【摘要】：第五代移動通信系統(tǒng)(the 5th Generation mobile communication technology,5G)通過部署更密集的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)提升系統(tǒng)容量。然而,超密網(wǎng)絡(luò)也存在諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。首先,超密網(wǎng)絡(luò)下用戶被異構(gòu)基站多重覆蓋,難以確定最優(yōu)用戶連接策略。其次,用戶和業(yè)務(wù)的非均勻分布會引起異構(gòu)基站之間的負(fù)載不均衡。通過設(shè)計(jì)用戶連接(或網(wǎng)絡(luò)選擇)策略,用戶可改善吞吐量,提升體驗(yàn),平衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。為充分發(fā)揮超密網(wǎng)絡(luò)增益和應(yīng)對挑戰(zhàn),論文研究超密同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)用戶多連接技術(shù)和超密異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)智能用戶連接技術(shù)。一方面,超密網(wǎng)絡(luò)中用戶能夠接收來自多基站的強(qiáng)信號,因此可通過建立多連接來提升傳輸速率;同時,用戶可通過調(diào)整業(yè)務(wù)分配來實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。當(dāng)前多連接策略大多是中心式的,存在開銷過高和缺乏對業(yè)務(wù)波動感知能力等問題。論文提出分布式多連接策略,將用戶多連接問題建模為基于狀態(tài)的勢博弈(State-based Potential Game,SPG)模型。通過SPG構(gòu)建狀態(tài)空間,用戶可感知基站負(fù)載狀態(tài)。論文證明了所設(shè)計(jì)算法可實(shí)現(xiàn)用戶連接策略全局最優(yōu),同時基于SPG建模設(shè)計(jì)了流量感知的TAMA(Traffic Aware Multiple Association,TAMA)算法。通過離散仿真,論文驗(yàn)證了算法時延性能、功耗性能等,分析了多連接技術(shù)的功耗情況。仿真結(jié)果顯示在高負(fù)載情況下TAMA算法能夠顯著提升用戶時延性能。另一方面,超密網(wǎng)絡(luò)中用戶連接問題復(fù)雜,頻繁重選、切換問題更加嚴(yán)重。傳統(tǒng)連接算法依據(jù)空口參數(shù),如參考信號接收功率等選擇接入的基站;然而,空口參數(shù)波動嚴(yán)重使得傳統(tǒng)算法面臨頻繁切換等問題。論文研究基于人工智能技術(shù)的用戶連接算法解決上述問題。然而,人工智能相關(guān)技術(shù)與通信網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合仍存在如下挑戰(zhàn):第一,如何解決通信實(shí)時性與學(xué)習(xí)耗時性之間的矛盾;第二,如何解決由于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)引起的黑盒模型難收斂問題。為此,論文提出模型驅(qū)動的線上線下相結(jié)合學(xué)習(xí)框架,框架包括線下特征學(xué)習(xí)與線上策略學(xué)習(xí)。特征學(xué)習(xí)通過空口參數(shù)分析鏈路質(zhì)量,策略學(xué)習(xí)基于負(fù)載狀態(tài)和鏈路質(zhì)量進(jìn)行智能決策,根據(jù)博弈論指導(dǎo)進(jìn)行優(yōu)化。進(jìn)一步,論文仿真了分布式智能用戶連接算法,實(shí)現(xiàn)了兼顧負(fù)載和吞吐量的連接策略,解決了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的頻繁重選問題。仿真結(jié)果表明所提學(xué)習(xí)框架可改善算法收斂速度和用戶體驗(yàn)。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.5
【圖文】：

同構(gòu)用戶多連接技術(shù)研究25圖2.5 用戶業(yè)務(wù)波動對于網(wǎng)絡(luò)實(shí)時負(fù)載的影響圖2.6 TAMA 降低用戶的開銷用戶業(yè)務(wù)波動會影響 TAMA 算法的收斂情況。每 450000ms 用戶的業(yè)務(wù)狀態(tài)會改變，即用戶傳輸請求的平均文件大小會改變。圖 2.5 展示基站負(fù)載受用戶業(yè)務(wù)狀態(tài)波動的影響。圖 2.6 展示了用戶開銷的變化，反映了 TAMA 算法的收斂。圖 2.5 展示網(wǎng)絡(luò)實(shí)時負(fù)載隨時間的變化�？v軸的單位是毫秒，表示為基站每刻需要傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)大小除以當(dāng)前數(shù)據(jù)速率。0 到 150 秒時網(wǎng)絡(luò)負(fù)載大概 500ms，在這段時間用戶平均傳輸文件大小為200kbits。因此150到300秒網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載大概達(dá)到了1300，用戶平均傳輸文件大小為 400kbits。隨后用戶的業(yè)務(wù)又開始回落，圖 2.5 表明網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載取決于用戶業(yè)務(wù)特征。圖 2.6 展示了用戶的開銷隨時間的變化�？v軸表示用戶開銷，即式（2-9）值的變化。圖2.6中存在三個階段。由于剛開始業(yè)務(wù)分布的不均衡和基站負(fù)載估測的不準(zhǔn)確

25圖2.6 TAMA 降低用戶的開銷用戶業(yè)務(wù)波動會影響 TAMA 算法的收斂情況。每 450000ms 用戶的業(yè)務(wù)狀態(tài)會，即用戶傳輸請求的平均文件大小會改變。圖 2.5 展示基站負(fù)載受用戶業(yè)務(wù)狀態(tài)的影響。圖 2.6 展示了用戶開銷的變化，反映了 TAMA 算法的收斂。圖 2.5 展示網(wǎng)絡(luò)實(shí)時負(fù)載隨時間的變化�？v軸的單位是毫秒，表示為基站每刻傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)大小除以當(dāng)前數(shù)據(jù)速率。0 到 150 秒時網(wǎng)絡(luò)負(fù)載大概 500ms，在這段用戶平均傳輸文件大小為200kbits。因此150到300秒網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載大概達(dá)到了13戶平均傳輸文件大小為 400kbits。隨后用戶的業(yè)務(wù)又開始回落，圖 2.5 表明網(wǎng)絡(luò)載取決于用戶業(yè)務(wù)特征。圖 2.6 展示了用戶的開銷隨時間的變化。縱軸表示用戶開銷，即式（2-9）值的。圖2.6中存在三個階段。由于剛開始業(yè)務(wù)分布的不均衡和基站負(fù)載估測的不準(zhǔn)確

開銷函數(shù)（2-9）中包含了時延、負(fù)載和功耗開銷。2.4.2.2 估測準(zhǔn)確性和狀態(tài)不變性圖2.7 負(fù)載估測與網(wǎng)絡(luò)實(shí)際負(fù)載的差別圖 2.7 和 2.8 證明了 2.3 中的估測準(zhǔn)確性和狀態(tài)不變性�？v軸的單位為相對值，顯示網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載 kk，無量綱。圖 2.7 展示了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載隨時間的變化。以用戶0UE 為例，比較了0UE 對網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的估測和實(shí)際網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的差別。0UE 對于基站 k 負(fù)載的估測為kiNe 1，則對網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載估測為kik Ne 1，網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際負(fù)載為kk 。圖 2.7 可發(fā)現(xiàn)負(fù)載估測與網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際負(fù)載逐漸接近，估測的平均誤差小于 1，且隨著時間的推移誤差繼續(xù)降低。該誤差為網(wǎng)絡(luò)中 15 個基站的負(fù)載估測誤差綜合

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本文編號：2794557