LTE系統(tǒng)資源動(dòng)態(tài)分配算法研究
本文關(guān)鍵詞:LTE系統(tǒng)資源動(dòng)態(tài)分配算法研究
更多相關(guān)文章: 資源調(diào)度 可伸縮視頻多播 調(diào)制編碼方式 大偏差原理 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 次梯度算法 塊坐標(biāo)下降算法 LTE
【摘要】:近年來(lái)隨著無(wú)線接入技術(shù)的進(jìn)步,無(wú)線多媒體應(yīng)用(例如語(yǔ)音電話,網(wǎng)頁(yè)瀏覽,視頻電話和視頻流等)變得越來(lái)越廣泛,通常這些應(yīng)用對(duì)于延時(shí)和帶寬有著嚴(yán)格的要求,然而無(wú)線信道是隨機(jī)變化的,這就給蜂窩網(wǎng)的設(shè)計(jì)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。為了解決這些問(wèn)題,3GPP啟動(dòng)了長(zhǎng)期演進(jìn)系統(tǒng)(Long Term Evolution,LTE),這項(xiàng)技術(shù)對(duì)于4G網(wǎng)的發(fā)展具有里程碑式的重要意義。LTE的一個(gè)重要特性是對(duì)資源進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度以提高系統(tǒng)性能,包括綜合考慮信道狀況和服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service, QoS)來(lái)為多個(gè)用戶分配時(shí)域資源和頻域資源。目前,3GPP并沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)化LTE中的資源調(diào)度算法,因?yàn)椴煌W(wǎng)絡(luò)負(fù)載下資源調(diào)度算法的性能不同,所以需要對(duì)特定的場(chǎng)景進(jìn)行針對(duì)性的設(shè)計(jì)。本文研究了LTE系統(tǒng)環(huán)境中的資源優(yōu)化問(wèn)題,主要研究工作概括如下:1)在LTE上行資源調(diào)度算法中,用戶設(shè)備(User Equipments, UE)緩存數(shù)據(jù)量的大小是通過(guò)緩存狀態(tài)報(bào)告(Buffer Status Report, BSR)幀格式中的緩沖區(qū)大小索引字段來(lái)表示的。BSR具有一定的滯后性并且匯報(bào)精度較低,因此會(huì)造成資源的浪費(fèi)。為了提高系統(tǒng)資源的利用效率,本文提出了一種精細(xì)BSR匯報(bào)算法。對(duì)較大索引值所對(duì)應(yīng)的緩沖區(qū)大小進(jìn)行細(xì)化,將其分別設(shè)置成一個(gè)帶有64個(gè)索引值的二代表,再通過(guò)媒介訪問(wèn)控制(Media Access Control, MAC)單元子頭部中的一個(gè)預(yù)留比特位來(lái)指定是否需要查詢二代表。通過(guò)一定的映射規(guī)則,更加精細(xì)的反映了UE上行緩存狀態(tài)信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文算法在不需要增加額外信令開(kāi)銷的前提下,減小了BSR的匯報(bào)誤差,提高了無(wú)線資源調(diào)度的效率,有效地改善了系統(tǒng)資源利用率。2)在LTE下行資源調(diào)度系統(tǒng)中,為滿足不同用戶的QoS需求,本文在綜合考慮用戶隊(duì)列的優(yōu)先級(jí)和資源塊(Resource Blocks, RBs)容量的基礎(chǔ)上,提出了一種基于緩存的自適應(yīng)資源調(diào)度方案以最大化系統(tǒng)吞吐量。首先,運(yùn)用大偏差原理計(jì)算隊(duì)列溢出概率,根據(jù)剩余生命時(shí)間值和隊(duì)列溢出概率確定用戶隊(duì)列優(yōu)先級(jí)。然后,根據(jù)用戶優(yōu)先級(jí)提出一種基于在線測(cè)量的方法動(dòng)態(tài)分配RBs來(lái)調(diào)整用戶隊(duì)列的服務(wù)率以避免隊(duì)列溢出,同時(shí)滿足QoS需求。該在線算法基于對(duì)系統(tǒng)的觀察來(lái)估計(jì)隊(duì)列的溢出情況,并不需要有關(guān)網(wǎng)絡(luò)的先驗(yàn)知識(shí)。仿真結(jié)果顯示,相對(duì)于其他傳統(tǒng)調(diào)度算法,本文所提出的算法在保證用戶公平性和降低平均比特丟失率的同時(shí)提高了系統(tǒng)的吞吐量。3)在LTE多播環(huán)境下,通過(guò)可伸縮視頻編碼(Scalable Video Coding, SVC)技術(shù)為每一個(gè)視頻層分配調(diào)制編碼方式(Modulation and Coding Scheme,MCS),使得信道狀況好的用戶可以接收到更高的視頻質(zhì)量,同時(shí)確保信道狀況差的用戶可以獲得基本的視頻質(zhì)量。本文通過(guò)為不同的視頻會(huì)話層挑選MCS、傳輸功率和RBs最大化所有用戶可接收到的總體視頻質(zhì)量。在單個(gè)會(huì)話環(huán)境下,運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃為每一層分配MCS和功率,并通過(guò)次梯度算法更新拉格朗日因子將原問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問(wèn)題,求出最優(yōu)解;趩蝹(gè)會(huì)話的優(yōu)化結(jié)果,在多個(gè)會(huì)話環(huán)境下,通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法為每一個(gè)視頻會(huì)話分配RBs。數(shù)值仿真結(jié)果驗(yàn)證了本文所提算法的有效性。4)在LTE可伸縮視頻單播環(huán)境中,本文提出了一種基于比例公平的優(yōu)化算法來(lái)最大化系統(tǒng)吞吐量。在SVC視頻傳輸過(guò)程中,通過(guò)資源優(yōu)化調(diào)度,確保所有視頻會(huì)話的基本層數(shù)據(jù)都能夠得到傳輸,并對(duì)增強(qiáng)層數(shù)據(jù)進(jìn)行比例公平的調(diào)度。該資源優(yōu)化問(wèn)題是一個(gè)雙凸函數(shù),為了降低算法復(fù)雜度,將目標(biāo)函數(shù)模型分成兩個(gè)子問(wèn)題模型:功率分配模型和RBs分配模型。再根據(jù)塊坐標(biāo)下降算法進(jìn)行資源調(diào)度,結(jié)果收斂到一個(gè)近似最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提算法在保證公平性的條件下使得系統(tǒng)吞吐量最大化。
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TN929.5
