發(fā)布時(shí)間：2020-08-22 18:00

【摘要】：近年來大量涌現(xiàn)的新移動(dòng)應(yīng)用不僅要求移動(dòng)通信系統(tǒng)能夠提供高速率通信服務(wù),還要求系統(tǒng)具備足夠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理能力。因此單純的通信能力改善已經(jīng)不能滿足用戶需求。而同時(shí)具備通信、存儲(chǔ)和計(jì)算功能的融合系統(tǒng)(Integrated System of Communication,Caching and Computing)不僅能夠支持高效和可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)內(nèi)容檢索,又能夠帶來強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。這可以大幅降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延,減少重復(fù)內(nèi)容的傳輸次數(shù),并使得系統(tǒng)可以高效完成需要大量計(jì)算資源的任務(wù)。雖然融合系統(tǒng)有著光明的前景,但是在其能夠大規(guī)模部署之前仍存在著諸多問題需要解決。本文將采用資源管理優(yōu)化理論和方法,對(duì)融合系統(tǒng)進(jìn)行多維度的聯(lián)合資源管理研究,以解決融合系統(tǒng)存在的幾個(gè)重要問題:通信、計(jì)算資源聯(lián)合優(yōu)化、任務(wù)卸載與最佳資源匹配以及存儲(chǔ)決策與計(jì)算卸載聯(lián)合優(yōu)化。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新工作如下:第一,研究融合系統(tǒng)計(jì)算卸載決策和干擾管理的聯(lián)合優(yōu)化問題。為了最小化系統(tǒng)的整體開銷(包含計(jì)算任務(wù)執(zhí)行時(shí)間和能量消耗兩部分),論文提出一種基于移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing,MEC)的無(wú)線蜂窩網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算卸載和干擾管理的聯(lián)合優(yōu)化方案。在此方案中,將計(jì)算卸載決策、物理資源塊分配、MEC計(jì)算資源分配問題聯(lián)合建模為一個(gè)系統(tǒng)開銷最小化問題。首先,MEC服務(wù)器根據(jù)負(fù)載估計(jì)以最小化系統(tǒng)整體開銷為原則進(jìn)行卸載決策。之后,采用一種改進(jìn)的低復(fù)雜度圖著色算法取得最佳物理資源塊分配方案和最優(yōu)頻率復(fù)用參數(shù)。最后,基于卸載決策和物理資源塊分配方案的最優(yōu)解,以最小化計(jì)算任務(wù)執(zhí)行時(shí)間為目標(biāo),為移動(dòng)終端分配MEC最優(yōu)計(jì)算資源。上述優(yōu)化目標(biāo)通過求解系統(tǒng)總開銷最小化和任務(wù)執(zhí)行時(shí)間公平性保證兩個(gè)凸優(yōu)化問題獲得移動(dòng)終端的MEC最優(yōu)計(jì)算資源分配方案。理論分析和仿真結(jié)果表明論文所提出的方案具備較低的復(fù)雜度,并可以有效降低系統(tǒng)的總開銷。第二,研究計(jì)算卸載、存儲(chǔ)決策以及頻譜和計(jì)算資源分配的聯(lián)合優(yōu)化問題。針對(duì)傳統(tǒng)方案對(duì)計(jì)算卸載及多資源分配非聯(lián)合最優(yōu)的問題,論文以最大化系統(tǒng)效用為目標(biāo),將無(wú)線蜂窩網(wǎng)的計(jì)算卸載決策、資源分配和數(shù)據(jù)內(nèi)容存儲(chǔ)策略三方面問題,聯(lián)合建模為一個(gè)效用最大化問題。該優(yōu)化問題的建模綜合考慮可用頻譜和計(jì)算資源量對(duì)計(jì)算卸載的影響,頻譜和計(jì)算資源分配方案的相互影響,以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)決策對(duì)系統(tǒng)總收益的影響,保證多資源分配的全局平衡與效用最大化。由于原始問題中二進(jìn)制變量及變量乘積項(xiàng)的存在,問題是非凸優(yōu)化問題,難以求解。論文通過變量松弛和乘積項(xiàng)替換兩項(xiàng)技術(shù)將原始的非凸問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸問題,并給出其凸性的證明。針對(duì)集中式算法在求解該問題時(shí)的高復(fù)雜度和高信令開銷的缺陷,論文進(jìn)一步將問題分解為一組子問題并提出一種基于乘子交替方向方法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)的分布式算法來求解此問題。理論分析和仿真結(jié)果表明論文所提出的方案可以實(shí)現(xiàn)較高的系統(tǒng)收益,并具備快速收斂的性質(zhì)和較低的計(jì)算復(fù)雜度。第三,在之前研究的基礎(chǔ)之上,為提高視頻傳輸中融合系統(tǒng)回程鏈路資源和存儲(chǔ)資源的利用效率,研究基于融合系統(tǒng)的視頻存儲(chǔ)與轉(zhuǎn)碼中的存儲(chǔ)決策、部分計(jì)算卸載決策及資源分配的聯(lián)合優(yōu)化問題。論文提出具有不同的時(shí)間尺度的視頻存儲(chǔ)決策和資源分配決策方案。首先研究長(zhǎng)周期的視頻存儲(chǔ)決策優(yōu)化。針對(duì)視頻存儲(chǔ)決策的優(yōu)化過程中用戶請(qǐng)求到達(dá)的不確定性和傳統(tǒng)方案中常數(shù)網(wǎng)絡(luò)流量約束造成的存儲(chǔ)空間浪費(fèi)問題,論文將存儲(chǔ)決策問題建模為一個(gè)魯棒優(yōu)化問題。該問題以存儲(chǔ)收益最大化為目標(biāo),使用基于概率的網(wǎng)絡(luò)流量約束和存儲(chǔ)空間約束,保證優(yōu)化模型可以容忍優(yōu)化參數(shù)的不確定性并充分利用存儲(chǔ)空間,提高算法魯棒性。其次,基于長(zhǎng)周期視頻存儲(chǔ)最優(yōu)決策,研究短周期的視頻傳輸頻譜資源和轉(zhuǎn)碼計(jì)算資源分配問題,采用部分計(jì)算卸載機(jī)制,以最大化系統(tǒng)收益為目標(biāo),將部分卸載策略、頻譜和計(jì)算資源分配方案聯(lián)合建模為一個(gè)優(yōu)化問題。為降低信令開銷并減小計(jì)算復(fù)雜度,論文使用一種分布式算法。仿真結(jié)果顯示論文所提方案可以顯著增加存儲(chǔ)空間利用率并實(shí)現(xiàn)較高的系統(tǒng)收益。最后,總結(jié)全文并提出融合系統(tǒng)未來的可能研究方向。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN929.5

