基于智能控制理论的无线网络QoS支持机制的研究

论文题目: 基于智能控制理论的无线网络QoS支持机制的研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 计算机应用技术

作者: 夏巍

导师: 林亚平

关键词: 无线网络,无线资源管理,协议,功率控制,接纳控制,拥塞控制,智能控制

文献来源: 湖南大学

发表年度: 2005

论文摘要: 随着移动通信技术和Internet的迅猛发展,为移动用户提供随时、随地、任何形式的信息服务已成为技术研究的一大热点。未来的移动通信网络将采用全IP分组网络作为核心网,使用不同的无线接入和有线接入方式实现互联与融合,共同支持语音、数据、图象、E—mail、移动多媒体以及移动互联接入等多种业务。为了实现对多种业务的支持,要求新一代移动通信网络能够采取一系列的质量控制措施,保证各项业务的服务质量QoS(Quality of Service),并在共享同一资源的业务之间合理分配可用资源,实现资源利用最大化。由于不同类型的业务,具有完全不同的服务质量QoS需求,如不同的误码率、传输速率、时延限制以及无线资源需求。怎样在未来的移动通信网络上同时支持多种业务类型,保证每项服务都达到性能要求,成了QoS控制所必须解决的问题,它涉及网络的各个子层。相对于有线网络,无线网络主要面临两大问题:(1)由于频率资源受限,可用带宽波动,在满足各项业务QoS的前提下,必须最大程度地提高无线资源利用率,同时保证系统的稳定性;(2)由于无线信号衰落、多径效应、切换等多种因素的影响,会造成高误码,严重地影响了传输的可靠性,降低了传输质量和系统性能。因此,大量有关无线网络QoS支持技术的研究,在接入网络部分主要侧重于有效的无线资源控制机制,在核心网络部分则注重于提供可靠的传输保障机制。在第三代移动通信网络中,其无线链路都采用的是CDMA制式,快速精确的功率控制技术和接纳控制技术,是提高频谱资源利用率,保证系统稳定运行的关键,也是一种非常有效的解决QoS支持问题的方法。另一方面,由于未来的移动通信网络是全IP网络,IP网络是面向无连接网络,其传输可靠性无法得到保证。而目前的Internet网络是以TCP/IP协议为基础,TCP在无线网络中的性能对于未来的移动用户至关重要,而它的性能越来越依靠于TCP/IP的拥塞控制机制。拥塞是影响数据传输,造成延时、抖动等业务质量指标下降以及带宽、缓存等网络资源利用率降低的关键因素。因此,解决无线网络的资源控制、拥塞控制等一系列复杂问题,满足不同业务类型的QoS需求,不仅是个核心问题,也是一个非常困难的问题,引起了人们广泛的关注。近些年快速发展起来的智能控制理论和技术,主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂控制问题。智能控制技术主要包括神经网络、模糊逻辑、专家控制、遗传算法等几个较为成熟的方法体系。人们开始从不同的方面将智能控制理论应用于对网络的控制中。本文以智能控制理论为基础,针对无线网络中的带宽资源受限、传输信道时变、误码率高的特点,从网络的不同层面,研究无线网络的QoS支持问题:(1)首先,基于神经网络技术,在物理层提出了一种支持QoS的混合神经网络反向链路功率控制算法,它以不同业务需求的目标误帧率为指标,实时检测链路的误码状况,采用不同的神经网络模型,分别控制SIR目标值和移

论文目录:

摘要

Abstract

插图索引

附表索引

英文缩略词

第1章绪论

1.1 无线蜂窝网络简介

1.2 未来移动通信网络

1.3 无线信道描述

1.4 无线网络QoS支持机制的研究背景

1.4.1 无线网络QoS研究需求

1.4.2 无线网络QoS资源控制机制

1.4.3 无线数据传输可靠性保障机制

1.5 智能控制理论基础

1.5.1 神经网络控制技术

1.5.2 模糊逻辑控制技术

1.5.3 专家控制技术

1.5.4 分层递阶控制技术

1.5.5 遗传算法

1.6 本文工作

1.7 论文结构

第2章相关技术及相关研究工作

2.1 无线网络QoS机制的研究现状

2.2 功率控制技术

2.3 接纳控制技术

2.4 无线网络TCP协议拥塞控制技术

2.4.1 TCP协议拥塞控制机制

2.4.2 无线网络TCP拥塞控制

2.5 无线网络TCP协议改进机制的研究

2.6 小结

第3章混合神经网络反向链路功率控制算法

3.1 引言

3.2 WCDMA反向功率控制机制

3.2.1 功率控制过程

3.2.2 控制准则

3.2.3 基本的反向功率控制算法

3.3 神经网络功率控制算法

3.3.1 基本控制原理

3.3.2 外环功率控制算法

3.3.3 内环功率控制算法

3.4 系统仿真

3.5 小结

第4章模糊神经网络智能接纳控制算法

4.1 引言

4.2 WCDMA系统接纳控制算法

4.2.1 接纳控制的原理

4.2.2 上行链路负荷估算

4.2.3 下行链路接纳控制

4.3 模糊神经网络接纳控制算法

4.3.1 系统模型及相关参数

4.3.2 模糊逻辑干扰估计算法

4.3.3 神经网络系统干扰预测算法

4.3.4 接纳判决

4.4 仿真结果

4.5 小结

第5章基于带宽估计的无线网络拥塞控制算法

5.1 引言

5.2 基于带宽估计的TCP拥塞控制算法

5.3 实验结果分析

5.3.1 α取值对带宽估计的影响

5.3.2 性能评价指标

5.3.3 模拟实验参数

5.3.4 实验结果分析

5.4 小结

第6章基于专家控制的无线网络网络拥塞控制机制

6.1 引言

6.2 问题描述

6.3 基于专家控制的拥塞控制模型

6.3.1 专家控制基本思想

6.3.2 拥塞控制模型

6.4 推理判断机制

6.5 拥塞控制机制

6.5.1 离散模型

6.5.2 控制模态集

6.5.3 控制决策过程

6.5.4 控制决策表

6.6 仿真结果分析

6.6.1 仿真环境

6.6.2 仿真结果

6.7 小结

第7章移动网络TCP性能优化控制策略

7.1 引言

7.2 中继窗口模型

7.2.1 中继窗口

7.2.2 数据收发过程

7.3 基于中继窗口的TCP控制机制

7.3.1 拥塞控制机制

7.3.2 流量均衡控制算法

7.3.3 切换控制

7.4 仿真结果分析

7.5 小结

结论

参考文献

致谢

附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录)

附录B (攻读学位期间所承担的专业技术工作)

发布时间: 2006-05-29

参考文献

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