本文選題：異構密集網絡 + 負載均衡��； 參考：《電子與信息學報》2017年09期

【摘要】：針對異構密集網絡場景中業(yè)務不確定性而引起的網絡負載不均衡,該文提出一種基于部分可測馬爾科夫決策過程(POMDP)負載感知的負載均衡方法。該方法首先通過對系統(tǒng)用戶在感知周期內數據包傳輸數量進行觀察,預測出下一周期系統(tǒng)可能出現(xiàn)的負載狀態(tài)。其次根據負載感知結果動態(tài)調整小區(qū)范圍擴展偏置值(DCRE),以達到優(yōu)化系統(tǒng)整體負載均衡性的目的。最后采用啟發(fā)式算法近似求解,能夠快速得到次優(yōu)解。仿真結果表明,該方案能在異構密集網絡下提高系統(tǒng)負載均衡性,同時提升了系統(tǒng)吞吐量與系統(tǒng)資源利用率。
[Abstract]:In this paper, a load balancing method based on partially measurable Markov decision process and POMDP is proposed to deal with the network load imbalance caused by traffic uncertainty in heterogeneous dense network scenarios. By observing the number of packets transmitted by the users during the perceptual period, the method predicts the possible load state of the system in the next cycle. Secondly, according to the result of load perception, we dynamically adjust the extended bias value (DCREN) to optimize the overall load balance of the system. Finally, the heuristic algorithm is used to approximate the solution, and the sub-optimal solution can be obtained quickly. Simulation results show that the proposed scheme can improve system load balance and system throughput and system resource utilization in heterogeneous dense networks.
【作者單位】： 重慶郵電大學移動通信技術重點實驗室;
【基金】：國家863計劃項目(2014AA01A701) 國家自然科學基金(61571073)~~
【分類號】：TN929.5

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本文編號：2000886