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电信科学 2016年第2期32卷 20-25页

作者：赵季红胡江燕曲桦王炜西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710061 西安交通大学电子信息学院陕西西安710049

在通信非高峰期,关闭未充分利用的基站是一种减小能耗的有效方法,睡眠基站内用户由邻近基站协作服务,避免了因小区范围拓展导致的基站发射功率消耗。考虑将基站睡眠技术与CoMP(coordinated multi—point,协作多点)传输技术相结合来提升... 详细信息

在通信非高峰期,关闭未充分利用的基站是一种减小能耗的有效方法,睡眠基站内用户由邻近基站协作服务,避免了因小区范围拓展导致的基站发射功率消耗。考虑将基站睡眠技术与CoMP(coordinated multi—point,协作多点)传输技术相结合来提升系统性能,全面考虑协作过程中的功耗情况,提出一种基于功耗最小化的动态分簇和基站睡眠方案。该方案能够在为每个用户选择最佳分簇,满足QoS需求的同时,最小化系统功耗。仿真结果表明,本方案在提升能效方面优于传统基站睡眠方案。

关键词：能效基站睡眠协作多点动态分簇

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面向QoE的异构网络中微基站睡眠技术的能效机制研究

面向QoE的异构网络中微基站睡眠技术的能效机制研究

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作者：吴林艳北京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,无线通信技术迅猛发展,对人类的生活和社会的发展产生了深远的影响。能源问题是世界各国以及各个行业领域所面临的重大问题,因此发展绿色通信是实现通信系统可持续发展的重要途径。同时,随着用户对多媒体、视频等业务的需求不断... 详细信息

近年来,无线通信技术迅猛发展,对人类的生活和社会的发展产生了深远的影响。能源问题是世界各国以及各个行业领域所面临的重大问题,因此发展绿色通信是实现通信系统可持续发展的重要途径。同时,随着用户对多媒体、视频等业务的需求不断提高,用户体验质量QoE成为衡量无线通信系统性能优劣最重要的指标之一。目前,可以满足用户对高数据速率和多样性业务要求的异构网络成为无线通信系统的主要发展趋势。本文的研究针对macro基站与femtocell基站组成的双层异构网络,以femtocell基站睡眠为主要技术方案来实现提高系统整体能效、保证用户体验QoE水平的优化目标。论文首先提出基于QPSO算法的微基站睡眠技术,QPSO算法综合粒子群优化算法与量子进化算法的优势,可以快速准确地求解复杂的优化问题。通过QPSO算法的迭代搜索策略,以提高系统能效为目标,确定需要进入睡眠模式的femtocell基站。仿真结果表明,通过合理设置学习因子和权重系数,QPSO搜索算法可以在保证用户QoE前提下有效提高系统能效。其次,考虑动态分配基站子信道功率的能效优化问题,将基站子信道功率分配与femtocell基站睡眠技术结合,设计出ESPA迭代优化算法。借助拉格朗日函数求解带有不等式约束条件的优化目标函数,得到femtocell基站睡眠与子信道功率分配方案。通过仿真结果对比,显示出所提ESPA算法的优越性能。本文从不同的能效优化角度出发提出相应的提高系统能效的算法方案,同时保证用户体验QoE水平,仿真结果证明所提算法的有效性和可行性,实现了预期优化目标。

关键词：用户体验异构网络基站睡眠系统能效

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移动边缘计算任务卸载和基站关联协同决策问题研究

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计算机研究与发展 2018年第3期55卷 537-550页

作者：于博文蒲凌君谢玉婷徐敬东张建忠南开大学计算机与控制工程学院天津300071 广东省大数据分析与处理重点实验室(中山大学) 广州510006

为了缩小IoT应用的服务质量要求与IoT设备有限的计算资源之间的差距,提高设备与基站能源利用率,设计了基于超密集网络的移动边缘计算框架COMED,提出了一个结合任务卸载、设备-基站关联以及基站睡眠调度的在线优化问题,旨在最小化设备和... 详细信息

为了缩小IoT应用的服务质量要求与IoT设备有限的计算资源之间的差距,提高设备与基站能源利用率,设计了基于超密集网络的移动边缘计算框架COMED,提出了一个结合任务卸载、设备-基站关联以及基站睡眠调度的在线优化问题,旨在最小化设备和基站的整体能量消耗,同时满足IoT应用的服务质量要求.针对这一在线优化问题,提出了一个基于李雅普诺夫优化理论的任务调度算法JOSA,该算法只使用当前时间片的系统信息进行调度.仿真实验证明了COMED框架具有良好的性能:1)与设备本地处理相比,系统整体节能30%以上,与DualControl算法相比平均节能10%~50%;2)算法的执行时间与IoT设备数量呈近似线性的关系.

