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M2M通信中的隨機(jī)接入技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-01-31 03:10
  機(jī)器-機(jī)器通信(Machine to Machine,M2M)是指在沒(méi)有人為干預(yù)的條件下,機(jī)器與機(jī)器之間通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)自主地進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。M2M通信被廣泛應(yīng)用在智能家庭、智能電網(wǎng)和智能交通等多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。M2M通信不僅具有終端設(shè)備數(shù)量大、小數(shù)據(jù)包傳輸以及頻繁接入等特征,且M2M通信設(shè)備對(duì)時(shí)延不敏感,速率要求低,但是非常注重覆蓋廣度和功耗。然而,當(dāng)前的蜂窩網(wǎng)絡(luò)針對(duì)人與人(Human to Human,H2H)通信的特點(diǎn)而設(shè)計(jì),無(wú)法滿足海量機(jī)器類(lèi)通信設(shè)備(Machine Type Communication,MTC)頻繁接入的需求。因此,如何實(shí)現(xiàn)大規(guī)模MTC設(shè)備的高效接入是第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)(the 5th Generation mobile communication technology,5G)急需解決的一個(gè)重要問(wèn)題。本文重點(diǎn)研究了窄帶物聯(lián)網(wǎng)(Narrowband Internet of Things,NB-IoT)中海量低功耗MTC設(shè)備的高效接入問(wèn)題,主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)研究了基于動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)的NB-IoT(Narrowband Internet of Things)隨機(jī)接...

【文章頁(yè)數(shù)】:57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)
第二章 NB-IoT和上行NOMA技術(shù)概述
    2.1 NB-IoT技術(shù)概述
        2.1.1 NB-IoT系統(tǒng)架構(gòu)
        2.1.2 NB-IoT技術(shù)介紹
        2.1.3 NB-IoT隨機(jī)接入過(guò)程
    2.2 上行NOMA技術(shù)概述
        2.2.1 上行NOMA技術(shù)原理
        2.2.2 NOMA的技術(shù)特點(diǎn)
        2.2.3 NOMA與現(xiàn)有多址技術(shù)的優(yōu)勢(shì)比較
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)的NB-IoT隨機(jī)接入算法
    3.1 引言
    3.2 基于設(shè)備優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)分類(lèi)的接入控制算法
        3.2.1 UE接入等級(jí)分類(lèi)方案
        3.2.2 基于動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)的UE接入算法
        3.2.3 基于動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)的UE接入算法復(fù)雜度分析
    3.3 仿真分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 M2M/H2H共存的蜂窩物聯(lián)網(wǎng)中基于NOMA的上行資源分配方案
    4.1 引言
    4.2 基于NOMA的上行資源分配方案
        4.2.1 系統(tǒng)模型
        4.2.2 M2M設(shè)備動(dòng)態(tài)聚類(lèi)方案
        4.2.3 單個(gè)集群內(nèi)的功率分配算法
        4.2.4 算法復(fù)雜度分析
        4.2.5 仿真結(jié)果與分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專(zhuān)利
附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝



本文編號(hào):3890853

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