發(fā)布時(shí)間：2020-05-07 21:01

【摘要】：面對(duì)未來(lái)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)更高和更多樣化的性能需求,霧無(wú)線接入網(wǎng)近來(lái)受到業(yè)界廣泛關(guān)注。為充分發(fā)揮霧無(wú)線接入網(wǎng)的性能潛力,資源分配至關(guān)重要。相對(duì)傳統(tǒng)資源分配方法,基于博弈理論的資源分配更加高效,是目前學(xué)術(shù)界的熱門(mén)研究方向�；诖�,為克服霧無(wú)線接入網(wǎng)資源分配面臨的計(jì)算壓力大、需全局信息的問(wèn)題,本論文提出了基于博弈理論的資源分配方法。首先在上行場(chǎng)景中,對(duì)終端的基于非合作博弈的通信模式選擇和無(wú)線資源分配進(jìn)行了深入研究;然后在霧無(wú)線接入網(wǎng)切片場(chǎng)景中,對(duì)接入網(wǎng)切片的基于分層博弈的無(wú)線資源分配進(jìn)行了深入研究;最后考慮動(dòng)態(tài)霧無(wú)線接入網(wǎng),對(duì)基于復(fù)合博弈的無(wú)線和緩存資源聯(lián)合分配進(jìn)行了深入研究。論文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.基于非合作博弈的終端模式選擇和無(wú)線資源分配考慮到集中式終端通信模式選擇和子信道分配的聯(lián)合優(yōu)化可能導(dǎo)致云端較大計(jì)算壓力,本文基于非合作博弈,提出利用終端的資源管理能力使其分布式地進(jìn)行通信模式和子信道選擇。首先,考慮到終端可平等共享子信道資源,故利用非合作博弈對(duì)終端的通信模式和子信道選擇行為進(jìn)行建模;然后在給定終端與遠(yuǎn)端射頻單元關(guān)聯(lián)及終端功控機(jī)制下,提出了基于多代理強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模式選擇和子信道分配博弈算法;為低復(fù)雜度地進(jìn)行關(guān)聯(lián)和功控,提出了基于匹配理論的關(guān)聯(lián)及基于分層博弈的終端功控算法;最后對(duì)所提所有算法的特性進(jìn)行了詳細(xì)討論,包括收斂性、穩(wěn)定性等,其中證明了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的博弈算法收斂且收斂結(jié)果趨近終端間非合作博弈的均衡解。仿真結(jié)果表明模式選擇和子信道分配算法收斂,且在合適的參數(shù)選擇下,接近窮舉搜索得到的最優(yōu)性能,而在大規(guī)模場(chǎng)景下,性能優(yōu)于另一種分布式算法。該研究為未來(lái)利用終端設(shè)備進(jìn)行分布式資源管理提供了潛在思路,是對(duì)霧無(wú)線接入網(wǎng)思想的具體實(shí)踐。2.基于分層博弈的面向霧無(wú)線接入網(wǎng)切片的無(wú)線資源分配針對(duì)霧無(wú)線接入網(wǎng)切片場(chǎng)景中集中式資源分配計(jì)算壓力大、需獲取全局信息、切片定制化難以實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題,研究了基于分層博弈的面向霧無(wú)線接入網(wǎng)切片的無(wú)線資源分配。首先在包含一個(gè)全局資源管理器和多個(gè)切片內(nèi)資源管理器的架構(gòu)下,切片資源分配問(wèn)題建模為全局資源管理器和切片內(nèi)資源管理器間的分層博弈,并定義了博弈均衡解,討論了均衡解的存在性和唯一性;接著,考慮到各切片內(nèi)資源管理器的優(yōu)化問(wèn)題NP難解且全局資源管理器策略離散,在資源管理器絕對(duì)理性的前提下,設(shè)計(jì)了利用窮舉搜索的分布式資源分配算法得到博弈均衡解;最后,為避免窮舉搜索的高復(fù)雜度,為每個(gè)資源管理器設(shè)計(jì)了可達(dá)到局部最優(yōu)解的資源分配算法,此時(shí)系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)弱化的均衡態(tài)。仿真結(jié)果表明,切片間的性能存在權(quán)衡,所提局部最優(yōu)資源分配算法性能接近最優(yōu)性能,且顯著優(yōu)于其它對(duì)比方案。該研究對(duì)霧無(wú)線接入網(wǎng)切片場(chǎng)景下差異化切片性能保障具有重要意義,同時(shí),所提切片間資源分配算法可直接擴(kuò)展到多種資源的聯(lián)合調(diào)配。3.基于復(fù)合博弈的無(wú)線緩存資源聯(lián)合分配當(dāng)霧無(wú)線接入網(wǎng)中無(wú)線和緩存資源分配互相影響時(shí),為達(dá)到更優(yōu)的整體性能,需進(jìn)行二者聯(lián)合優(yōu)化。考慮到無(wú)線資源分配和緩存資源分配在不同時(shí)間尺度進(jìn)行且依賴不同信息,為減輕云端資源管理器的壓力,二者聯(lián)合分配問(wèn)題建模為包含資源管理器和霧接入點(diǎn)的復(fù)合博弈,在博弈上層,資源管理器通過(guò)緩存資源分配最大化長(zhǎng)期吞吐量帶來(lái)的收益和緩存成本之差,而在下層,霧接入點(diǎn)的無(wú)線資源分配行為建模為一個(gè)聯(lián)盟博弈,目標(biāo)為最大化短期吞吐量;為求解均衡解,首先設(shè)計(jì)了分布式的、可達(dá)到穩(wěn)定分簇結(jié)果的聯(lián)盟博弈算法,接著針對(duì)資源管理器優(yōu)化目標(biāo)無(wú)閉式表達(dá)式且優(yōu)化變量離散的問(wèn)題,提出了基于單代理和多代理強(qiáng)化學(xué)習(xí)的緩存資源優(yōu)化算法,研究了收斂性和最優(yōu)性,其中后者可有效克服維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題。仿真表明,與霧接入點(diǎn)無(wú)協(xié)作相比,所提聯(lián)盟形成算法可使霧接入點(diǎn)利用邊緣緩存有效提升系統(tǒng)吞吐量,此外,基于多代理強(qiáng)化學(xué)習(xí)的緩存算法顯著優(yōu)于其它對(duì)比方案。本節(jié)所提方法對(duì)霧無(wú)線接入網(wǎng)中其它混合時(shí)間尺度的資源分配問(wèn)題具有一定指導(dǎo)意義。
【圖文】：

