基于特征感知的虚拟资源切片策略研究

来源 :重庆邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fmylqy
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随着通信与网络技术的迅速发展以及移动用户的持续增长,未来的无线网络预计将覆盖支持社会各行各业,形成大规模互联的多业务网络。因此,有限的网络资源及异构的业务需求成为了移动通信中面临的主要问题,针对此问题,无线网络虚拟化(Wireless Network Virtualization,WNV)技术通过对网络的抽象与分割,能够实现多个独立虚拟网络对基础设施及无线资源的动态共享,从而大幅提升资源利用率,降低网络管理难度。然而,WNV中引入的无线资源及特定硬件的虚拟化面临着无线媒介不确定性、用户移动性、异构无线接入技术等问题,资源的管理、分配及共享方式仍需要进一步的研究。首先,文中介绍了虚拟化无线网络的研究背景及典型应用场景,并对当前的研究热点进行了简要分析。其次,重点描述了虚拟化无线网络中的虚拟资源切片策略,深入分析了现有资源切片策略的特点并对其进行了归纳总结。其次,文中提出一种基于用户聚类的虚拟资源切片策略。通过感知网络切片的网络、业务及社会特征,将不同切片的增益及成本映射到统一的模型中,从而制定资源切片的优化框架。随后,针对用户对业务的主观偏好及资源需求,将其划分为不同的特征组,以进行业务差异化的资源分配。进而,感知用户间的社会关系,利用元胞自动机模型形成用户聚类,对特征组状态进行动态更新。最终提出基于特征组状态的启发式资源分配算法,实现高效的虚拟无线资源切片。再次,文中提出一种用户情境感知的虚拟资源切片策略。建立网络切片间的异质资源模型,通过对用户特征的感知,制定感知-决策-反馈的资源切片框架。随后构建用户的个性化业务情境,对业务性能参数进行评估,同时引入用户的体验质量(Quality of Experience,QoE)指标,采用贝叶斯网络(Bayesian Networks,BNs)感知用户的语境因素关系,建立QoE度量模型。进而,根据用户的实时反馈动态调整异构的效用函数,利用遗传算法从全体候选的资源分配决策中寻找最优解,实现虚拟资源的智能切片。最后,对全文的研究工作进行了总结,并对后续的研究方向进行了展望。
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