本文選題：異構(gòu)密集網(wǎng)絡(luò) + 負(fù)載均衡��； 參考：《電子與信息學(xué)報》2017年09期

【摘要】：針對異構(gòu)密集網(wǎng)絡(luò)場景中業(yè)務(wù)不確定性而引起的網(wǎng)絡(luò)負(fù)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(fù)載感知的負(fù)載均衡方法。該方法首先通過對系統(tǒng)用戶在感知周期內(nèi)數(shù)據(jù)包傳輸數(shù)量進(jìn)行觀察,預(yù)測出下一周期系統(tǒng)可能出現(xiàn)的負(fù)載狀態(tài)。其次根據(jù)負(fù)載感知結(jié)果動態(tài)調(diào)整小區(qū)范圍擴(kuò)展偏置值(DCRE),以達(dá)到優(yōu)化系統(tǒng)整體負(fù)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(jié)果表明,該方案能在異構(gòu)密集網(wǎng)絡(luò)下提高系統(tǒng)負(fù)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(xué)移動通信技術(shù)重點(diǎn)實驗室;
【基金】：國家863計劃項目(2014AA01A701) 國家自然科學(xué)基金(61571073)~~
【分類號】：TN929.5

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本文編號：2000886