第第一章緒論逡逑背景逡逑來(lái)，移動(dòng)數(shù)據(jù)流量經(jīng)歷了急劇增長(zhǎng)，例如根據(jù)思４至２０１９年的全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量將達(dá)到１０倍的增長(zhǎng)［１］。在此背地滿足移動(dòng)通信需求，運(yùn)營(yíng)商需要進(jìn)一步對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行升級(jí)改造以有效提升網(wǎng)絡(luò)容量的方式：一是增加更多小區(qū)，構(gòu)建異構(gòu)或二是采用多用戶多輸入多輸出技術(shù)［３］。然而，這些方式將不可的小區(qū)間干擾以及實(shí)施成本［１］。此外，平均每用戶利潤(rùn)貢獻(xiàn)已商不斷增加的資本支出和運(yùn)營(yíng)支出［４］。逡逑

信號(hào)處理和資源管理可以降低處理和決策時(shí)延，進(jìn)而能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)邊緣的動(dòng)態(tài)逡逑環(huán)境做出及時(shí)響應(yīng)，并減輕云端的計(jì)算壓力和收集全局信息的壓力。文獻(xiàn)［８］提逡逑出的Ｆ－ＲＡＮ架構(gòu)如圖１－２所示。其中，用戶終端可以被單個(gè)ＦＡＰ或配備了緩存的逡逑終端服務(wù)，也可以接入ＲＲＨ通過(guò)云端集中信號(hào)處理和資源管理獲得高速率，另逡逑夕卜，，為了降低ＦＡＰ傳輸間的干擾，多個(gè)ＦＡＰ可以形成一個(gè)協(xié)作簇進(jìn)行簇內(nèi)干擾管逡逑理，ＨＰＮ則負(fù)責(zé)控制信令的傳輸和確保基本的覆蓋。逡逑依據(jù)文獻(xiàn)［８］，霧計(jì)算是與云計(jì)算相對(duì)應(yīng)的概念，其將大量的存儲(chǔ)、通信、逡逑控制、配置、測(cè)量和管理功能放置于網(wǎng)絡(luò)邊緣，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)云計(jì)算范式在網(wǎng)絡(luò)邊逡逑緣的擴(kuò)展。該概念與無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合目前己在學(xué)術(shù)界引起了廣泛關(guān)注。例如，文逡逑獻(xiàn)［１２］介紹了邋Ｆ－ＲＡＮ研究的進(jìn)展、混合的霧－云架構(gòu)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)，提出將通用處理逡逑器平臺(tái)和Ｆ－ＲＡＮ架構(gòu)集成
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TN92;O225

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本文編號(hào)：2653540