【摘 要】
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随着无线通信业务量的飞速增加,传统的网络布局已经不能满足用户的服务质量需求。异构网络作为新型的组网模式出现,它能够将不同无线接入技术的优势结合在一起,让资源达到更
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随着无线通信业务量的飞速增加,传统的网络布局已经不能满足用户的服务质量需求。异构网络作为新型的组网模式出现,它能够将不同无线接入技术的优势结合在一起,让资源达到更有效的利用。异构网络中offloading技术作为当前的热门方向,受到国内外学者们的广泛关注。Offloading技术即是采用资源充足的通信系统或方式来辅助资源不太充足的通信系统或方式,将用户分流到资源充足的通信系统或者方式当中。这其中就包括两种类型的offloading技术。第一种即是不同无线接入技术间的补充,例如采用WLAN或者4G来对传统的2G、3G网络进行补充;第二种是不同基站间的补充,例如small cell和femto cell来辅助传统的macro cell,缓解业务压力。本文主要分析了这两种情况。本课题研究的第一个问题即是如何从整个网络的角度,实现用户对无线接入技术的选择,达到offloading的目的。通过分析发现,不同无线接入技术有着不同的特性。例如WLAN和4G更加适合用户的数据业务,而2G和3G更加适合用户的通话业务。因此首先给用户在不同的无线接入技术当中定义不同的效用函数。根据服务场景的不同,建立其使得整个网络效用函数达到最大的优化问题。其次,用马尔可夫近似理论得出此问题的解,即是此时最适合于此场景的offloading策略。最后,提出CDS算法实现此种策略。仿真结果证明通过使用马尔可夫近似,近似效用将收敛到最优效用,且受参数β影响。随着β的增大,近似效用将更加接近最优效用。通过与非合作场景的对比,我们也证明了马尔可夫近似和CDS算法的有效性。本文研究的第二个问题是采取小基站来补充宏基站的服务。由于打开小基站需要消耗能量,如何在保证用户服务质量的同时,减少消耗的能量,成为了我们的研究重点。我们综合考虑系统能耗和总容量,以此形成新的收益函数。我们采用大尺度衰落的用户传输模型,并且叠加对数正态阴影,考虑了用户的移动性和随机性。然后,我们采取马尔可夫决策过程和贪婪策略来解决此问题。最后,我们评估了成本损耗因子α对总收益的影响。另外我们也发现小基站间的互相干扰对系统容量和收益没有太大的影响。
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