【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,多媒體業(yè)務(wù)在移動通信業(yè)務(wù)中所占比重越來越大,高效使用多媒體廣播多播技術(shù)(MBMS)傳輸多媒體業(yè)務(wù)方面的研究成為目前的研究熱點,MBMS技術(shù)通過無線資源共享可以極大緩解日益緊張的資源需求。對于MBMS資源分配算法的研究可以進一步提高多播系統(tǒng)資源利用率并提高多播用戶的用戶體驗。LTE的MBMS包括單頻網(wǎng)(MBSFN)和單小區(qū)兩種傳輸模式,這兩種傳輸模式有不同的應(yīng)用場景,本文基于單小區(qū)模式進行資源分配算法研究。本文對LTE下行鏈路物理資源和資源分配框架進行了研究,剖析了LTE中MBMS的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、信道支持、協(xié)議棧、傳輸模式和業(yè)務(wù)流程。從LTE經(jīng)典的單播資源分配算法入手,對比單播資源分配算法深入分析了經(jīng)典的多播資源分配算法,其中包括單速率算法和多速率算法。本文針對目前單速率資源分配算法的缺點設(shè)計了動態(tài)調(diào)制編碼策略(MCS)選擇方案和基于Kuhn-Munkres算法的資源分配算法;針對目前多速率分配算法的缺點改進設(shè)計了基于優(yōu)先級的分層多速率MBMS資源分配算法PLRA。由于現(xiàn)有仿真平臺無法滿足仿真需求,因此設(shè)計實現(xiàn)了基于Python的MBMS系統(tǒng)級仿真平臺。動態(tài)MCS選擇方案對每一個多播組內(nèi)的用戶的平均丟包率進行策略調(diào)整,可以在保證給定丟包率閾值情況下有效提高系統(tǒng)吞吐量。在動態(tài)MCS選擇方案基礎(chǔ)上設(shè)計了三種單速率資源分配算法,包括D-BKM、D-IKM和D-MaxKM。D-BKM算法先采用Kuhn-Munkres算法進行最低速率保證的資源塊分配,再采用最大吞吐量原則進行第二次分配;D-IKM算法利用資源塊數(shù)量需求估計,在進行最低速率保證的分配中提高算法收斂速度;D-MaxKM算法是D-BKM算法的逆向,首先進行最大吞吐量原則資源塊分配,再從已分配的資源塊中尋找富余資源塊,在富余資源塊和未滿足最低速率要求的多播組間使用Kuhn-Munkres算法進行分配�；趦�(yōu)先級的分層多速率MBMS資源分配算法PLRA分為基層分配和擴展層分配兩個階段。在基層分配時首先滿足資源塊需求較少的多播組,并且在選擇多播組時引入公平性因子改善在系統(tǒng)容量不足時的速率公平性;在擴展層分配時設(shè)計一種優(yōu)先級計算方式,優(yōu)先將資源塊分配給優(yōu)先級高的多播組擴展層,優(yōu)先級計算時考慮了頻譜效率、吞吐量以及公平性等多種因素。基于Python語言設(shè)計和實現(xiàn)的MBMS系統(tǒng)級仿真平臺可以在多種場景下驗證了本文設(shè)計的算法在系統(tǒng)吞吐量、丟包率、速率滿意度、速率公平性和頻譜效率等方面的性能。仿真結(jié)果表明,第三章中設(shè)計的三種算法可以實現(xiàn)在保證業(yè)務(wù)最低速率的情況下使系統(tǒng)吞吐量有所提升,其中D-MaxKM算法在三種算法中吞吐量最大,而D-IKM算法通過資源塊數(shù)量估計有效提高D-BKM算法運行效率并且D-IKM算法性能與D-BKM算法基本相當;第四章改進設(shè)計的PLRA算法在犧牲少量的頻譜效率的情況下,可以有效提高分層多速率多播系統(tǒng)的吞吐量和公平性。
[Abstract]:With the vigorous development of mobile internet, the proportion of multimedia services in mobile communication services is increasing. Efficient use of multimedia broadcast multicast technology (MBMS) to transmit multimedia services has become a research hotspot. MBMS technology can greatly alleviate the growing demand for resources through wireless resource sharing. The research of S resource allocation algorithm can further improve the resource utilization of multicast system and the user experience of multicast users. LTE MBMS includes single frequency network (MBSFN) and single cell transmission mode, which have different application scenarios. This paper studies the resource allocation algorithm based on single cell mode. Link physical resources and resource allocation framework are studied. The network architecture, channel support, protocol stack, transmission mode and service flow of MBMS in LTE are analyzed. The classical unicast resource allocation algorithms, including single-rate algorithm and multi-rate algorithm, are compared with the classical unicast resource allocation algorithms in LTE. This paper designs a dynamic modulation coding strategy (MCS) selection scheme and a resource allocation algorithm based on Kuhn-Munkres algorithm to overcome the shortcomings of the current single-rate resource allocation algorithm, and designs a priority-based hierarchical multi-rate MBMS resource allocation algorithm PLRA to overcome the shortcomings of the current multi-rate allocation algorithm. The real platform can not meet the simulation requirements, so a system-level simulation platform for MBMS based on Python is designed and implemented. Dynamic MCS selection scheme adjusts the average packet loss rate of each multicast group, which can effectively improve the system throughput under the given packet loss rate threshold. Three single-rate resource allocation algorithms are proposed, including D-BKM, D-IKM and D-MaxKM.D-BKM. Kuhn-Munkres algorithm is used to allocate resource blocks with minimum rate guarantees, and then the maximum throughput principle is used for the second allocation. D-MaxKM algorithm is the inverse of D-BKM algorithm. Firstly, the maximum throughput principle is used to allocate resource blocks, then the redundant resource blocks are searched from the allocated resource blocks, and the Kuhn-Munkres algorithm is used to allocate the redundant resource blocks and the multicast groups which do not meet the minimum rate requirements. The algorithm PLRA is divided into two stages: primary allocation and extended layer allocation. In the primary allocation, multicast groups with fewer resource blocks are satisfied, and fairness factor is introduced to improve the rate fairness when the system capacity is insufficient. In the extended layer allocation, a priority calculation method is designed to give priority to resource blocks allocation. The system-level simulation platform of MBMS based on Python language can be designed and implemented to verify the proposed algorithm in a variety of scenarios, such as system throughput, packet loss rate, rate satisfaction, rate fairness and frequency. Simulation results show that the three algorithms designed in Chapter 3 can improve the system throughput under the condition of guaranteeing the lowest traffic rate. Among the three algorithms, D-MaxKM algorithm has the largest throughput, while D-IKM algorithm can effectively improve the efficiency of D-BKM algorithm by estimating the number of resource blocks and D-MaxKM algorithm has the highest throughput. The performance of IKM algorithm is almost the same as that of D-BKM algorithm. In the fourth chapter, the improved PLRA algorithm can effectively improve the throughput and fairness of Hierarchical Multicast System at the expense of a small amount of spectral efficiency.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5

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本文編號：2182974