發(fā)布時(shí)間：2020-10-22 11:25

　　 近年來,隨著第五代移動(dòng)通信(5G)技術(shù)的快速發(fā)展,接入網(wǎng)呈現(xiàn)出寬帶化、多樣化、融合化的趨勢(shì)。此外,為了滿足實(shí)時(shí)性5G業(yè)務(wù)的超低延時(shí)需求,邊緣計(jì)算的概念應(yīng)運(yùn)而生。光與無線融合的云化接入網(wǎng)架構(gòu)成為5G前傳和回傳網(wǎng)絡(luò)的重要組網(wǎng)形式。同時(shí),用戶需求和應(yīng)用場(chǎng)景的多樣化對(duì)融合接入網(wǎng)的業(yè)務(wù)靈活承載和資源智能管控提出了新的需求,特別是超可靠低時(shí)延業(yè)務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)等新興業(yè)務(wù),需要光和無線融合接入網(wǎng)提供更為優(yōu)質(zhì)的服務(wù)保障。因此,如何利用智能化管控技術(shù)合理有效調(diào)配資源,為5G的新興業(yè)務(wù)提供更優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù),是光和無線融合接入網(wǎng)待解決的關(guān)鍵問題。此外,綠色低成本也是一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì),如何利用智能化的資源編排提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率,減少網(wǎng)絡(luò)資源消耗也是需要光和無線融合接入網(wǎng)亟待解決的問題。因此,本論文圍繞面向5G的光與無線融合接入網(wǎng)的智能控制技術(shù)展開研究。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:1)針對(duì)5G移動(dòng)光前傳網(wǎng)可擴(kuò)展性差、資源管理僵化的問題,提出了一種光和無線一體化資源調(diào)度方案及相應(yīng)的負(fù)載均衡的動(dòng)態(tài)波長(zhǎng)共享算法。仿真結(jié)果表明所提算法能夠?qū)崿F(xiàn)異構(gòu)資源的聯(lián)合調(diào)度和多業(yè)務(wù)的QoS保障,同時(shí)能提升多波長(zhǎng)之間的負(fù)載均衡性能。2)針對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)中低時(shí)延和邊緣計(jì)算的需求,提出了一種基于分層邊緣云的移動(dòng)光前傳網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及相應(yīng)的基于流量卸載的低時(shí)延保障方案,所提方案將時(shí)延敏感業(yè)務(wù)盡可能地本地化處理。仿真結(jié)果表明,所提方案時(shí)在高負(fù)載條件下能夠?qū)崿F(xiàn)80%的時(shí)延減少率,同時(shí)能減少時(shí)延抖動(dòng)和前傳帶寬的占用率。3)針對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)超低時(shí)延業(yè)務(wù)需求,基于上述分層邊緣云的移動(dòng)光前傳網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),提出了一種基于負(fù)載感知的動(dòng)態(tài)流量遷移策略和資源編排方案,并搭建了基于OpenFlow的軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)移動(dòng)光前傳網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提方案能夠?qū)崿F(xiàn)分層邊緣云移動(dòng)光前傳網(wǎng)中邊緣云、移動(dòng)邊緣計(jì)算以及光帶寬資源的按需分配和動(dòng)態(tài)編排,進(jìn)而保障業(yè)務(wù)的低時(shí)延并提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率,該方案能夠使時(shí)延性減少50%-80%,抖動(dòng)減少50%-75%。在低負(fù)載條件下,前傳帶寬資源的占用最高能夠減少38%。4)現(xiàn)有的“一刀切”網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)不能為多業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供靈活的可定制化的資源保障。針對(duì)現(xiàn)有5G移動(dòng)光前傳網(wǎng)的資源供應(yīng)缺乏彈性且網(wǎng)絡(luò)資源利用率低的問題,提出了一種基于分層邊緣云的移動(dòng)光前傳網(wǎng)絡(luò)切片方案,及相應(yīng)的基于混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP)的一體化網(wǎng)絡(luò)資源管理算法。仿真結(jié)果表明,提出的方案和算法能夠有效實(shí)現(xiàn)異構(gòu)資源的靈活分配和編排,且能夠靈活地滿足不同切片間的QoS需求,對(duì)于超可靠低時(shí)延切片,其端到端時(shí)延能維持在2ms,此外,最高能使前傳網(wǎng)絡(luò)帶寬資源釋放21%。5)針對(duì)現(xiàn)有光傳輸網(wǎng)絡(luò)缺乏智能決策能力并且資源供應(yīng)不及時(shí)的問題,面向未來5G的城域匯聚網(wǎng),提出了一種使用人工智能技術(shù)的負(fù)載感知網(wǎng)絡(luò)切片方案,及相應(yīng)的基于人工智能的流量預(yù)測(cè)算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,流量預(yù)測(cè)算法具有較高的預(yù)測(cè)精度,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)切片方案能減少57%的阻塞率和18.2%的能耗。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN92;TP273.5
【部分圖文】：

