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异构网络中的wifi卸载算法研究

异构网络中的WiFi卸载算法研究

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作者：孙麟南京邮电大学

学位级别：硕士

随着智能手机、平板等无线终端的普及,以及虚拟现实、云计算等新兴技术的出现,人们对移动通信的依赖程度越来越高,这给蜂窝网络带来的负载日益增长,导致了通信速率低、会话延迟高、高峰时段数据断流等一系列问题。利用Wi Fi(Wireless-Fi... 详细信息

随着智能手机、平板等无线终端的普及,以及虚拟现实、云计算等新兴技术的出现,人们对移动通信的依赖程度越来越高,这给蜂窝网络带来的负载日益增长,导致了通信速率低、会话延迟高、高峰时段数据断流等一系列问题。利用Wi Fi(Wireless-Fidelity)网络对蜂窝网络中的数据进行分流,可以将部分蜂窝网络的负载转移到Wi Fi网络中,以解决授权频段拥挤的问题,因此Wi Fi卸载技术已经引起了人们广泛的关注。本文对移动网络中的Wi Fi卸载技术进行了研究,针对蜂窝基站和Wi Fi接入点共存的场景,分别提出了基于联盟博弈的Wi Fi卸载算法、基于Q学习和多属性决策的Wi Fi卸载算法以及基于决策树的Wi Fi卸载算法。本文主要研究内容及创新点如下:(1)针对蜂窝网络和Wi Fi网络共存的场景,提出了一种基于联盟博弈的Wi Fi卸载算法。该算法将蜂窝网络和Wi Fi网络建模为两类联盟,蜂窝联盟优化资源块分配,Wi Fi联盟优化接入时长分配。综合考虑用户通信速率、花费和通信时延,定义了保证公平性的效用函数模型,并以最大化系统总效用为目标,构建了同时提升系统总效用和用户个体效用的联盟转移准则,以控制用户设备在不同联盟间的转移。仿真结果表明,相比于传统算法,该算法在系统总效用上有较大的提升。(2)针对蜂窝网络用户的移动性问题,将强化学习与多属性决策相结合,提出了一种基于Q学习和多属性决策的Wi Fi卸载算法。该算法不仅考虑当前的网络状态,还考虑了用户过去的接入历史,利用Q学习进行最终的卸载决策。通过AHP(Analytical Hierarchy Process)算法得到用户吞吐量、终端功耗、用户花费和通信时延四个属性的权重,通过TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)算法得到Q学习中的奖励函数,用户结合即时奖励和经验奖励不断地更新自己的累积折扣奖励直至收敛。仿真结果表明,该算法的用户满意度优于传统的Wi Fi卸载算法。(3)针对多个蜂窝基站和Wi Fi接入点重叠覆盖的异构网络场景,将监督学习与多属性决策相结合,提出了一种基于决策树的Wi Fi卸载算法。该算法通过AHP和GRA(Grey Relational Analysis)算法计算候选网络的推荐优先级并借此为样本加上标签,利用生成的训练集和特征集训练决策树,用户依据决策树的分类结果进行卸载决策,选择推荐优先级最高的网络进行接入,降低了Wi Fi卸载的复杂度。仿真结果表明,相比于传统Wi Fi卸载算法,该算法以较低的复杂度保证了用户的Qo S(quality of service)。

关键词：异构网络 wifi卸载联盟博弈 Q学习决策树多属性决策

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LTE-wifi异构网络中的流量卸载研究

LTE-WiFi异构网络中的流量卸载研究

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作者：许娇哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着移动设备和移动应用的爆发式增长,当前的蜂窝网络容量已难以满足用户日益增长的数据流量需求。为了应对这一难题,无线异构网络技术应运而生,通过将覆盖能力不同、接入技术不同以及承担功能不同的大小基站重叠部署,可以有效改善蜂窝... 详细信息

