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基于博弈论的异构云无线接入网中接入关联问题的研究

2020-12-09阅读(353)

基于博弈论的异构云无线接入网中接入关联问题的研究

论文摘要

异构云无线接入网（Heterogeneous Cloud Radio Access Network,H-CRAN）是一种融合网络架构,能够实现有限频谱资源的高效复用,减少基站的基础设施建设成本,提升能效,支持统一调度管理。随着H-CRAN网络架构的快速普及,其存在的问题得到了越来越多的关注,如干扰问题、调度问题、部署问题、关联问题等。在前人的研究中,用户和基站之间的关联策略较少关注用户之间的竞争以及网络中的流量不均,容易导致的网络拥堵和高时延;同时在移动性的关联问题上,研究由于普遍缺乏对用户移动习惯的深入挖掘,容易导致不必要的切换和传输速率上的降低。博弈论是进行通信优化配置的有效途径,因此本文主要针对H-CRAN场景,使用博弈论工具对用户竞争的机制和流量负载的不均衡性进行建模,设计匹配博弈算法,以疏导竞争带来的拥堵,降低网络时延,提升传输速率;深入挖掘用户的移动性信息,对用户的移动行为建模,设计匹配博弈算法,以规避不必要的切换,提升传输速率。主要研究内容包括:（1）研究完全信息下前传链路容量受限的情况下的用户关联机制。首先将用户可达数据速率指标和时延指标进行量化,建立微基站和用户之间的收益偏好函数,然后建立双向匹配模型,通过匹配博弈来实现接入问题的求解,实现微基站流量负载均衡,同时在一定程度上降低拥塞,减轻时延,提升用户的传输速率。（2）研究完全信息下基于移动速度和位置信息的微基站用户关联机制。我们考虑到用户自身状态的变化,通过建立微基站和用户之间的收益偏好函数,基于双向匹配博弈模型得出长期收益的最佳策略,同时设计算法减轻切换开销,同时又兼顾用户的传输速率。通过在线学习的算法来学习用户行为的变化,为长期策略的实施提供依据。（3）仿真结果验证了收益偏好函数设计的合理性,证明了基于双向匹配博弈的算法能够提升通信系统的负载均衡能力、降低用户的切换次数,同时兼顾用户的传输速率。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景和意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 H-CRAN静态用户关联问题的研究现状
  •     1.2.2 H-CRAN中无线接入移动性管理问题的研究现状与不足
  •   1.3 论文的主要内容及架构
  •     1.3.1 论文的主要研究内容
  •     1.3.2 论文的组织结构
  • 第二章 相关理论介绍
  •   2.1 H-CRAN概述
  •     2.1.1 H-CRAN的产生背景
  •     2.1.2 H-CRAN的架构及优势
  •     2.1.3 H-CRAN面临的挑战
  •   2.2 博弈论和匹配理论
  •     2.2.1 博弈论及其在无线通信中的应用
  •     2.2.2 匹配理论将其在无线通信中的应用
  •   2.3 马尔科夫过程
  •     2.3.1 马尔科夫过程的一般分类
  •     2.3.2 马尔科夫过程的转移概率
  •     2.3.3 马尔科夫链
  •   2.4 聚类分析
  •     2.4.1 聚类分析的定义
  •     2.4.2 常见的聚类算法
  •     2.4.3 广义距离的定义
  •   2.5 在线机器学习
  •     2.5.1 在线机器学习的定义
  •     2.5.2 在线机器学习在本文中的应用
  • 第三章 H-CRAN中面向受限前传链路和基站负载均衡的时延敏感用户关联方案研究
  •   3.1 引言
  •   3.2 系统模型
  •     3.2.1 场景描述
  •     3.2.2 场景分析
  •   3.3 双向匹配博弈模型
  •     3.3.1 LPN偏好函数的制定
  •     3.3.2 UE偏好函数的制定
  •     3.3.3 基于偏好的优超关系的制定
  •   3.4 双向匹配博弈算法及性质
  •     3.4.1 双向匹配博弈算法
  •     3.4.2 匹配算法的性质
  •   3.5 数值仿真结果和性能分析
  •     3.5.1 仿真场景
  •     3.5.2 对比算法描述
  •     3.5.3 性能分析
  •   3.6 本章小结
  • 第四章 H-CRAN中基于用户移动性的长期关联方案研究
  •   4.1 引言
  •   4.2 系统模型
  •     4.2.1 场景描述
  •     4.2.2 场景分析
  •   4.3 用户分类与批量在线学习
  •     4.3.1 基于半监督聚类的用户分类
  •     4.3.2 基于批量在线学习的修正
  •   4.4 偏好分析和问题制定
  •     4.4.1 UE的移动性偏好分析
  •     4.4.2 LPN的移动性偏好分析
  •     4.4.3 问题建模
  •   4.5 双向匹配接入算法及性质
  •     4.5.1 双向匹配算法
  •     4.5.2 匹配算法的相关证明
  •   4.6 仿真结果和性能分析
  •     4.6.1 批量在线学习修正算法的验证
  •     4.6.2 仿真场景
  •     4.6.3 对比算法描述
  •     4.6.4 性能分析
  •   4.7 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  •   5.1 论文总结
  •   5.2 展望与改进
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表的学术论文目录

    • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 刘绍博

    导师: 张碧玲

    关键词: 异构云无线接入网,博弈论,双向匹配

    来源: 北京邮电大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 数学,电信技术

    单位: 北京邮电大学

    分类号: TN92;O225

    总页数: 75

    文件大小: 4768K

    下载量: 54

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