【相似文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 周建濤;陸海燕;葉新銘;;面向資源調(diào)度的矩陣規(guī)范化方法研究[J];中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年01期
2 夏文明;李國(guó)富;;資源調(diào)度問(wèn)題研究綜述[J];機(jī)電工程;2009年07期
3 林偉偉;齊德昱;;云計(jì)算資源調(diào)度研究綜述[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2012年10期
4 楊繼君;許維勝;黃武軍;吳啟迪;;基于多災(zāi)點(diǎn)非合作博弈的資源調(diào)度建模與仿真[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2008年06期
5 梁金華;;基于仿真網(wǎng)格平臺(tái)的資源調(diào)度算法模擬[J];科技信息;2010年18期
6 薛玉;;云計(jì)算環(huán)境下的資源調(diào)度優(yōu)化模型研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2013年05期
7 羅丹;;云計(jì)算資源調(diào)度算法仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2013年07期
8 謝斌;林華;;聯(lián)合戰(zhàn)場(chǎng)資源調(diào)度問(wèn)題綜述[J];艦船電子工程;2013年10期
9 林永毅,張智江,廖黛麗,倪凌;電信傳輸資源及調(diào)度一體化管理的研究與實(shí)現(xiàn)[J];電信科學(xué);2002年10期
10 吉軍;蔚承建;陳勝峰;陳旭;;分散式多工廠資源調(diào)度中的一種理性策略[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2010年11期
中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條
1 曹東旭;劉明陽(yáng);;基于馬爾科夫決策鏈的作戰(zhàn)資源調(diào)度[A];2014第二屆中國(guó)指揮控制大會(huì)論文集(上)[C];2014年
2 王兵;賈利民;龍慧;郭杜杜;馬玉春;;新疆公路網(wǎng)交通事故應(yīng)急救援資源調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用[A];第七屆中國(guó)智能交通年會(huì)優(yōu)秀論文集——智能交通應(yīng)用[C];2012年
3 叢慧芳;王文生;謝能付;;農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)格環(huán)境中數(shù)據(jù)傳輸資源調(diào)度方法研究[A];中國(guó)農(nóng)業(yè)信息科技創(chuàng)新與學(xué)科發(fā)展大會(huì)論文匯編[C];2007年
中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條
1 本報(bào)記者 吳挺;云計(jì)算的管理需求顯現(xiàn)[N];計(jì)算機(jī)世界;2009年
中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 王小樂(lè);信息物理融合系統(tǒng)資源調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年
2 吳曉民;能量捕獲驅(qū)動(dòng)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度與優(yōu)化研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年
3 朱銳意;LTE系統(tǒng)資源動(dòng)態(tài)分配算法研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年
4 王力;鐵路集裝箱中心站關(guān)鍵資源調(diào)度優(yōu)化理論與方法[D];北京交通大學(xué);2014年
5 馬滿福;基于計(jì)算經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)格資源管理研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2007年
6 冉泳屹;云環(huán)境下基于隨機(jī)優(yōu)化的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2015年
7 徐昕;基于博弈論的云計(jì)算資源調(diào)度方法研究[D];華東理工大學(xué);2015年
8 徐勁松;SLA約束下的云資源調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京郵電大學(xué);2013年
9 張靜樂(lè);網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下協(xié)同服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京科技大學(xué);2011年
10 田國(guó)忠;多DAG共享資源調(diào)度的若干問(wèn)題研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2013年
中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 王艷平;基于蟻群算法的云計(jì)算資源調(diào)度研究[D];曲阜師范大學(xué);2015年
2 何蘭蘭;云環(huán)境下基于SLA的優(yōu)化資源管理機(jī)制研究[D];江西理工大學(xué);2015年
3 張揚(yáng);基于QPSO-SFLA改進(jìn)算法的云環(huán)境資源調(diào)度研究[D];江西理工大學(xué);2014年
4 楊南;藏文輿情云分析平臺(tái)資源調(diào)度優(yōu)化研究[D];西北民族大學(xué);2015年
5 李超;基于改進(jìn)粒子群算法的云計(jì)算資源調(diào)度研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2015年
6 郭慶光;基于協(xié)同演化算法的云計(jì)算資源調(diào)度的研究[D];電子科技大學(xué);2014年
7 陳強(qiáng);載波聚合下的資源調(diào)度研究[D];電子科技大學(xué);2014年
8 梁俊杰;基于應(yīng)用容器的云資源調(diào)度研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2015年
9 趙穎;Hadoop環(huán)境下的動(dòng)態(tài)資源管理研究與實(shí)現(xiàn)[D];上海交通大學(xué);2015年
10 徐政;基于QoS的LTE資源調(diào)度策略研究[D];南京郵電大學(xué);2015年
,本文編號(hào):1265205
本文鏈接:http://sikaile.net/shoufeilunwen/xxkjbs/1265205.html