随着移动设备和移动应用的爆发式增长,当前的蜂窝网络容量已难以满足用户日益增长的数据流量需求。为了应对这一难题,无线异构网络技术应运而生,通过将覆盖能力不同、接入技术不同以及承担功能不同的大小基站重叠部署,可以有效改善蜂窝系统的容量。目前,在传统蜂窝网络宏基站范围内重叠部署多个Wi Fi(Wireless Fidelity)热点的异构网络被广泛研究,二者通过资源共享达到改善系统容量的目的,资源共享的主要形式包括:LTE-U(LTE-Unlicensed)、LAA-LTE(License Assisted Access-LTE)、LWA(LTE+Wi Fi Link Aggregation)和Wi Fi卸载。与其它三种资源共享方式相比,Wi Fi卸载技术具有容易实现以及无需考虑LTE网络与Wi Fi网络共存的特点,因此,Wi Fi卸载提供了一种高效且低成本的方式帮助系统扩充容量。基于此,本文针对LTE-Wi Fi异构网络中的流量卸载问题进行深入研究。通过对网络状况和用户需求进行分析,本文建立了一个Wi Fi卸载优化模型,该模型以最大化用户满意度和为目标,并保证卸载用户获得速率提升的同时Wi Fi网络受到较小的影响。由于卸载后部分蜂窝资源被释放,因此,设计了相应的资源块(Resource Block,RB)分配方案和功率分配方案对卸载后的资源进行再分配。针对优化问题的求解,所建立的优化模型被转化为一个组合优化问题,并采用了三种不同的搜索算法用于获得最佳的卸载用户集合,分别为穷尽搜索算法、贪婪算法和最佳响应算法。在最佳响应算法中,组合优化问题被定义为一个博弈问题,并根据博弈论的相关理论证明了纳什均衡(Nash Equilibrium,NE)的存在。仿真结果表明,在仅使用RB分配方案对资源进行分配的情况下,用户满意度和获得显著提升,但基站能效的改善无法保证;在使用RB分配方案结合功率分配方案的情况下,可以实现以用户满意度为主能效为辅的优化,但这种能效的提升是以牺牲用户满意度和的提升为代价的。因此,为了进一步实现用户满意度和与能效的联合优化,在上述卸载模型的基础上建立了一个多目标优化模型,该模型对Wi Fi卸载和资源分配问题进行了综合约束。在资源分配部分,建立了两个粒子群分别对应RB和功率的分配。为了获得多目标优化问题的全局最优解,提出了一个二层求解框架:外层框架采用基于博弈论的最佳响应算法用于最佳卸载用户集合的搜索;内层框架采用基于多目标粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的资源分配算法用于卸载后RB和功率的联合分配。仿真结果表明,所提算法和方案可以同时并有效地改善用户满意度和与能效。

关键词：异构网络 wifi卸载用户满意度能效博弈论

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基于下一代无线通信的用户卸载技术研究

基于下一代无线通信的用户卸载技术研究

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作者：张萌珊北京邮电大学

学位级别：硕士

在一些用户数量多、设备密度高、用户流量大、信号环境复杂的场景中,由于终端设备的空间和时间分布不平衡会导致网络的负载不平衡,用户的通信质量下降。利用wifi卸载技术来传输其他通信网络上的通信负载,可以有效驱动网络的负载均衡。目... 详细信息

在一些用户数量多、设备密度高、用户流量大、信号环境复杂的场景中,由于终端设备的空间和时间分布不平衡会导致网络的负载不平衡,用户的通信质量下降。利用wifi卸载技术来传输其他通信网络上的通信负载,可以有效驱动网络的负载均衡。目前wifi卸载技术已经很成熟,但关于wifi卸载技术与下一代无线通信中的关键技术或场景相融合的研究还不够完整。比如在研究第六代移动通信(The 6th Generation Communication Technology,6G)中无人机基站(Unmanned Aerial Base Station,UABS)通信场景的 wifi 卸载技术时忽略了用户的公平性问题,研究wifi 7的Multi-AP协作通信技术和wifi 7的持续演进超高可靠性标准(Ultra-High Reliability,UHR)中的用户无缝漫游技术时,忽略了无线接入点(Access Point,AP)负载不平衡,低负载AP资源浪费的问题。基于此,本文重点研究了6G中UABS通信场景下的wifi卸载技术和wifi 7中Multi-AP场景下的协同用户卸载技术。(1)6G中UABS场景下的wifi卸载技术研究在蜂窝基站被破坏的场景下,将wifi卸载技术与6G通信场景中的无人机通信技术相结合,既可以在应急场景下为用户提供正常服务,也可以通过wifi卸载技术有效降低UABS网络的负载。在考虑用户公平性的情况下以最大化最小用户容量为优化目标建立wifi卸载模型,通过联合优化wifi卸载、UABS位置和频谱分配来最大化最小用户容量。该问题是一个复杂的非凸问题,为了求解该问题,本文引入了块坐标下降法,将总问题拆分成多个子问题并对子问题进行交替迭代求解。并将块坐标下降法求解的结果与穷举算法求解的结果进行对比,对比结果显示本文使用的算法在计算复杂度较低的情况下可以逼近最优解,同时仿真结果也证明了该方案可以有效提升蜂窝用户的容量。(2)wifi 7中Multi-AP场景下的协同用户卸载技术研究在AP分布密集的高密度用户场景下,将wifi卸载技术与wifi 7中的Multi-AP协作通信技术、wifi 7持续演进UHR工作组中的用户无缝漫游技术相结合,解决由于终端设备的空间和时间分布不平衡导致的AP节点负载不均衡的问题。在同时考虑wifi卸载能耗、网络容量,wifi卸载成本的情况下,基于主从式Multi-AP架构对子AP建立效用函数,将AP之间的用户卸载问题建模为博弈论问题进行求解,最后通过仿真验证了该方案可以有效驱动AP节点之间的负载均衡,提高子AP服务集内的用户容量。同时,本文也阐述了 Multi-AP协同用户卸载的完整过程,希望在wifi 7标准和wifi 7持续演进标准的制定过程中能够提供一些新的思路。

关键词：下一代无线通信 wifi卸载无人机 Multi-AP 协作通信

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