云無線接入網(wǎng)中資源管理關(guān)鍵技術(shù)研究

云無線接入網(wǎng)中資源管理關(guān)鍵技術(shù)研究隨著智能手機(jī)、平板電腦等智能移動(dòng)終端的普及,以及高清流媒體、視頻會(huì)話和移動(dòng)云計(jì)算等多媒體業(yè)務(wù)的廣泛應(yīng)用,移動(dòng)用戶數(shù)量和數(shù)據(jù)流量呈現(xiàn)爆炸式增長,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)總體成本以及能量消耗的增加,然而,移動(dòng)運(yùn)營商的營收卻基本保持不變,使得利潤不斷降低。針對這一問題,新一代網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——云無線接入網(wǎng)逐漸成為研究人員關(guān)注的重點(diǎn)之一。云無線接入網(wǎng)通過云計(jì)算和虛擬化技術(shù)將傳統(tǒng)基站的功能遷移到基帶資源池中,使用結(jié)構(gòu)更加簡單的無線遠(yuǎn)端射頻單元作為接入節(jié)點(diǎn),并采用協(xié)作多點(diǎn)技術(shù)完成與用戶之間的通信,從而在大幅降低運(yùn)營商的總體成本和能量消耗的同時(shí),有效的提升系統(tǒng)性能和資源利用效率。眾所周知,無線網(wǎng)絡(luò)的資源包括:頻譜、時(shí)隙、功率以及天線等。然而,隨著用戶數(shù)量的增加和用戶需求的提升,各種無線資源變得日趨緊張,所以,高效且合理的資源管理算法對于提升無線網(wǎng)絡(luò)能量效率與頻譜效率、降低干擾、保證用戶的服務(wù)質(zhì)量等方面都是至關(guān)重要的。無線網(wǎng)絡(luò)資源管理包括了資源分配、資源調(diào)度、用戶連接、切換控制、干擾管理以及服務(wù)質(zhì)量保證等技術(shù)。本文根據(jù)云無線接入網(wǎng)的特點(diǎn),對該網(wǎng)絡(luò)中資源分配、用戶連接以及服務(wù)質(zhì)量保證三個(gè)方向進(jìn)行了研究,提出了相應(yīng)的創(chuàng)新性解決方法,并通過計(jì)算機(jī)仿真證明了所提方法的有效性。主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.提出了一種動(dòng)態(tài)時(shí)隙和功率聯(lián)合分配策略,以解決上下行流量分布不均勻問題。首先,提出了一種無線遠(yuǎn)端射頻單元分簇算法,以簇為單位進(jìn)行資源分配可以大幅的降低求解復(fù)雜度。并且,通過在簇內(nèi)使用迫零波束成形消除簇內(nèi)的干擾。其次,定義了歸一化不匹配度作為性能指標(biāo)參數(shù),并以此為目標(biāo)將動(dòng)態(tài)時(shí)隙和功率聯(lián)合分配問題建模為一個(gè)混合策略非合作博弈。由于博弈中參與者的策略空間較大,難以求得納什均衡解,因此,采用基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的迭代方法求得博弈的羅基特均衡解。最后,仿真結(jié)果表明所提動(dòng)態(tài)聯(lián)合資源分配方案可以有效提升傳輸速率、匹配上下行流量,并且具有較低的復(fù)雜度。2.提出了一種用戶連接機(jī)制,在滿足前向鏈路容量約束以及用戶需求的條件下,降低了網(wǎng)絡(luò)能耗。首先,對聯(lián)合用戶連接和波束成形問題進(jìn)行了研究,該問題以最小化網(wǎng)絡(luò)能耗為目標(biāo),并且考慮了前向鏈路容量約束、最大功率約束以及用戶的服務(wù)質(zhì)量需求。由于該問題是一個(gè)混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題,難以求解。因此,將該問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)混合整數(shù)二階錐規(guī)劃問題,并提出一種低復(fù)雜度的求解算法。其次,針對網(wǎng)絡(luò)中用戶數(shù)量過多而超過網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力的問題,設(shè)計(jì)了一種聯(lián)合用戶接入控制和連接策略,并通過理論證明該策略可以在容納最多用戶的同時(shí)最小化網(wǎng)絡(luò)能耗。此外,提出一種了基于半正定規(guī)劃的低復(fù)雜度的求解方法。最后,仿真結(jié)果表明所提用戶連接方案在接納用戶數(shù)量以及網(wǎng)路能耗方面與最優(yōu)值十分接近,并且具有較低的復(fù)雜度。3.提出了一種考慮離散速率自適應(yīng)的用戶時(shí)延保證機(jī)制。首先,將云無線接入網(wǎng)中的用戶時(shí)延建模為一個(gè)兩階段排隊(duì)模型,并通過排隊(duì)理論得到用戶平均時(shí)延的表達(dá)式。其次,研究了以最小化能耗為目標(biāo),并同時(shí)用戶最小時(shí)延約束、最大功率約束以及離散速率自適應(yīng)的問題。由于該問題屬于混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題,在對該問題進(jìn)行轉(zhuǎn)化后,分別提出了基于分支定界的最優(yōu)求解算法以及低復(fù)雜度的次優(yōu)