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軟件定義無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中面向業(yè)務(wù)的資源管理技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-28 05:35
【摘要】:近年來(lái),軟件定義無(wú)線網(wǎng)絡(luò)(SDWN)被認(rèn)為是一種非常有潛力的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),并得到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的大量關(guān)注。通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)的控制和傳輸功能進(jìn)行解耦,SDWN不僅能夠提供一種更加靈活、強(qiáng)大和高效的資源管理機(jī)制,同時(shí)還能夠?qū)崿F(xiàn)一些新的特性和功能,例如:面向業(yè)務(wù)的資源管理、人工智能化的資源管理、異構(gòu)資源協(xié)作等。因此,SDWN能夠更好的應(yīng)對(duì)未來(lái)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將面臨的更為復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景(例如:高密度)和更加多樣化的新型業(yè)務(wù)(例如:虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí))。然而,SDWN與傳統(tǒng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)存在很大區(qū)別,當(dāng)前針對(duì)SDWN中資源管理的研究還處在起步階段,其中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是如何設(shè)計(jì)更加適合SDWN的資源管理模式從而使得SDWN的特性能夠被充分利用。鑒于此,本文研究SDWN中面向業(yè)務(wù)的資源管理問(wèn)題。首先,本文研究靜態(tài)的無(wú)線局域網(wǎng)(WLAN),在“用戶基礎(chǔ)設(shè)施”網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下,研究軟件定義無(wú)線局域網(wǎng)(SDWLAN)中面向延時(shí)敏感業(yè)務(wù)的用戶連接管理問(wèn)題。在本研究中,我們針對(duì)“軟件定義無(wú)線局域網(wǎng)中的用戶連接管理”展開(kāi)了研究。為此,本文首先介紹了軟件定義無(wú)線局域網(wǎng)的工作原理,并指出了其為用戶連接管理所帶來(lái)的新特性,包括:集中式用戶連接管理,全局網(wǎng)絡(luò)信息可知性,數(shù)據(jù)流級(jí)別的連接以及無(wú)縫切換。接下來(lái),通過(guò)基于馬爾科夫模型的無(wú)線局域網(wǎng)性能分析,得出每個(gè)數(shù)據(jù)流的平均包間延時(shí)結(jié)果表達(dá),并基于該分析結(jié)果,給出了以延時(shí)最小化為目標(biāo)的用戶接入管理問(wèn)題描述。為了求解問(wèn)題,將原問(wèn)題轉(zhuǎn)化為超模函數(shù)最小化問(wèn)題,并分別給出了一個(gè)貪婪用戶連接算法和一個(gè)具有最優(yōu)保障的局部搜索用戶連接算法。最后,通過(guò)大量仿真結(jié)果,分析了一些主要網(wǎng)絡(luò)因素對(duì)延時(shí)的影響,并驗(yàn)證了所提出的方法相較現(xiàn)存算法能夠在不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下降低20%至75%的延時(shí)。接下來(lái),本文研究動(dòng)態(tài)的車聯(lián)網(wǎng)(IoV),在類似的具有基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下,研究軟件定義車聯(lián)網(wǎng)(SD-IoV)中面向車載內(nèi)容分發(fā)業(yè)務(wù)的空白頻譜動(dòng)態(tài)接入問(wèn)題。在本研究中,我們針對(duì)“軟件定義車聯(lián)網(wǎng)中的空白頻譜動(dòng)態(tài)接入”展開(kāi)了研究。為此,本文首先介紹了網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)和設(shè)計(jì)因素。然后,對(duì)車聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下基于頻譜地理位置數(shù)據(jù)庫(kù)的電視頻段空白頻譜資源進(jìn)行了建模,以及對(duì)車的微觀運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行了建模。在此基礎(chǔ)上,從兩個(gè)不同的角度對(duì)資源分配問(wèn)題進(jìn)行了描述,并提出相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)算法。在基于優(yōu)化的動(dòng)態(tài)資源分配方法中,分配結(jié)果以吞吐量最大化為目標(biāo)。在這里,給出了基于位置的資源分配算法和基于位置的最大幀長(zhǎng)設(shè)計(jì)方法,使得車載用戶總傳輸數(shù)據(jù)量得到提升。在基于匹配的動(dòng)態(tài)資源分配方法中,網(wǎng)絡(luò)吞吐量與用戶服務(wù)質(zhì)量被同時(shí)納入考慮范圍之內(nèi),并且分配結(jié)果更傾向于用戶的利益。通過(guò)資源匹配算法,實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定、且對(duì)車載用戶最優(yōu)的空白頻道與車載用戶之間的資源匹配。通過(guò)大量仿真結(jié)果,驗(yàn)證了所提出的方法相較基準(zhǔn)算法和對(duì)比算法在吞吐量、服務(wù)質(zhì)量、公平性等方面上的優(yōu)勢(shì)。最后,本文進(jìn)一步考慮車聯(lián)網(wǎng)的對(duì)等網(wǎng)絡(luò)性質(zhì),在SD-IoV中研究面向具有不同服務(wù)質(zhì)量要求的業(yè)務(wù)的資源分配問(wèn)題。在本研究中,我們針對(duì)“軟件定義車聯(lián)網(wǎng)中面向業(yè)務(wù)的資源管理”展開(kāi)了研究。為此,本文首先給出了系統(tǒng)模型和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),并介給出了資源管理的工作流程。接下來(lái),將面向業(yè)務(wù)的資源管理問(wèn)題描述為車載覆蓋網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造問(wèn)題,并且給出了用于評(píng)價(jià)車載覆蓋網(wǎng)絡(luò)的效用函數(shù)設(shè)計(jì),并將其作為問(wèn)題的優(yōu)化目標(biāo)。由于問(wèn)題的復(fù)雜性,因此主要通過(guò)基于圖的基因算法來(lái)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行建模并求解,其中基因算法的主要步驟全部被重新設(shè)計(jì),包括:基因型表達(dá),初始人口生成,雜交,變異和適應(yīng)性評(píng)價(jià)。在此之外,還給出了一個(gè)更易于實(shí)現(xiàn)的貪婪構(gòu)造算法。最后,通過(guò)大量仿真結(jié)果,分析了不同算法參數(shù)對(duì)基于圖的基因算法性能的影響,并驗(yàn)證了所提出的方法在高車輛密度環(huán)境下在數(shù)據(jù)傳輸量和服務(wù)完成數(shù)上相較現(xiàn)存算法提升2倍。
【學(xué)位授予單位】:上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:TN92

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本文編號(hào):2643123

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