随着移动通信网络向基于包的宽带全IP网络的演进及智能移动终端(如WAP手机和便携式电脑)的普及,多种基于包的IP多媒体业务将占据下一代移动通信系统业务的主导地位。与使用电路交换的传统话音业务不同,基于包的Internet业务流具有显著的不连续特征,且用户数据包的到达特性因具体业务、用户使用习惯和网络拥塞程度的不同等因素而呈现较大的时变性和个体差异。因此,下一代移动网络用户终端的工作状态也不能再简单地以“通信”和“空闲”来区分,在这两种状态之间出现了一种占用网络资源(无线信道或信令连接)或功率资源(主要指电池功耗)但暂时没有数据收发的状态。这就为我们提出了新的问题,即如何有效控制移动终端的状态转移,使其在保证一定的服务质量的前提下尽量提高网络资源和电源功耗的利用效率。对这一问题的研究正在广泛开展,并在无线分组网络协议栈的各个协议层取得了一定成果。但是,由于分组无线业务的多样性以及新的移动网络架构的相继提出,在移动用户终端状态管理方面的研究还需要不断深入。本文对3G-LTE(3rd Generation Long-term Evolution)架构下移动终端的自适应状态管理方案进行了研究。研究重点为MAC(media access control,媒体访问控制)层范畴内以功耗节省为目标的休眠模式控制,以及RRC(radio resource control,无线资源控制)层范畴内以提高RRC信令效率和RRC占用效率为目标的RRC连接释放控制。考虑到终端的高度移动性,本文还对移动条件下终端状态转移行为的优化问题进行了研究。休眠模式是各种无线网络MAC层协议中降低终端功耗的基本技术。在休眠模式操作中,睡眠周期是最关键的参数。本文第2章借助M/G/1排队模型分析了在下行用户数据包的到达为Poisson过程的条件下,休眠模式定时器阈值与服务质量和终端功耗节省之间的关系。在此基础上,首先提出了一种由门限约束的动态休眠模式控制方案(TC方案)。该方案将终端进入通信子状态时的平均包队列长度作为约束门限,主要应用于时延非敏感型业务。在算法的实现中还采用了一种比IEEE 802.16e的睡眠窗口倍增法更为高效的睡眠周期自主调整策略。仿真结果表明,该方案能够在较宽的用户包到达率范围内很好地实现包队列长度限制与功耗最小化之间的结合。作为对该方案的改进,又提出了一种由门限和收益函数共同约束的休眠模式控制方案(TC/RC方案),该方案在提供了与TC方案基本相近的功耗节省性能的同时,在低到达率环境下显著提高了服务质量。在2状态Markov调制Poisson过程(Markov modulated Poisson process,MMPP)到达特性下对该方案进行仿真,同样获得了较好的性能。RRC连接是3G和3G-LTE系统中实现无线资源管理、控制信令传输以及移动性管理的重要载体。RRC连接的存在是移动终端进行用户数据包传输的必要条件。频繁的RRC释放与重建将产生过多的控制信令,并在一次会话过程中造成较多次的RRC建立时延,从而降低服务质量;而在没有通信需求的条件下长时间占用RRC连接,将导致RRC资源使用效率的下降,最终也将影响服务质量。本文第3章在假设一次包呼叫过程持续时间服从Pareto分布、相邻两次包呼叫的间隔时间服从指数分布的条件下,提出了在包交换间隔时间内动态确定RRC释放时刻的方案。该方案的优化目标是在保证RRC重建间隔低于一个特定门限的概率不高于某一设置值的条件下尽量减少RRC闲置时间。仿真结果表明,该方案在会话平均持续时间较短时有效避免了RRC的频繁释放与重建,而在会话平均持续时间较长时则确保了RRC连接的占用效率。由于终端移动性管理的粒度(如小区或位置区)与其所处的RRC状态紧密相关,故终端在不同状态下产生的移动性管理开销是不同的。因此,本文第4章延续了第3章的研究内容,将用户移动性因素纳入终端状态转移控制优化方案所需考虑的因素中,以小区逗留时间服从指数分布的随机游走模型为基础,对第3章中的方案进行改进,提出了一种根据用户当前移动特性和业务特性决定是否立即释放RRC连接的方案。不仅如此,该方案针对用户呼叫间隔的变化自动调整优化侧重点,当平均呼叫间隔较短时,以降低控制信令总量为主要优化目标;而当平均呼叫间隔较长时,则以降低信令消息块的发送频率和提高RRC连接的占用效率为主要优化目标。在单用户动态RRC释放控制方案的基础上,第4章进一步提出了一种旨在兼顾小区总体服务质量和信令开销的全局状态转移控制方案。该方案通过小区间的信息交换,预测未来一段时间内切换用户大致所需的RRC资源数量,以此为依据调整小区内现有用户的RRC释放行为,在有效控制掉话率和阻塞率的同时,避免了小区信令开销的大幅增长。该方案在预测过程中采用了极大似然量化法和截尾均值法来估计呼叫持续时间分布的关键参数。同时,采用Liapunov方法近似确定空闲RRC数量的目标值。上述数学方法的采用既提高了优化效果,又未使算法复杂性显著增加。整个优化方案的有效性均通过相应的仿真得以验证。