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5G環(huán)境下虛擬映射理論研究

發(fā)布時(shí)間:2024-05-23 02:41
  5G作為面向2020年及以后的移動(dòng)通信系統(tǒng),提出了對(duì)傳輸速率,傳輸時(shí)延,網(wǎng)絡(luò)容量,服務(wù)質(zhì)量等的超高要求。超密集網(wǎng)絡(luò)就是滿足其更大網(wǎng)絡(luò)容量的需求一個(gè)有效的方案之一。微基站部署的密集化,使得小區(qū)間的干擾問題和用戶移動(dòng)性管理問題變得尤為突出,這嚴(yán)重影響了超密集網(wǎng)絡(luò)的性能。因此,本文對(duì)5G超密集網(wǎng)絡(luò)場景中的干擾問題和移動(dòng)性管理問題做出了相關(guān)研究,提出了能夠有效降低小區(qū)間干擾的資源映射算法和保證用戶體驗(yàn)的移動(dòng)性管理的映射算法。本文的主要工作如下:(1)概述了5G的相關(guān)內(nèi)容,并著重對(duì)5G超密集網(wǎng)絡(luò)場景和無線網(wǎng)絡(luò)虛擬化進(jìn)行重點(diǎn)介紹,并分別綜述了其研究現(xiàn)狀,進(jìn)而給出了本文的研究思路和內(nèi)容安排。(2)提出超密集環(huán)境下考慮小區(qū)間干擾的無線虛擬映射算法。主要的思想是引入無線虛擬映射思想,將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的無線資源虛擬化為一個(gè)無線虛擬資源池,由宏基站動(dòng)態(tài)分配資源,完成映射。首先,根據(jù)業(yè)務(wù)的到達(dá)率和業(yè)務(wù)的持續(xù)時(shí)間的分布,推導(dǎo)出在已知當(dāng)前時(shí)隙的業(yè)務(wù)數(shù)的情況下,下個(gè)時(shí)隙需要提供服務(wù)的業(yè)務(wù)數(shù)的概率分布。然后,在保證一定概率的情況下,預(yù)測下個(gè)時(shí)隙的業(yè)務(wù)數(shù),通過這些業(yè)務(wù)數(shù)和總資源數(shù)算出整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)用基站的集合,并預(yù)留無線資源。...

【文章頁數(shù)】:65 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
專用術(shù)語注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 5G環(huán)境概述
        1.2.1 基本概念
        1.2.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 超密集網(wǎng)絡(luò)場景概述
        1.3.1 基本概念
        1.3.2 研究現(xiàn)狀
    1.4 無線網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)概述
        1.4.1 基本概念
        1.4.2 研究現(xiàn)狀
    1.5 主要工作和內(nèi)容安排
第二章 超密集場景下考慮小區(qū)間干擾的無線虛擬映射算法
    2.1 引言
    2.2 網(wǎng)絡(luò)場景與系統(tǒng)假設(shè)
    2.3 業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)性建模
        2.3.1 業(yè)務(wù)到達(dá)和持續(xù)模型
        2.3.2 動(dòng)態(tài)性預(yù)測模型
    2.4 資源映射算法
        2.4.1 資源預(yù)留模型的建立
        2.4.2 資源預(yù)留模型的求解
        2.4.3 資源實(shí)時(shí)映射策略
        2.4.4 算法流程
    2.5 仿真結(jié)果
    2.6 本章小結(jié)
第三章 超密集場景下考慮用戶移動(dòng)性的無線資源映射算法
    3.1 引言
    3.2 網(wǎng)絡(luò)場景與系統(tǒng)假設(shè)
    3.3 基于LZ78 模型的用戶移動(dòng)性建模
        3.3.1 基本思想
        3.3.2 預(yù)測算法
    3.4 基站資源映射算法
        3.4.1 基站選擇模型
        3.4.2 資源映射算法流程
    3.5 仿真結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
第四章 總結(jié)與展望
    4.1 全文工作總結(jié)
    4.2 未來研究工作與展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專利
附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝



本文編號(hào):3980886

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