物聯(lián)網(wǎng)和移動智能終端的推廣促使具有更高通信效率的5G通信技術(shù)發(fā)展火熱,研究與之匹配的使能技術(shù)是5G網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的本質(zhì)要求。無線虛擬化技術(shù)作為5G網(wǎng)絡(luò)中最為重要的使能技術(shù)之一,使得基礎(chǔ)設(shè)施和運行的服務(wù)解耦分離,大大提高資源的利用率并降低了網(wǎng)絡(luò)運營成本。然而鑒于無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境本身特點的限制、無線資源日益稀缺,資源分配問題成為虛擬化實現(xiàn)過程中的研究難點。如何設(shè)計一個適應(yīng)市場而又高效的資源分配機制,并保證虛擬化片間隔離(Isolation)、片內(nèi)定制的內(nèi)在條件是解決問題的關(guān)鍵。拍賣作為一個優(yōu)質(zhì)的機制設(shè)計工具已被廣泛應(yīng)用于無線資源的分配管理中,眾多動態(tài)與靜態(tài)的資源分配方案被提出并實現(xiàn)。考慮現(xiàn)實多維物理資源需求的商業(yè)市場,本文通過拍賣的手段實現(xiàn)了多個用戶和多個移動虛擬網(wǎng)絡(luò)運營商(Mobile Virtual Network Operators,MVNOs)高效、動態(tài)的資源貿(mào)易。主要的研究如下:1.基于組合雙邊拍賣(Combinatorial Double Auction,CDA)的5G網(wǎng)絡(luò)虛擬化資源分配機制的設(shè)計。針對現(xiàn)有虛擬化資源分配研究忽視MVNO參與實際商業(yè)運作、只關(guān)注賣家利益不顧用戶選擇、且只涉及單一種類資源分配的現(xiàn)實,本文設(shè)計了一個多用戶、多MVNO的CDA框架,更適用于未來5G網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)環(huán)境。同時,考慮了現(xiàn)實環(huán)境中用戶不同服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)需求在分配優(yōu)先級上的區(qū)分;設(shè)計低計算功耗的啟發(fā)式算法和定價方案,從而保證了該機制良好的分配效率;且有激勵相容性、預算均衡、和個人理性的經(jīng)濟屬性。2.考慮用戶估值隨時間演化的動態(tài)虛擬化資源分配機制的設(shè)計�，F(xiàn)有的拍賣機制大多假設(shè)用戶準確了解自身投標信息,且都不考慮自身經(jīng)驗的更新學習會對資源價值的評估造成影響。本文基于第1階段設(shè)計的CDA框架,在無限時間步長下考慮用戶估值信息按照馬爾科夫過程(Markov Process)隨時間動態(tài)演化;將問題轉(zhuǎn)化為一個特殊場景下的多玩家參與的多臂賭博機問題(Multi-Armed Bandit Problem,MABP),即不同收費場地(不同賣家)下多玩家參與的多臂賭博機問題。對此設(shè)計雙邊Gittins指數(shù)分配算法和平均定價方案實現(xiàn)動態(tài)分配,充分考慮當下分配決策對預期未來社會福利(The Expected Future Social Welfare)的影響。最后,通過理論分析對該機制具有的周期事后激勵相容性、周期事后個人理性和周期事后預算均衡性進行證明。仿真結(jié)果體現(xiàn)了上述設(shè)計的無線虛擬化資源分配機制的有效性和優(yōu)越性。
【學位單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

單理解為雙方出價/要價差距在可接受范圍內(nèi)，保障自身利益。在 McAfee和賣方價格（即bNB 和sMA ）分別通過降序和升序排序，如公式 2.1 所示。剛好大于賣家要價的最大序位（即 argmaxs bk kk A B）為“關(guān)鍵位置”和賣家要價設(shè)定為所有拍賣贏家（k 位置之前的買家與賣家）的統(tǒng)一的出價保障真實性放棄了 玩家的拍賣利益。如果為每一對匹配的買/賣雙方計算現(xiàn)更高的社會福利。1 21 2......s s sMb b bNA A AB B B 頻譜共享在資源分配過程中的意義，文獻[33]首次提出了一種認知無線電享和復用的真實雙邊拍賣模型。如圖 2.7 所示，通過引入 McAfee’s Design，匹配階段將購買同一賣家商品的買家劃分為同一組。為了保證組內(nèi)出價買家最小出價乘以組員作為整體組價；賣家要價按照升序，買家組按照降價大于賣家 ask 的臨界組，確定此輪拍賣最終獲勝者和槌價；通過比較 4 種價方案的普適性，保證了資源分配機制的經(jīng)濟效益和有效性。這樣的模型進，奠定了頻譜復用雙邊拍賣研究問題的基礎(chǔ)。

圖 3.5 用戶人數(shù)增長的社會福利比較針對用戶資源利用率進行計算與對比。如下圖 3.6 所示，一般情況下，隨著源需求與最終獲得數(shù)量明顯升高，同時信道復用增益隨著用戶數(shù)目的增加而源利用率應(yīng)該逐步增高。由于隨機分配方案分配的不確定性，可以看資源利化。對比其他兩種方案，Approx 和 Approx-GB 機制的資源利用率從 60%逐，具有十分優(yōu)秀的性能。

圖 3.5 用戶人數(shù)增長的社會福利比較針對用戶資源利用率進行計算與對比。如下圖 3.6 所示，一般情況下，隨源需求與最終獲得數(shù)量明顯升高，同時信道復用增益隨著用戶數(shù)目的增加源利用率應(yīng)該逐步增高。由于隨機分配方案分配的不確定性，可以看資源化。對比其他兩種方案，Approx 和 Approx-GB 機制的資源利用率從 60%具有十分優(yōu)秀的性能。
【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 薛迪;;5G移動通信發(fā)展趨勢及關(guān)鍵技術(shù)探討[J];無線互聯(lián)科技;2015年16期

2 遲梁;蔣俊杰;;5G通信場景與技術(shù)分析[J];移動通信;2015年15期

3 張朝昆;崔勇;唐翯翯;吳建平;;軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)研究進展[J];軟件學報;2015年01期

相關(guān)碩士學位論文 前1條

1 郎文強;無線網(wǎng)絡(luò)虛擬化環(huán)境下的資源分配算法研究[D];重慶郵電大學;2016年

本文編號：2866857