【摘 要】
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高可靠低时延通信（ultra-reliable and low-latency communications,URLLC）是5G三大核心应用场景之一,主要用于承载工业自动化、自动驾驶、远程医疗等新型业务。URLLC要求传输时延在1ms以内的可靠性达到99.999%。支撑这种对时延Qo S（quality of service）及可靠性要求极其严苛的业务对MTC（machine type commu
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高可靠低时延通信（ultra-reliable and low-latency communications,URLLC）是5G三大核心应用场景之一,主要用于承载工业自动化、自动驾驶、远程医疗等新型业务。URLLC要求传输时延在1ms以内的可靠性达到99.999%。支撑这种对时延Qo S（quality of service）及可靠性要求极其严苛的业务对MTC（machine type communication）网络无线电接入的设计来说是一个巨大的挑战。作为一个简单的单过程传输机制,免授权接入成为实现URLLC的有效方式。然而,除非对动态时延进行基于理论的精确分析,否则我们无法克服免授权随机接入的自然缺陷,从而有效地利用时频资源。在本文中,基于URLLC类终端和m MTC类时延不敏感终端共存场景,提出了一种新型的多信道ALOHA类（multi-channel ALOHA-type,M-ALOHA）免授权随机接入算法。本文的主要工作及贡献如下所述。（1）在URLLC类终端和m MTC类终端共存的MTC网络中,我们提出了一种新型的多信道ALOHA类（M-ALOHA）免授权随机接入机制,在联合考虑M-ALOHA接入机制、短数据包传输特性及频率选择性衰落信道特性的基础上,构建各个终端的统计服务过程模型。在所提出的M-ALOHA接入机制中,我们通过控制各终端的接入概率来保障URLLC和m MTC两类异质类终端不同的时延Qo S和可靠性需求。（2）考虑到MTC类业务的突发到达的特性以及服务鞅理论在随机队列分析中的优势,我们提出了一种基于服务鞅理论的时延分析方法并获得时延违反概率表达式。我们将终端缓存从逻辑上分为两种队列:缓存为空队列和缓存非空队列。对于缓存非空队列,基于服务鞅理论,我们分析了鞅域的排队过程,并计算所构建的服务过程的鞅参数;对于缓存为空队列,我们求得在给定的时延阈值下数据包的成功传输概率。最终,利用全概率公式,我们获得每一个终端的时延违反概率表达式。（3）我们将所提出的M-ALOHA算法构建为一个以系统吞吐量最大化为优化目标,以基于鞅的统计时延Qo S和系统总带宽为约束条件的优化问题。为解决这一有约束的优化问题,提出了双目标多变量野狼群（bi-objective multi-variable-grey wolf optimizer,BOMV-GWO）优化算法,将多约束单目标优化问题转换为无约束双目标优化问题进行求解。最终,我们会获得各终端的接入概率以及系统设计的关键参数的最优解,包括子信道个数、子信道带宽和包传输速率。仿真结果表明,通过将系统频谱划分为多个子信道,系统性能会得到大幅提升。特别地,对于一个给定的系统带宽,只有多信道ALOHA可以满足URLLCs极其严苛的Qo S需求。此外,与单信道系统相比,多信道系统的时隙长度变大,这使得无论在硬件还是软件上的设计实现都变得较为容易。（4）除了支持异质类终端免授权接入,M-ALOHA算法还为我们的异质类MTC网络的服务配置提供了理论框架。它指导了一系列重要参数的设置,如URLLC类终端和m MTC类终端个数及各终端接入概率。M-ALOHA算法不仅有助于合理的实现URLLC/m MTC终端的共存,还有效提升了系统的频谱资源利用率。
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