【摘 要】
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密集组网是5G网络演进中的重要技术之一。随着网络的密集化,网络中各种低功率节点在热点地区大量部署,大幅提升网络容量的同时也给网络性能优化带来了极大挑战。密集异构网络
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密集组网是5G网络演进中的重要技术之一。随着网络的密集化,网络中各种低功率节点在热点地区大量部署,大幅提升网络容量的同时也给网络性能优化带来了极大挑战。密集异构网络中的负载均衡性是网络性能优化中衡量网络整体性能的一个重要指标。同时,在密集异构网络中小基站密集部署时采用带内无线自回程方式可以有效减少网络部署成本,增加小基站部署的灵活性,正成为研究的热点。密集异构网络自回程场景中的负载均衡问题也需要进一步的研究。本文重点研究了5G网络密集组网场景下的负载均衡问题,论文的主要研究内容与创新工作总结如下:1.基于部分可测马尔科夫决策过程(POMDP)负载感知的负载均衡方案针对异构密集网络场景中业务不确定性而引起的网络负载不均衡,提出了一种基于部分可测马尔科夫决策过程(POMDP)负载感知的负载均衡方案。该方案首先通过对系统用户在感知周期内数据包传输数量进行观察,预测出下一周期系统可能出现的负载状态;其次根据负载感知结果动态调整小区范围扩展偏置值(DCRE),以达到优化系统整体负载均衡性的目的;最后采用启发式算法近似求解,能够快速得到次优解。仿真结果表明,该方案能在异构密集网络下提高系统负载均衡性,同时提升了系统吞吐量与系统资源利用率。2.基于self-backhaul感知的用户接入负载均衡方案针对密集异构网络自回程场景中带宽分配不合理引起的负载不均衡问题,提出一种基于self-backhaul感知的用户接入负载均衡方案。该方案首先根据密集异构网络下各个小基站接入与回程资源的负载状态提出一种用户接入负载均衡策略;其次利用Q-Learning算法对各个小基站带内无线接入与回程带宽分配进行学习,用户在不同带宽分配因子下,根据用户接入负载均衡策略进行重新接入,得到不同接入情况下的系统效用,进而得到最优带宽分配策略,保证负载均衡性的同时实现系统效用最大化。仿真结果表明,该方案在密集异构网络自回程场景中提高了网络负载均衡性,同时提升了用户速率体验。
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