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;一種新的基于車輛的蜂窩網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[J];無(wú)線電通信技術(shù);2018年04期

2 王鑫;韓燕;孫強(qiáng);徐晨;;基于凸優(yōu)化的小蜂窩網(wǎng)絡(luò)最小功耗方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2017年04期

3 李春紅;;小蜂窩網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)、面臨挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)[J];通信技術(shù);2017年10期

4 李志斌;;Wi-Fi與蜂窩網(wǎng)絡(luò)融合的技術(shù)進(jìn)展與測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)[J];電信工程技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化;2015年08期

5 賈亞男;岳殿武;;面向5G的小蜂窩網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J];電訊技術(shù);2015年11期

6 ;MIMO[J];電子質(zhì)量;2008年09期

7 凌志弘;WLAN與蜂窩網(wǎng)絡(luò)的融合[J];電信網(wǎng)技術(shù);2004年02期

8 ;飛利浦LDMOS技術(shù)加速3G蜂窩網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)步伐[J];電信技術(shù);2003年12期

9 裴仁超;李莉;沈一豪;張道煦;羅漢文;;蜂窩網(wǎng)絡(luò)中設(shè)備間中繼的功率分配[J];上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2017年01期

10 王科;;無(wú)線蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的抗干擾以及越區(qū)切換[J];通訊世界;2017年05期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 朱立東;吳詩(shī)其;;無(wú)線蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的一種基于排隊(duì)模型的信道分配策略[A];開創(chuàng)新世紀(jì)的通信技術(shù)——第七屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2001年

2 元征;姚凌;紀(jì)紅;樂光新;;一種用于未來蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的跨層優(yōu)化模型——信息收集管理層模型[A];第九屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

3 楊濤;吳樹興;吳偉陵;;一種多跳蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)淇刂扑惴ㄑ芯縖A];2005'中國(guó)通信學(xué)會(huì)無(wú)線及移動(dòng)通信委員會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

4 張知v

本文編號(hào)：2800978