关键词：移动边缘计算任务卸载基站睡眠设备-基站关联 N P难问题

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基于机器学习的LTE-U网络资源优化

基于机器学习的LTE-U网络资源优化

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作者：骆志坤浙江大学

学位级别：硕士

随着移动通信技术和移动通信设备的发展,人们对于高速率低延时的通信需求越来越大,这给移动通信带来了巨大的挑战和压力。为了应对许可频段资源短缺造成的移动通信系统容量有限、数据传输速率增长有限的现状,学术界和工业界提出了两类... 详细信息

随着移动通信技术和移动通信设备的发展,人们对于高速率低延时的通信需求越来越大,这给移动通信带来了巨大的挑战和压力。为了应对许可频段资源短缺造成的移动通信系统容量有限、数据传输速率增长有限的现状,学术界和工业界提出了两类解决方案,其一是提高许可频段的频谱资源利用率,其二是将LTE技术引入免许可频段,即LTE-U技术。由于许可频段资源的稀缺性,第一类方案的提升始终有限,相比之下由于免许可频段频带更宽也更空闲,可以显著增加蜂窝移动通信系统的系统容量和数据传输速率,因此LTE-U技术有着广阔的应用前景。然而,LTE-U技术的应用仍面临许多挑战,其中最主要的难题是LTE与WiFi的共存问题,因为LTE-U系统的MAC层采用和LTE系统一样的免竞争的协议,如果不加以控制和管理,LTE-U系统将在免许可频段上对已在此频段上工作的网络设备,特别是应用最广泛的WiFi网络产生严重的影响,使其性能严重恶化。因此能否解决LTE与WiFi的共存问题是LTE-U技术能否成功应用的关键。尽管LTE与WiFi的共存问题已经得到了深入的研究,但大多数研究工作局限于中心式场景,然而在许多场景中,比如小蜂窝网络和WiFi网络密集部署的场景,中心控制节点并不存在,因此这些方案并不实用。为了解决分布式场景中LTE和WiFi的共存问题,本文提出利用机器学习算法,尤其是强化学习算法使得小基站能够通过与环境交互自适应地学习最优决策。不仅限于分布式场景,我们还研究了机器学习算法在中心式场景中的应用,以克服传统方法的一些局限性。本文首先将具有代表性的深度Q值网络学习算法应用于分布式共存系统中的LTE和WiFi共存问题。为了确保WiFi系统和LTE系统之间的公平性以及LTE系统中各小基站之间的公平性,我们提出了一个max-min形式的免许可频段资源分配问题。由于该问题本质上是一种多人博弈,我们将其重新描述为一个合作式博弈问题,并应用多智能体深度Q值网络学习算法使每个小基站可以自适应地学习最优的资源分配决策。为了使算法能更快更好地收敛到纯策略纳什均衡,我们提出了一种特殊的Q学习规则。仿真结果表明我们提出的算法可以快速地收敛到最优纯策略纳什均衡并获得和最优中心式算法一样的性能。其次,我们在第一个工作点的基础上将问题扩展为一个长期的免许可频段资源分配和用户关联问题。我们的目标是最大化LTE系统的长期平均每用户吞吐量,同时保证不同接入技术和不同小基站之间的长期公平性。类似地,我们将问题重新建模为一种非合作式博弈。考虑到问题的时序性,我们提出了一种基于双向长短时记忆网络和策略梯度法的深度强化学习算法,令每个小基站通过与环境交互自适应地学习均衡的混合策略。仿真结果显示我们所提的算法可以收敛到混合策略纳什均衡。此外,仿真结果还表明相比类似于第一个工作点的短期免许可频段资源分配,长期的免许可频段资源分配和用户关联可以通过学习WiFi网络的负载变化规律从而充分利用WiFi网络的空闲时段资源以进一步提高LTE系统的平均吞吐量。最后,我们研究了中心式场景中机器学习算法的一种应用。为了提高LTE-U系统的全局能量效率,我们考虑联合优化资源分配、用户关联和基站睡眠。我们的目标优化问题是一个复杂的混合整数分式规划问题。首先我们通过Dinkelbach算法化分式为减式,然后利用变量替换将原问题转变为标准的混合整数凸规划问题。我们可以利用标准的分支定界法获得混合整数凸规划问题的最优解。然而,由于分支定界法的时间复杂度在最坏情况下是指数,这种复杂度通常是无法被接受的。由于分支定界法的复杂度主要来自其剪枝策略,为了在获得近乎最优的解的同时大大降低分支定界法的时间复杂度,我们基于模仿学习提出了一种剪枝策略学习算法来学习分支定界法的最优剪枝策略。仿真结果表明我们的算法可以大大加速分支定界过程,同时在性能上远胜于一般的启发式算法。

