移動性管理是5G技術(shù)研究的重要內(nèi)容。隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,未來移動終端的數(shù)量將成倍增加,如何高效地管理這些海量的移動終端是目前學(xué)界研究的熱點(diǎn)。5G終端除了傳統(tǒng)的智能手機(jī),還有各種智能物聯(lián)設(shè)備,它們對速率、延時以及可靠性等方面的需求不盡相同,給5G移動性管理帶來了許多新的挑戰(zhàn)。論文研究重點(diǎn)在于構(gòu)建一個根據(jù)終端類型或者業(yè)務(wù)需求的不同,能否實(shí)時更新的管理策略,提出了一種基于服務(wù)感知的動態(tài)移動性管理方案SDMM。SDMM結(jié)合了網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)以及移動邊緣計(jì)算技術(shù),設(shè)計(jì)了移動性管理網(wǎng)絡(luò)切片選擇輔助信息MM-NSSAI以及支持網(wǎng)絡(luò)切片的切換管理流程,結(jié)合MEC的計(jì)算資源,分為位置記錄、路徑提取、特征生成以及服務(wù)感知四個模塊,及相應(yīng)的的工作流程;提出了一種基于質(zhì)心目標(biāo)CAM模型,用來模擬群組用戶的移動同時利用最小二乘法進(jìn)行移動預(yù)測;此外,提出了基于群組的移動性管理方案和流星形動態(tài)跟蹤區(qū)劃分算法,并通過MATLAB進(jìn)行了建模仿真。仿真結(jié)果表明,基于群組的移動性管理方案可以降低低速群組用戶的管理開銷,而動態(tài)流星形跟蹤區(qū)劃分可以減少頻繁的跟蹤區(qū)更新所帶來的額外開銷。

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
專用術(shù)語注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
第二章 5G框架下的移動性管理
    2.1 5G移動通信技術(shù)
        2.1.1 5G系統(tǒng)架構(gòu)
        2.1.2 網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)
        2.1.3 移動邊緣計(jì)算
    2.2 移動性管理概念
        2.2.1 切換管理
        2.2.2 位置管理
    2.3 節(jié)點(diǎn)移動模型
        2.3.1 單體移動模型
        2.3.2 群組移動模型
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于群管理的移動預(yù)測模型
    3.1 CAM群移動模型
        3.1.1 多終端的協(xié)同性
        3.1.2 群組移動模型的建立
    3.2 基于最小二乘法的移動預(yù)測
        3.2.1 線性擬合算法
        3.2.2 群質(zhì)心位置預(yù)測
    3.3 預(yù)測準(zhǔn)確性測試
        3.3.1 移動場景設(shè)置
        3.3.2 仿真結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于服務(wù)感知的動態(tài)移動性管理設(shè)計(jì)
    4.1 SDMM管理策略的建立
        4.1.1 SDMM總架構(gòu)和決策流程
        4.1.2 終端類型及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)分類
        4.1.3 移動網(wǎng)絡(luò)切片管理
        4.1.4 基于MEC的用戶感知
    4.2 群管理策略及動態(tài)跟蹤區(qū)
        4.2.1 基于GMS的群管理模型
        4.2.2 流星形動態(tài)跟蹤區(qū)
    4.3 本章小結(jié)
第五章 仿真設(shè)計(jì)與性能對比
    5.1 單體管理與群管理
        5.1.1 仿真參數(shù)設(shè)置
        5.1.2 仿真結(jié)果分析
    5.2 靜態(tài)管理與動態(tài)管理
        5.2.1 仿真參數(shù)設(shè)置
        5.2.2 仿真結(jié)果分析
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝



本文編號：3744857