本文關(guān)鍵詞：基于綠色通信的OFDMA網(wǎng)絡(luò)資源分配算法研究

  更多相關(guān)文章： OFDMA 網(wǎng)絡(luò) 綠色通信 物理層安全 無線充電李雅普諾夫優(yōu)化

【摘要】：智能終端的迅速普及給人類生活帶來了極大便利,然而由于無線通信系統(tǒng)的廣播特性,這也給企業(yè)以及個(gè)人用戶數(shù)據(jù)的隱私安全帶來了新的威脅。以往學(xué)者們主要在網(wǎng)絡(luò)高層研究安全性問題,但近年來,物理層安全性研究由于其優(yōu)勢(shì)正逐漸成為研究熱點(diǎn)。然而,根據(jù)香農(nóng)信息論,較高的保密需求往往限制著更大的網(wǎng)絡(luò)流量,因此我們需要尋找一種最優(yōu)載波分配方案。在下一代無線網(wǎng)絡(luò)中,多址頻分接入(OFDMA)技術(shù)由于其資源分配的靈活性和頻譜利用的高效性特征,正成為一種較理想的接入方案。與此同時(shí),智能終端高速率傳輸增大了基站的傳輸功耗,對(duì)有限的資源供給帶來了很大的挑戰(zhàn)。因此,本文聚焦于如何利用綠色新能源與基站的無線充電技術(shù)來應(yīng)對(duì)日益加劇的環(huán)境污染問題和資源不足的瓶頸。綜上,本文主要針對(duì)以下三個(gè)無線傳輸場(chǎng)景設(shè)計(jì)了OFDMA下行鏈路網(wǎng)絡(luò)的跨層資源分配算法:1.基于混合能源供電的基站流量動(dòng)態(tài)定價(jià)及資源分配。為了減少系統(tǒng)的電費(fèi)開支,本文首先為基站配置了新能源和電網(wǎng)的混合供電系統(tǒng),該系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)的電力價(jià)格以及基站功耗需求進(jìn)行充放電決策。接著考慮到網(wǎng)絡(luò)盈利系統(tǒng),我們對(duì)每位有隨機(jī)數(shù)據(jù)傳輸請(qǐng)求的用戶收取動(dòng)態(tài)的流量費(fèi),一方面可以最大化網(wǎng)絡(luò)凈收益,另一方面通過流量控制來達(dá)到網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和資源的最優(yōu)分配。基于上述網(wǎng)絡(luò)模型,我們?cè)O(shè)計(jì)了跨層的PCHA算法,并通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚撟C明和基于matlab平臺(tái)的仿真驗(yàn)證了該算法的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性及最優(yōu)性。2.基于新能源供電的中繼選擇及基站流量控制和資源分配。為了改善邊緣地區(qū)用戶的數(shù)據(jù)傳輸速率,本文構(gòu)建了OFDMA中繼協(xié)作網(wǎng)絡(luò)模型,通過為中繼配置新能源充電設(shè)備降低了安裝電力電纜線和電網(wǎng)電費(fèi)的成本。此外,我們利用了動(dòng)態(tài)隊(duì)列技術(shù)和李雅普諾夫優(yōu)化方法來應(yīng)對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及較難獲取的統(tǒng)計(jì)信息帶來的挑戰(zhàn);設(shè)計(jì)了跨層的RCNA在線算法,在分配功率和子載波的同時(shí)優(yōu)化中繼選擇,并證明了實(shí)際數(shù)據(jù)隊(duì)列有確定性的上界,保證了網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性,并且算法性能可以通過調(diào)節(jié)控制參數(shù)V無限接近最優(yōu)值。3.基于無線充電技術(shù)的基站模式選擇、時(shí)延控制及資源分配。為了解決室內(nèi)用戶無法獲取室外新能源充電的難題,同時(shí)提高低數(shù)據(jù)請(qǐng)求下的頻譜利用率,我們?cè)诘谝徊糠职踩珎鬏數(shù)腛FDMA網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上,拓展了基站的工作方式——無線充電模式。然而,基于安全傳輸?shù)臒o線充電模式會(huì)給用戶帶來較高的傳輸延遲。因此,我們構(gòu)建了虛擬時(shí)延隊(duì)列和新穎的李雅普諾夫函數(shù),設(shè)計(jì)了跨層DFRA資源調(diào)度算法:當(dāng)基站的隨機(jī)數(shù)據(jù)請(qǐng)求較少,用戶的時(shí)延需求較低或者移動(dòng)終端電量較低時(shí),基站會(huì)通過無線電波給用戶終端充電。值得一提的是,該算法將數(shù)據(jù)緩存壓力從實(shí)際隊(duì)列轉(zhuǎn)移到了傳輸層的虛擬隊(duì)列,即網(wǎng)絡(luò)吞吐量與時(shí)延上界存在折衷的關(guān)系;但是實(shí)際數(shù)據(jù)隊(duì)列有即時(shí)性的明確上界,并且不受控制參數(shù)V的影響,即當(dāng)算法吞吐量無限逼近最優(yōu)時(shí)不會(huì)影響基站處數(shù)據(jù)緩存隊(duì)列的長度。