关键词： LTE-U LTE和WiFi共存公平性博弈机器学习吞吐量能量效率资源分配用户关联基站睡眠

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异构网络中的无线资源管理研究

异构网络中的无线资源管理研究

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作者：张开来北京邮电大学

学位级别：硕士

随着5G在国际上的深入研究,用户对移动业务的要求也越来越高,除了速率这一项基本要求,用户更多的关注系统的时延和稳定。异构网络的出现为这些要求提供了一种可行的解决方案。异构网络就是在现有的蜂窝网络中插入一些低功率节点,极大地... 详细信息

随着5G在国际上的深入研究,用户对移动业务的要求也越来越高,除了速率这一项基本要求,用户更多的关注系统的时延和稳定。异构网络的出现为这些要求提供了一种可行的解决方案。异构网络就是在现有的蜂窝网络中插入一些低功率节点,极大地减小了用户与基站之间的距离,从而对系统的性能有了提升。然而在异构网络中引入低功率节点的同时,也对系统带来了一些新的技术挑战。首先,基站数目多,用户与基站之间的信道状态信息就多,这样在控制上的复杂度就会非常高,网络管理优化变得更加困难;其次,引入的低功率节点会大幅度提高整个系统的能量消耗,特别是在系统负载较低时会造成能量的浪费。因此,必须在异构网络中使用新的管理方式,从而降低新引入的低功率节点带来的不良影响。在此背景下,本文首先对异构网络的特点进行了详细的分析,在此基础之上探讨其中的资源管理的问题。之后从基站睡眠策略的角度出发,首先分析了密集部署小小区网络的能量效率与低功率节点密度之间的关系,然后提出一种可以满足用户服务质量要求并且可以降低系统能耗的算法。从运算复杂度、系统性能等多个角度考虑,以先降复杂度,再逐步排查的思路着手,找出这部分可以被调至睡眠模式的基站,从而降低整个系统的能量消耗,实现性能、能耗和复杂度的良好折中。仿真证明,本文的理论分析与仿真结果相一致,所提出的两阶段式策略可以有效地应对异构网络中的资源管理问题,同时运算复杂度低,有效降低系统的能耗。本文的主要创新和贡献如下:1)分析异构网络的特点。本文利用随机几何的数学工具对异构网络中的低功率节点和用户进行建模,并根据异构网络的特点提出一种简单易行的用户接入控制方案,充分利用异构网络的特点。同时还给出了当前比较贴近实际的基站能耗模型。2)分析密集部署的小小区网络中的能量效率问题。本文首先结合随机几何工具推导出用户的平均可达速率,之后结合低功率节点的能耗模型,从系统能量效率的角度出发推导出系统能量效率与活动基站密度的关系式,根据此关系式可以从理论上得到使得系统能量效率最优化的活动低功率节点密度。3)提出异构网络中的低复杂度的两阶段基站睡眠策略。针对异构网络中资源管理问题的复杂性,本文提出一种可行的无线资源虚拟化及分配方式,可以根据用户的需求分配资源以保证用户的服务质量(Quality ofService,QoS)。之后提出低复杂度的两阶段的基站睡眠策略,可以找出一部分基站将其调至睡眠模式以降低系统的能量消耗。4)提出用遗传算法作为对比方案的方式。因为穷搜算法复杂度太高,无法在有限时间内找出最优解,本文使用遗传算法得到一个次优解,在遗传算法中结合异构网络的特点建立解决方案的模型以及进化方式,设计适合本文场景的选择方案,并且比较本文所提算法与遗传算法的结果。

关键词：异构网络资源管理基站睡眠能量效率无线资源虚拟化

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