端到端重配置系统中的无线资源跨层优化研究

来源 :北京邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:morgan1912
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稀缺的频谱资源得不到高效利用是当前无线通信面临的主要问题之一,异构无线网络融合是未来无线通信发展的重要趋势。为了充分发挥各种接入技术的优势并灵活利用以频谱资源为代表的各项资源,以获取系统整体性能的增益最大化,需要设计一个统一的端到端无线通信网络平台来充分支撑各种异构系统。在这种情况下,端到端重配置系统应运而生,其着眼于整体性能优化,并根据动态变化的无线通信环境和用户需求等动态的分配和使用频谱等资源,同时支持各网元的自适应重配置以高效利用各项无线资源,为用户提供无缝、高质量的业务体验。在灵活使用各项资源以及接入各种系统的过程中,需考虑的因素以及管理的资源对象将越来越多而复杂,往往横向跨系统,纵向跨协议层,故本文引入“跨层优化”方法深入研究所涉及的因素和对象之间的关系并从总体上对各网元的工作参数等进行联合调整,以从整体上优化系统性能。目前,在端到端重配置系统中的无线资源优化方面,已经取得了许多重要的研究成果,其主要涵盖无线资源分配、接纳控制、负载均衡、联合会话调度和移动性管理等几个功能模块。本文重点关注在端到端系统中基于跨层优化技术的无线资源分配,并选取了两种符合未来发展趋势的典型场景进行研究,力求为用户提供无缝满意的服务,同时尽可能的提升系统整体性能。首先,针对OFDMA系统中多用户多业务场景下的QoS保证问题,提出了联合进行链路自适应和资源分配的跨层优化方案,该方案综合考虑了QoS的多项指标,并建立了一个模型将这些指标映射到底层的工作参数;同时,通过联合调整物理层和数据链路层的关键参数以充分利用多用户分集增益从而在保证用户业务QoS的基础上提升系统性能。其次,针对认知中继系统中基于跨层优化的无线资源分配问题,提出了支持跨层优化的信息管理机制设计方案。本方案首先对外部环境进行认知;接着,认知用户终端和认知基站均将认知信息上报到认知信息库;然后基站的无线资源分配决策单元根据中心认知信息库中的有用认知信息做出无线资源分配决策,并将决策结果信息发送到分别位于认知基站内和位于认知用户终端内的重配置管理单元,由各个重配置管理单元引导重配置;最后,认知终端更新业务状态信息,并同步至认知信息库。进一步,提出了认知中继系统的无线资源分配决策方案,该方案重点关注如何利用跨层设计的思想优化资源分配从而为次级用户提供相对满意的服务。该方案首先建立了一个联合中继选择、频谱分配和速率控制的系统模型以在满足用户掉话率和数据率需求的基础上最大化系统有效吞吐量;然后,提出了一个三阶段启发式算法以解决这个联合中继选择、频谱分配与速率控制问题并找到了次优解。论文最后对全文进行了总结,并展望了今后的研究方向。
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