隨著窄帶物聯(lián)網(wǎng)的提出和迅速標(biāo)準(zhǔn)化,越來越多的低功率廣域網(wǎng)業(yè)務(wù)將依賴窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。窄帶物聯(lián)網(wǎng)支持海量終端連接,且終端隨機接入具有突發(fā)性和不確定性,這將給無線網(wǎng)絡(luò)帶來巨大的壓力和挑戰(zhàn),大規(guī)模終端隨機接入擁塞問題不可避免。因此,研究窄帶物聯(lián)網(wǎng)中大規(guī)模接入方法具有重要的意義。本文主要針對窄帶物聯(lián)網(wǎng)中接入擁塞問題進行研究。首先,針對窄帶物聯(lián)網(wǎng)中接入擁塞問題,考慮限制允許接入的終端數(shù)量,結(jié)合現(xiàn)有的接入控制機制及終端對時延的不同要求,提出了一種動態(tài)接入限制方法。首先,根據(jù)窄帶物聯(lián)網(wǎng)終端對時延的不同要求,將終端分為兩類,并為其設(shè)置不同的接入?yún)?shù)生成方式;其次,基站根據(jù)當(dāng)前請求接入終端數(shù)及目標(biāo)接入擁塞概率,動態(tài)廣播一個接入限制因子,允許接入?yún)?shù)小于接入限制因子的終端接入;最后,對該方案的性能進行了仿真驗證。結(jié)果表明,該方法有效提高了時延敏感終端的接入成功率,極大地降低了接入時延。其次,針對窄帶物聯(lián)網(wǎng)中接入擁塞問題,考慮將單個基站的接入壓力分散到多個接入點,提出一種聯(lián)合節(jié)點分簇及數(shù)據(jù)緩存的中繼接入解決方案。首先,根據(jù)終端最大耦合損耗將同一小區(qū)內(nèi)的終端劃分覆蓋等級;其次,同一覆蓋等級內(nèi)根據(jù)位置信息將終端劃... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

終端分布模型

圖 2.2 NB-IoT 系統(tǒng)架構(gòu)終端側(cè)：配置 NB-IoT 芯片的各行業(yè)設(shè)備，采用 NB-IoT 技術(shù)接入臨近的 eNB接入側(cè)：一簇支持 NB-IoT 的 eNB，可基于現(xiàn)有 LTE 基站進行相應(yīng)的軟硬件建 NB-IoT 專用基站。eNB 之間通過 X2 接口通信，實現(xiàn)信令和數(shù)據(jù)交互；eNB（即 Uu 接口）與 NB-IoT 終端通信，通過 S1 接口連接到核心網(wǎng) EPC[31]；核心網(wǎng)：核心網(wǎng)網(wǎng)元包括負責(zé)物聯(lián)網(wǎng)接入業(yè)務(wù)的 MME（移動管理實體）、關(guān)），以及物聯(lián)網(wǎng)專網(wǎng) P-GW（PDN 網(wǎng)關(guān)），需要根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進行開發(fā)，可通過的方式支持 NB-IoT 相關(guān)核心網(wǎng)特性，也可以新建獨立的 NB-IoT 核心網(wǎng)設(shè)備，了兩種核心網(wǎng)升級方案。通過核心網(wǎng)可以將 eNB 與云平臺連接起來；云平臺：NB-IoT 云平臺對數(shù)據(jù)進行處理，負責(zé)對各種業(yè)務(wù)進行處理和調(diào)度，議棧的適配及對大數(shù)據(jù)的分析等，并將處理結(jié)果轉(zhuǎn)發(fā)給垂直行業(yè)中心服務(wù)器或T 終端；垂直行業(yè)中心：不同行業(yè)的應(yīng)用服務(wù)器，可以獲取 NB-IoT 終端數(shù)據(jù)，并控制

電大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第二章 窄帶物聯(lián)網(wǎng)中大規(guī)模接入模型對于傳統(tǒng)的異步、非相關(guān)性業(yè)務(wù)，終端在一個時間周期內(nèi)均勻的發(fā)起隨機接入，一般松分布進行建模，如傳統(tǒng)的 H2H 通信；在事件觸發(fā)業(yè)務(wù)中，大規(guī)模事件驅(qū)動警報，或播尋呼消息，大量終端檢測到尋呼消息同時請求接入網(wǎng)絡(luò)，此時應(yīng)采用 Beta 分布進行。1 11( )( )( , )t T tp tT Beta （2.1， Beta ( , )為 Beta 函數(shù)，只與 , 有關(guān)，通常取 =3, =4，此時與實際情況最為T 為一段時間，事件在T 內(nèi)任意時刻t發(fā)生的概率服從 p (t )分布。采用 NB-IoT 技術(shù)的為終端直接通信，無人工干預(yù)，即由事件觸發(fā)通信過程，更適合采用 Beta 分布模型，度函數(shù)如下圖所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3400392