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大容量、低时延是第五代移动通信系统(The Fifth Generation Mobile Communication System,5G)的重要特征之一。作为支撑5G大容量通信的物理层关键技术,正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)技术能够提升无线频谱利用率,从而在有限资源频谱上为用户提供更多高质量业务。而作为支撑5G大容量通信的网络层关键技术,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术能够灵活应对用户设备爆炸式增长带来的网络边缘数据海量集聚问题,降低数据传输和处理时延,提升网络服务能力。然而,如何充分利用OFDMA和MEC技术进一步提升蜂窝网络的容量并降低服务时延,仍然存在一些难题。为此,本文围绕蜂窝网络中OFDMA和MEC系统的自适应高效资源调度问题展开研究,探讨在功率、速率、缓存设备数量等约束条件下提高蜂窝系统容量、降低网络时延的方法。本文的主要研究内容和成果如下:(1)研究了可有效解决用户冲突且缓解上下行链路干扰的自适应资源分配方案。针对单小区全双工OFDMA系统下行链路多子载波多用户分配时可能产生的用户冲突问题,同时考虑子载波复用所带来的上下行链路干扰,提出一种可有效解决用户冲突且缓解上下行链路干扰的子载波-功率联合分配优化方案:首先,根据上行链路干扰增益约束,采用二分法找出各子载波可供分配的下行用户集,以降低后续子载波-用户匹配的复杂度;然后,在等发射功率条件下,基于贪婪算法将各子载波对应用户集合中信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)最高的用户与该子载波匹配,若两个子载波匹配用户相同(即发生用户冲突),选择能够提供较大速率的子载波与该用户匹配;最后,提出改进的迭代注水算法进行功率分配,获得可行的最优功率分配方案。仿真结果表明,相比已有资源分配方案,本文所提方案不仅解决了子载波分配中的用户冲突问题,而且提升了功率分配效率,在兼顾用户公平性的同时有效提高了OFDMA系统下行链路总吞吐量。(2)研究了多小区多MEC服务器的缓存替换和资源分配方案。传统的MEC服务器缓存替换算法仅针对单个MEC的缓存信息作出决策,应用于多MEC服务器系统会造成有用缓存信息的误删,导致用户花费更大代价获取任务结果。针对这一问题,本文在单MEC服务器缓存替换算法中引入相邻MEC的缓存信息,提出了一种改进的最近最不常用(Least Frequently Used,LFU)缓存替换方案。MEC系统资源分配方面,传统匈牙利算法仅适用于用户位置固定场景下的用户任务和服务器优化匹配,当用户移动导致其距离MEC服务器的间距动态变化时该算法难以适用。为此,本文提出了一种改进匈牙利算法解决位置移动用户的MEC资源分配。仿真结果表明,所提出的缓存替换方案相较于现有方案可有效提高用户访问MEC服务器的缓存命中率;所提出的改进匈牙利算法相比传统算法有效降低了计算时间且应用场景更广泛,同时适用于用户位置固定和用户移动两种场景。