本文關鍵詞：基于改進Q學習的異構網(wǎng)絡接納控制算法研究

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【摘要】：下一代移動通信系統(tǒng)是高度集成多種異構無線網(wǎng)絡技術的。不同無線網(wǎng)絡之間互相融合,通過提供額外的資源可以達到技術互補的效果。例如,3GPP在制定第四代通信標準過程中,為了保持蜂窩通信技術的優(yōu)勢地位而提出的長期演進(Long Term Evolution,LTE)具有廣覆蓋但高速率接入的代價高特性,而無線局域網(wǎng)(WLAN)雖然覆蓋范圍有限,但可以提供低代價的高速率傳輸。這兩種無線網(wǎng)絡的集成近幾年已經(jīng)成為研究的熱點。尤其是視頻交付業(yè)務,已經(jīng)成為當前流行的用戶業(yè)務類型。作為無線資源管理(Radio Resource Management,RRM)的一個重要組成部分,呼叫接納控制用來判斷是否允許一個新的呼叫或切換請求接入到資源受限的網(wǎng)絡中去�，F(xiàn)有的異構網(wǎng)絡在用戶體驗、網(wǎng)絡特性、覆蓋范圍等方面存在很大差異,運營商通常采取提高QoS保證服務質量來提升用戶體驗(Quality of Experience,QoE),進而吸引更多用戶,最大化其收益。單純的提升某一QoS客觀指標,并不能完整體現(xiàn)用戶對業(yè)務的主觀感受。Q學習既不需要對環(huán)境進行數(shù)學建模,也不需要專家的訓練指導,具有很強的環(huán)境適應性,但常見的Q學習算法的收斂性不穩(wěn)定,且解空間容易陷入局部最優(yōu)解,很難收斂到全局最優(yōu)解。鑒于以上問題,本文從用戶體驗出發(fā),綜合考慮多種QoS因素對視頻交付業(yè)務的影響,提出一種基于模擬退火策略下Q學習的LTE/WLAN異構網(wǎng)絡接納控制算法。本文的研究思路為:首先,詳細地分析了異構網(wǎng)絡接納控制理論與模型,并給出標準Q學習理論及方法。然后將Q學習方法映射到異構網(wǎng)絡接納控制算法中,在異構網(wǎng)絡接納控制實現(xiàn)Q學習自主學習過程。其次,為了平衡學習過程中探索和利用的關系,本文利用模擬退火中的Metropolis準則用來改進Q學習算法中動作選擇問題并將其應用于異構網(wǎng)絡接納控制中,使得算法收斂性、負載均衡以及系統(tǒng)容量方面有所提高。再次,在Q學習的回報函數(shù)中考慮了用戶體驗,能夠更好的反映用戶對業(yè)務的主觀感受,在減少垂直切換次數(shù)的同時提高了無線資源利用率。最后,建立了Q學習接納控制系統(tǒng)模型,選擇合理的系統(tǒng)參數(shù),將本文提出的算法和基于負載均衡(Load Balancing,LB)算法,基于WLAN優(yōu)先算法就不同的用戶到達率下的網(wǎng)絡主要性能指標分別進行了對比分析。數(shù)據(jù)分析和仿真結果表明,本文提出的基于模擬退火策略下Q學習異構網(wǎng)絡接納控制算法考慮了可用位速率、接入時延、信號強度和接入代價等影響用戶QoE的網(wǎng)絡特性,得到較低的新會話阻塞率、會話中斷率,切換頻率以及較高的系統(tǒng)資源利用率。
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5

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本文編號：1198533