资源分配给用户。由于子问题2是非凸的混合整数优化问题,故采用放松约束的方法,转化为凸优化问题,然后利用拉格朗日对偶函数求解,仿真表明提出的算法在兼顾系统吞吐量和用户公平性的同时,还能达到均衡负载的效果。针对异构网络多种无线接入技术共存现状,提出了以用户为中心的接入选择算法,建立了马尔科夫决策过程与层次分析法结合的新模型。为了能更准确的决策,综合考虑了信号强度、服务质量(带宽、时延、时延抖动和丢包率)、网络费用、终端移动性等多种决策因素。然后针对不同决策因素的特点,定义了相应的回报函数。为了适应业务的多样性,采用层次分析法求解各属性的权重,根据不同业务服务质量需求设置了不同权重。最后使用值迭代法来求解马尔科夫决策问题,选择链路回报值最大的网络作为最优接入网。仿真表明,提出的算法不仅能获得较大的期望回报值还能有效减少平均切换次数。
【关键词】：异构网络 接入选择 资源分配 用户归属
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 主要符号对照表13-14
• 第1章 绪论14-24
• 1.1 异构无线网络14-17
• 1.2 异构无线网络的关键技术17-19
• 1.2.1 异构网络融合架构17-18
• 1.2.2 移动性管理18
• 1.2.3 无线资源管理18-19
• 1.3 异构无线网络的多接入19-20
• 1.4 本文组织结构与主要贡献20-24
• 第2章 相关研究与数学工具24-34
• 2.1 现有无线网络存在的问题24-25
• 2.1.1 从网络的角度24-25
• 2.1.2 从用户角度25
• 2.2 异构网络无线资源管理研究内容25-31
• 2.2.1 以网络为中心的算法26-28
• 2.2.2 以用户为中心的方法28-31
• 2.3 数学工具31-33
• 2.4 本章小结33-34
• 第3章 以网络为中心的用户归属和资源分配算法34-54
• 3.1 引言34-35
• 3.2 系统模型35-36
• 3.3 以网络为中心的用户归属和资源分配算法36-47
• 3.3.1 问题描述36-37
• 3.3.2 问题求解37-38
• 3.3.3 阶段一：基站资源预分配方案38-43
• 3.3.4 阶段二：用户归属方案43-47
• 3.4 性能仿真与分析47-52
• 3.5 本章小结52-54
• 第4章 以用户为中心的异构网络接入选择算法54-72
• 4.1 引言54-55
• 4.2 系统模型55-57
• 4.3 以用户为中心的异构网络接入选择算法57-69
• 4.3.1 马尔科夫决策模型57-61
• 4.3.2 层次分析法61-63
• 4.3.3 值迭代法63-64
• 4.3.4 性能仿真与分析64-69
• 4.4 本章小结69-72
• 第5章 结束语72-74
• 5.1 现有工作总结72
• 5.2 未来研究展望72-74
• 参考文献74-82
• 致谢82-84
• 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果84

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本文编号：822833