【摘 要】
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大规模机器类通信（massive Machine-Type Communication,m MTC）主要面向以传感和数据采集为目标的物联网（Internet of Things,Io T）,作为Io T的重要部分以及第五代移动通信系统（Fifth-Generation Mobile Communication System,5G）三大核心应用场景之一,旨在通过有效连接数十亿个机器类设备来实现万物互
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大规模机器类通信（massive Machine-Type Communication,m MTC）主要面向以传感和数据采集为目标的物联网（Internet of Things,Io T）,作为Io T的重要部分以及第五代移动通信系统（Fifth-Generation Mobile Communication System,5G）三大核心应用场景之一,旨在通过有效连接数十亿个机器类设备来实现万物互联的物联网概念。当海量终端同步入网时,经典竞争退避类随机接入（如ALOHA或CSMA系列）因严重接入冲突致使吞吐量受限,无法满足m MTC海量连接需求;而冲突解决类随机接入（如树分裂系列）通过引入冲突解决或调度机制,有望实现随机接入性能的大幅提升,是未来m MTC随机接入的重要研究方向。分布式队列（Distributed Queue,DQ）随机接入是树分裂协议的一种变体,该协议将多元树分裂算法与一组简单的智能规则结合在一起,使终端可以分布式地执行协议规则并知道何时轮到自己的传送机会到达,在完全避免冲突的同时间接地获得传输接入许可。理论上DQ允许接入无限的终端,并且在任何负载条件下都是稳定,尤其适用于解决m MTC海量连接问题。然而目前关于m MTC中DQ随机接入的性能分析多以数值仿真或级联的泊松队列模型为主,尚无完整刻画DQ随机接入动态工作过程的统计模型以及完备的性能统计特性研究的理论框架,这严重制约了其性能优势的充分体现与进一步提升。为此,本文提出基于样本树的性能统计特性分析方法,分析性能影响因素,并在此基础上提出基于样本空间的蒙特卡洛法近似性能,相关研究可为m MTC实际部署优化提供参考。研究内容包括:（1）将DQ接入调度动态过程以树形结构展示,将某批次到达下的设备接入调度示例树定义为样本树,建立样本树模型,再通过挖掘每帧内竞争终端分布的统计特征,构建完整的样本空间及其与样本树的统计特征关系,据此推导样本树概率质量函数,为后续性能统计特性理论分析及其扩展研究提供理论基础模型;（2）利用样本树及其样本空间的统计特征关系,给出各项性能的统计特性分析方法,具体包括吞吐量,时延及能耗性能指标的概率质量函数、均值与方差的理论表达式,并用数值仿真结果验证了所提分析方法的准确性,证明了DQ随机接入的稳定性,展示了终端数量,争用时隙数量和最大传输次数对上述性能的影响,为探索系统最优参数设置实现性能的折中优化提供参考;（3）针对基于样本树的性能统计特性分析方法在接入终端数较大时算法复杂度高,运行速度缓慢的问题,本文提出基于样本空间的蒙特卡洛法,先预估样本空间大小,再根据其合理设置抽样模拟次数近似得出性能,仿真结果表明:在终端数较大时,该算法能在保证估算性能准确性的前提下,将分析效率提升近百倍。
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