【摘 要】
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预测资源分配能利用蜂窝网络的残余资源大大提升吞吐量。本文面向视频点播等非实时业务,研究在使95%用户播放视频的卡顿时间小于其预期值时预测资源分配能够使网络支持的非实
【基金项目】
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教育部-中国移动科研基金项目资助(1-4 MCM2017),国家自然科学基金重点项目资助(61731002)
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预测资源分配能利用蜂窝网络的残余资源大大提升吞吐量。本文面向视频点播等非实时业务,研究在使95%用户播放视频的卡顿时间小于其预期值时预测资源分配能够使网络支持的非实时业务请求到达率提升多少。为了研究预测窗长对预测资源分配性能的影响,考虑一种性能接近最优解的低复杂度双门限策略,分析了预测窗长度、残余带宽、预测方法、用户接入和小区间干扰对其性能的影响。研究结果表明,通过对所需各种信息设计合理的预测方法,预测误差对双门限策略影响很小;预测窗越长,该策略相对于传统非预测方法的吞吐量增益越大、但增速随窗长增加逐渐变
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