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異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中面向協(xié)作傳輸?shù)碾S機(jī)邊緣緩存研究

發(fā)布時(shí)間:2021-05-26 18:36
  第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)(5G)元年的到來(lái),預(yù)示著5G商用即將成為現(xiàn)實(shí)。隨著大批移動(dòng)終端設(shè)備連入無(wú)線網(wǎng)絡(luò),不僅使得移動(dòng)數(shù)據(jù)流量爆炸增長(zhǎng),還給傳統(tǒng)的宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。同時(shí),用戶對(duì)于無(wú)線通信服務(wù)的需求已經(jīng)從傳統(tǒng)的語(yǔ)音通話和短信等面向連接的服務(wù)移向社交網(wǎng)絡(luò)和多媒體等面向內(nèi)容的服務(wù)。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是5G通信系統(tǒng)中重要的候選技術(shù)之一,然而異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中回傳鏈路的可用性和容量以及小區(qū)間存在的干擾成為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)性能的阻礙。邊緣緩存技術(shù)被證明能有效地緩解回傳鏈路壓力,而基站協(xié)作可以很好地減輕異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的小區(qū)間干擾。因此,本課題將面向協(xié)作傳輸對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的隨機(jī)邊緣緩存策略進(jìn)行研究。隨機(jī)幾何理論是一種能有效建立異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型并分析網(wǎng)絡(luò)性能的方法,本文首先使用泊松點(diǎn)過(guò)程建立基站位置分布模型。為了提高文件多樣性,本文采用了隨機(jī)緩存策略。為了管理異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中小區(qū)間干擾,本文提出一種基于協(xié)作半徑的協(xié)作傳輸方案,并對(duì)比分析已有的協(xié)作傳輸方案。通過(guò)使用隨機(jī)幾何工具,本文基于所提出的協(xié)作傳輸方案推導(dǎo)出易于處理的成功傳輸概率表達(dá)式,與蒙特卡洛仿真結(jié)果對(duì)比,證明該表達(dá)式可以很好地與實(shí)際吻合。基于實(shí)際中預(yù)測(cè)內(nèi)容流行度會(huì)存在誤差的事實(shí),本... 

【文章來(lái)源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】:60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 邊緣緩存技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 協(xié)作傳輸技術(shù)的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
第2章 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)與隨機(jī)邊緣緩存相關(guān)理論
    2.1 引言
    2.2 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的組成
        2.2.2 隨機(jī)幾何理論
        2.2.3 基站協(xié)作技術(shù)
    2.3 隨機(jī)邊緣緩存
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于協(xié)作半徑的隨機(jī)邊緣緩存策略
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型
        3.2.1 基站位置模型
        3.2.2 考慮誤差的隨機(jī)邊緣緩存
        3.2.3 基于協(xié)作半徑的協(xié)作傳輸方案
    3.3 成功傳輸概率
        3.3.1 成功傳輸概率的推導(dǎo)
        3.3.2 成功傳輸概率的理論分析
        3.3.3 優(yōu)化成功傳輸概率
    3.4 仿真及分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 限定聯(lián)合傳輸基站數(shù)量與干擾管理
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型
        4.2.1 不連續(xù)傳輸方案
        4.2.2 基于現(xiàn)實(shí)條件的協(xié)作傳輸方案
    4.3 成功傳輸概率
    4.4 仿真及分析
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果
致謝



本文編號(hào):3206861

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