面向5G的光与无线融合接入网智能控制技术研究

发布时间：2020-10-22 11:25

　　 近年来,随着第五代移动通信(5G)技术的快速发展,接入网呈现出宽带化、多样化、融合化的趋势。此外,为了满足实时性5G业务的超低延时需求,边缘计算的概念应运而生。光与无线融合的云化接入网架构成为5G前传和回传网络的重要组网形式。同时,用户需求和应用场景的多样化对融合接入网的业务灵活承载和资源智能管控提出了新的需求,特别是超可靠低时延业务、物联网、工业控制网络等新兴业务,需要光和无线融合接入网提供更为优质的服务保障。因此,如何利用智能化管控技术合理有效调配资源,为5G的新兴业务提供更优化的网络服务,是光和无线融合接入网待解决的关键问题。此外,绿色低成本也是一个重要发展趋势,如何利用智能化的资源编排提升网络资源利用率,减少网络资源消耗也是需要光和无线融合接入网亟待解决的问题。因此,本论文围绕面向5G的光与无线融合接入网的智能控制技术展开研究。主要创新点如下:1)针对5G移动光前传网可扩展性差、资源管理僵化的问题,提出了一种光和无线一体化资源调度方案及相应的负载均衡的动态波长共享算法。仿真结果表明所提算法能够实现异构资源的联合调度和多业务的QoS保障,同时能提升多波长之间的负载均衡性能。2)针对5G网络中低时延和边缘计算的需求,提出了一种基于分层边缘云的移动光前传网络架构及相应的基于流量卸载的低时延保障方案,所提方案将时延敏感业务尽可能地本地化处理。仿真结果表明,所提方案时在高负载条件下能够实现80%的时延减少率,同时能减少时延抖动和前传带宽的占用率。3)针对5G网络超低时延业务需求,基于上述分层边缘云的移动光前传网络架构,提出了一种基于负载感知的动态流量迁移策略和资源编排方案,并搭建了基于OpenFlow的软件定义网络(SDN)移动光前传网络实验平台。实验结果表明:所提方案能够实现分层边缘云移动光前传网中边缘云、移动边缘计算以及光带宽资源的按需分配和动态编排,进而保障业务的低时延并提升网络资源利用率,该方案能够使时延性减少50%-80%,抖动减少50%-75%。在低负载条件下,前传带宽资源的占用最高能够减少38%。4)现有的“一刀切”网络架构不能为多业务场景提供灵活的可定制化的资源保障。针对现有5G移动光前传网的资源供应缺乏弹性且网络资源利用率低的问题,提出了一种基于分层边缘云的移动光前传网络切片方案,及相应的基于混合整数线性规划(MILP)的一体化网络资源管理算法。仿真结果表明,提出的方案和算法能够有效实现异构资源的灵活分配和编排,且能够灵活地满足不同切片间的QoS需求,对于超可靠低时延切片,其端到端时延能维持在2ms,此外,最高能使前传网络带宽资源释放21%。5)针对现有光传输网络缺乏智能决策能力并且资源供应不及时的问题,面向未来5G的城域汇聚网,提出了一种使用人工智能技术的负载感知网络切片方案,及相应的基于人工智能的流量预测算法,实验结果表明,流量预测算法具有较高的预测精度,同时网络切片方案能减少57%的阻塞率和18.2%的能耗。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN92;TP273.5
【部分图文】：

图卜〗分布式无线接入网示意图??为了实现基站之间的协作，降低无线接入网的能耗和成本，提升网络的灵活??性和可扩展性。集中式的Ｃ－ＲＡＮ被提了出来，如图１－２所示。云化无线接入网??将所有、或者部分基带处理资源集中放置在中心局（ＣＯ），形成一个基带资源池??（ＢＢＵｐｏｏｌ），而远端无线射频单元（ＲＲＵ）则通过拉远放置在各站点。在Ｃ－ＲＡＮ??架构中，集中化的ＢＢＵ与ＲＲＵ之间通过光纤链路进行通信，该链路称之为前传??（Ｆｒｏｎｔｈａｕｌ）卜】。??ＢＢＵ池中的基带资源可以进行统一的管理和动态分配，从而提升资源利用??率，降低能耗，此外，还能够有效支持协作化技术而提升网络性能。随着ＳＤＮ和??ＮＦＶ技术的发展，Ｃ－ＲＡＮ也向着开放可重构和虚拟化的趋势演进。与传统的分??布式基站不同，集中化的Ｃ－ＲＡＮ，打破了?ＢＢＵ－ＲＲＵ之间的固定连接关系。因??此

Ｊ?Ｖｖ?Ｆｒｏｎｔｈａｕｌ??ｄｉｋ??ＲＲＵ??图１－２集中式的云化无线接入网示意图??Ｃ－ＲＡＮ架构在成本、能耗、灵活性等方面都比传统的分布式无线接入网更??具优势。但是，它同时也存在一些技术上的挑战，比如：１）低成本的移动光前??传网络：集中式ＢＢＵ与分离的ＲＲＵ之间需要能够承载大量的基带采样信号，尤??其是面向未来５Ｇ网络，传输多个ＲＲＵ的无线信号所需要的光传输连接带宽可??达数十上百ＧｂｐｓＩＭ。２）基带池互联技术：在集中式基带池的构架下，多个ＢＢＵ??集中部署在中心局站点，而ＲＲＵ通过光纤连接到ＢＢＵ池。为了提升网络的可靠??性，实现ＢＢＵ池的容灾容错和弹性的资源利用，ＢＢＵ池中的多个基带处理单元??之间需要有高带宽、低时延、低成本且拓扑灵活的交叉连接，从而实现任何一个??ＲＲＵ的基带信号能够被ＢＢＵ池中任意ＢＢＵ接收和处理。３）基站虚拟化技术：??在Ｃ－ＲＡＮ中

业务的低时延保障。??第四章：边缘计算协同的５Ｇ移动光前传网络切片方案。首先，提出了一种??基于分层边缘云移动光前传网的网络切片架构方案，然后，针对５Ｇ网络中的不??同应用场景提出了基于分层边缘云的功能分离方案。接下来，对网络切片资源管??理进行了建模并提出了一种基于ＭＩＬＰ的启发式算法。最后，通过仿真验证了所??提方案和算法的性能，结果表明所提方案能够实现网络资源的灵活编排和业务的??灵活承载并提升网络资源的利用率，并能够满足各切片间的不同ＱｏＳ需求。??第五章？．人工智能协同的５Ｇ城域汇聚光传输网络切片方案。首先，围绕５Ｇ??城域边缘汇聚的光传输网中资源的灵活高效部署问题，提出一种使用人工智能技??术的负载感知网络切片方案。然后，利用人工神经网络算法和循环神经网络算法??进行网络流量矩阵的预测，通过实验验证，所提算法能有达到较高的预测精度。??接下来，提出了一种基于ＭＩＬＰ的网络切片封装算法。仿真结果表明所提出的算??法和策略能够有效减少网络的阻塞，降低切片服务的拒绝率，降低网络能耗等。??第六章：论文总结与展望。对论文内容和主要创新点进行了总结，并对未来??的研究给予展望。??
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本文编号：2851529