基于机器学习的5G异构网络小基站动态开闭算法研究

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随着移动设备的高速发展,人们的流量需求呈现出爆炸式增长态势,物联网的兴起也使得设备数量大大增加,为了满足人们的网络需求世界各国正针对5G通信进行广泛的研究和建设。5G异构网络通过海量部署不同类型的基站大大提升了移动网络的吞吐量,各种类型的基站覆盖范围相互重叠也使得组网更加灵活多变。然而海量的基站部署在提高人们用网体验的同时也带来了巨大的能源消耗,因此5G绿色通信已经成为了一大研究热点。目前的5G绿色通信研究方向主要有降低无线干扰以提升资源利用率、无线资源统一管理等。异构网络一般由宏基站、小基站和微基站组成,其中微基站的数量庞大、部署灵活。本文着眼于研究微基站的开闭算法,由于移动通信的需求是不断变化的,本文提出的算法将根据需求情况动态开闭微基站以达到节能的效果。本文主要有以下三点创新性研究:1.针对多层异构网络建立动态功率模型,该模型基于设备的实时位置计算小区内基站的总功率,并且能够为普通设备和需求较低的物联网设备按需分配频带宽度以达到节能的目的。基于该模型我们提出优化问题并整理得出该优化问题的表达式。2.针对多层异构网络模型提出一种基于卷积神经网络的微基站开闭算法,该算法复杂度低,可以实时计算得到微基站开闭状态。在此过程中,提出了一种搜索算法用来求解微基站开闭状态的近似最优解以生成训练集。实验结果表明基于卷积神经网络的微基站开闭算法节能效果可以达到最佳节能效果的83.4%。3.针对多层异构网络模型提出了一种基于异步优势演员评论家算法的微基站开闭算法。该算法属于强化学习领域,因此不需要预先生成训练集,训练时间短并且效果出色。算法执行过程中可以在数秒内得到微基站开闭状态,实验结果表明基于异步优势演员评论家的微基站开闭算法的节能效果可以达到最佳节能效果的92.1%。
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