圖卜〗分布式無線接入網(wǎng)示意圖??為了實(shí)現(xiàn)基站之間的協(xié)作，降低無線接入網(wǎng)的能耗和成本，提升網(wǎng)絡(luò)的靈活??性和可擴(kuò)展性。集中式的Ｃ－ＲＡＮ被提了出來，如圖１－２所示。云化無線接入網(wǎng)??將所有、或者部分基帶處理資源集中放置在中心局（ＣＯ），形成一個(gè)基帶資源池??（ＢＢＵｐｏｏｌ），而遠(yuǎn)端無線射頻單元（ＲＲＵ）則通過拉遠(yuǎn)放置在各站點(diǎn)。在Ｃ－ＲＡＮ??架構(gòu)中，集中化的ＢＢＵ與ＲＲＵ之間通過光纖鏈路進(jìn)行通信，該鏈路稱之為前傳??（Ｆｒｏｎｔｈａｕｌ）卜】。??ＢＢＵ池中的基帶資源可以進(jìn)行統(tǒng)一的管理和動(dòng)態(tài)分配，從而提升資源利用??率，降低能耗，此外，還能夠有效支持協(xié)作化技術(shù)而提升網(wǎng)絡(luò)性能。隨著ＳＤＮ和??ＮＦＶ技術(shù)的發(fā)展，Ｃ－ＲＡＮ也向著開放可重構(gòu)和虛擬化的趨勢(shì)演進(jìn)。與傳統(tǒng)的分??布式基站不同，集中化的Ｃ－ＲＡＮ，打破了?ＢＢＵ－ＲＲＵ之間的固定連接關(guān)系。因??此

Ｊ?Ｖｖ?Ｆｒｏｎｔｈａｕｌ??ｄｉｋ??ＲＲＵ??圖１－２集中式的云化無線接入網(wǎng)示意圖??Ｃ－ＲＡＮ架構(gòu)在成本、能耗、靈活性等方面都比傳統(tǒng)的分布式無線接入網(wǎng)更??具優(yōu)勢(shì)。但是，它同時(shí)也存在一些技術(shù)上的挑戰(zhàn)，比如：１）低成本的移動(dòng)光前??傳網(wǎng)絡(luò)：集中式ＢＢＵ與分離的ＲＲＵ之間需要能夠承載大量的基帶采樣信號(hào)，尤??其是面向未來５Ｇ網(wǎng)絡(luò)，傳輸多個(gè)ＲＲＵ的無線信號(hào)所需要的光傳輸連接帶寬可??達(dá)數(shù)十上百ＧｂｐｓＩＭ。２）基帶池互聯(lián)技術(shù)：在集中式基帶池的構(gòu)架下，多個(gè)ＢＢＵ??集中部署在中心局站點(diǎn)，而ＲＲＵ通過光纖連接到ＢＢＵ池。為了提升網(wǎng)絡(luò)的可靠??性，實(shí)現(xiàn)ＢＢＵ池的容災(zāi)容錯(cuò)和彈性的資源利用，ＢＢＵ池中的多個(gè)基帶處理單元??之間需要有高帶寬、低時(shí)延、低成本且拓?fù)潇`活的交叉連接，從而實(shí)現(xiàn)任何一個(gè)??ＲＲＵ的基帶信號(hào)能夠被ＢＢＵ池中任意ＢＢＵ接收和處理。３）基站虛擬化技術(shù)：??在Ｃ－ＲＡＮ中

業(yè)務(wù)的低時(shí)延保障。??第四章：邊緣計(jì)算協(xié)同的５Ｇ移動(dòng)光前傳網(wǎng)絡(luò)切片方案。首先，提出了一種??基于分層邊緣云移動(dòng)光前傳網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)切片架構(gòu)方案，然后，針對(duì)５Ｇ網(wǎng)絡(luò)中的不??同應(yīng)用場(chǎng)景提出了基于分層邊緣云的功能分離方案。接下來，對(duì)網(wǎng)絡(luò)切片資源管??理進(jìn)行了建模并提出了一種基于ＭＩＬＰ的啟發(fā)式算法。最后，通過仿真驗(yàn)證了所??提方案和算法的性能，結(jié)果表明所提方案能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的靈活編排和業(yè)務(wù)的??靈活承載并提升網(wǎng)絡(luò)資源的利用率，并能夠滿足各切片間的不同ＱｏＳ需求。??第五章？．人工智能協(xié)同的５Ｇ城域匯聚光傳輸網(wǎng)絡(luò)切片方案。首先，圍繞５Ｇ??城域邊緣匯聚的光傳輸網(wǎng)中資源的靈活高效部署問題，提出一種使用人工智能技??術(shù)的負(fù)載感知網(wǎng)絡(luò)切片方案。然后，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法??進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量矩陣的預(yù)測(cè)，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所提算法能有達(dá)到較高的預(yù)測(cè)精度。??接下來，提出了一種基于ＭＩＬＰ的網(wǎng)絡(luò)切片封裝算法。仿真結(jié)果表明所提出的算??法和策略能夠有效減少網(wǎng)絡(luò)的阻塞，降低切片服務(wù)的拒絕率，降低網(wǎng)絡(luò)能耗等。??第六章：論文總結(jié)與展望。對(duì)論文內(nèi)容和主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)，并對(duì)未來??的研究給予展望。??
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本文編號(hào)：2851529