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面向5G的IoT覆蓋增強和資源管理的研究

發(fā)布時間:2021-11-14 14:07
  物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IoT)技術(shù)徹底改變了無線傳感網(wǎng)絡(luò),在當(dāng)今時代真正實現(xiàn)了萬物互聯(lián)的普及通信。但遺憾的是,隨著IoT設(shè)備數(shù)量的與日俱增,現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)受到了頻譜規(guī)模的限制,大規(guī)模的用戶無法重復(fù)使用授權(quán)頻段,而在資源充沛的非授權(quán)頻段卻沒有一個覆蓋能力完全達(dá)到大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)可以使用的技術(shù),所以探究基于非授權(quán)頻段且具有良好覆蓋性能的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)是解決大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)用戶接入的重要途徑。隨著IoT用戶數(shù)量的增加以及應(yīng)用場景的復(fù)雜化,物聯(lián)網(wǎng)用戶的資源分配問題也成為了解決大規(guī)模IoT設(shè)備接入的另一個難題。第五代移動通信系統(tǒng)(The 5th Generation mobile communication system,5G)提出要在提高系統(tǒng)容量的同時以用戶為中心。而傳統(tǒng)的資源分配算法是從提高業(yè)務(wù)準(zhǔn)確性和質(zhì)量的角度提高用戶的體驗質(zhì)量(Quality of Experience,QoE),運營商的優(yōu)化往往是以網(wǎng)絡(luò)為中心,這樣的解決方法并不能充分保證用戶QoE,并且隨著用戶接入場景的更加多樣,優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量的傳統(tǒng)資源分配算法并不能靈活的應(yīng)對更加復(fù)雜的場景。因此,基于用戶體驗的無線資源分... 

【文章來源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:84 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

面向5G的IoT覆蓋增強和資源管理的研究


圖1-1全球機器對機器類通信設(shè)備增長情況??Fi.?1-1?Global?Growth?of?Machine?to?Machine?Te?Communication?Devices??

論文,主要結(jié)構(gòu),資源分配算法


大學(xué)學(xué)位論文,分別從數(shù)據(jù)信道的發(fā)送算法和同步信道接收算法兩個方設(shè)計系統(tǒng)的下行性能。??介紹了本文設(shè)計的針對大規(guī)模IoT用戶的資源分配算法。資源分配系統(tǒng)模型進(jìn)行了描述,其次引入了本文設(shè)計的深法,最后展示了算法的仿真結(jié)果,并進(jìn)行了性能分析。??是本文的整體總結(jié)以及對未來工作的展望。??——NB-IoT技術(shù)概述?????????

聯(lián)網(wǎng)技術(shù)


個主要的研究問題。??經(jīng)過二十多年的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)由最初單一的射頻識別(Radio?Frequency??Identification,RFID)發(fā)展到了如今存在數(shù)十種成熟的技術(shù)。由圖2-1所示,從傳??輸距離分類,IoT技術(shù)分為近距離物聯(lián)技術(shù),中等距離物聯(lián)技術(shù)以及遠(yuǎn)距離的廣域??覆蓋物聯(lián)技術(shù)。近距離技術(shù)主要有三個:超寬帶(Ultra?Wideband,?UWB)、低功??耗藍(lán)牙(Bluetooth?Low?Energy,?BLE)以及?RFID。??UWB是一種無載波通信技術(shù),利用納秒至微秒級非正弦波窄脈沖傳輸數(shù)據(jù),??主要應(yīng)用在汽車防碰撞與通信、家電設(shè)備以及便攜設(shè)備之間的高速無線數(shù)據(jù)通信??等。在短距離IoT技術(shù)中,UWB的特點是數(shù)據(jù)傳輸速率高。藍(lán)牙也是一種短距離??的無線技術(shù),而低功耗藍(lán)牙是藍(lán)牙聯(lián)盟提出的一種個人局域網(wǎng)技術(shù),常用于醫(yī)療、??運動健身、安防等領(lǐng)域,相比于普通藍(lán)牙技術(shù),BLE對于數(shù)據(jù)率以及功耗有很大??的優(yōu)化并且實現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)底層的一些功能。作為最早期的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的RFID

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]M2M通信中基于多智能體強化學(xué)習(xí)的無線資源分配算法[J]. 徐少毅,鄭姍姍.  北京交通大學(xué)學(xué)報. 2018(05)
[2]我國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢[J]. 孫玉.  物聯(lián)網(wǎng)學(xué)報. 2017(03)

博士論文
[1]強化學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用研究[D]. 黃炳強.上海交通大學(xué) 2007

碩士論文
[1]面向5G的M2M通信低功耗覆蓋增強及資源調(diào)度的研究[D]. 王東.北京交通大學(xué) 2017



本文編號:3494775

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