【關(guān)鍵詞】：OFDMA 網(wǎng)絡(luò) 綠色通信 物理層安全 無線充電李雅普諾夫優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-15
• 第一章 緒論15-27
• 1.1 選題背景與研究意義15-17
• 1.2 OFDMA網(wǎng)絡(luò)概述17-22
• 1.2.1 網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽的解決方案18-20
• 1.2.2 中繼協(xié)作傳輸技術(shù)20-22
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容與難點(diǎn)22-24
• 1.3.1 研究內(nèi)容22-23
• 1.3.2 研究難點(diǎn)23-24
• 1.4 研究現(xiàn)狀及相關(guān)工作介紹24-26
• 1.5 本文的章節(jié)安排26-27
• 第二章 基于實(shí)時(shí)電價(jià)的保密傳輸流量定價(jià)及資源分配27-51
• 2.1 引言27
• 2.2 系統(tǒng)模型27-33
• 2.2.1 安全傳輸下的資源分配模型28-30
• 2.2.2 動(dòng)態(tài)定價(jià)模型30-31
• 2.2.3 能源存儲(chǔ)模型31-33
• 2.2.4 基站功耗模型33
• 2.3 問題描述33-35
• 2.4 基于定價(jià)的跨層調(diào)度和混合能源管理算法PCHA35-42
• 2.4.1 基于動(dòng)態(tài)定價(jià)的流量控制算法35-37
• 2.4.2 調(diào)度和資源分配算法37-39
• 2.4.3 基于實(shí)時(shí)電價(jià)的混合能源管理算法39-42
• 2.5 算法性能分析42-46
• 2.6 仿真結(jié)果46-49
• 2.7 本章小結(jié)49-51
• 第三章 基于新能源的OFDMA中繼協(xié)作網(wǎng)絡(luò)資源分配51-75
• 3.1 引言51-52
• 3.2 系統(tǒng)模型52-56
• 3.2.1 資源分配模型53-55
• 3.2.2 流量控制模型55
• 3.2.3 能源存儲(chǔ)模型55-56
• 3.3 問題描述56-58
• 3.4 跨層調(diào)度和新能源管理算法RCNA58-64
• 3.4.1 流量控制算法58-59
• 3.4.2 調(diào)度和資源分配算法59-63
• 3.4.3 新能源管理算法63-64
• 3.5 算法性能分析64-70
• 3.6 仿真結(jié)果70-73
• 3.7 本章小結(jié)73-75
• 第四章 基于無線充電的OFDMA網(wǎng)絡(luò)時(shí)延控制與資源分配75-99
• 4.1 引言75-76
• 4.2 系統(tǒng)模型76-80
• 4.2.1 安全傳輸下的資源分配模型76-78
• 4.2.2 流量控制模型78
• 4.2.3 時(shí)延控制模型78-79
• 4.2.4 用戶能耗模型79-80
• 4.3 問題描述80-81
• 4.4 基于時(shí)延的跨層調(diào)度和資源分配算法DFRA81-86
• 4.4.1 傳輸層控制算法82
• 4.4.2 流量控制算法82-83
• 4.4.3 跨層調(diào)度和資源分配算法83-86
• 4.5 算法性能分析86-93
• 4.6 仿真結(jié)果93-96
• 4.7 本章小結(jié)96-99
• 第五章 全文總結(jié)與展望99-101
• 5.1 全文總結(jié)99-100
• 5.2 研究展望100-101
• 參考文獻(xiàn)101-109
• 致謝109-111
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄111-113
• 攻讀學(xué)位期間參與的項(xiàng)目113

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