跨层无线资源管理算法研究

跨层无线资源管理算法研究

论文摘要

在以用户为中心的移动通信系统中,用户对系统的服务质量(QoS)的满意度是衡量系统性能的重要指标之一。本文结合媒体接入控制子层业务的动态特性和物理层无线信道的时频二维弥散特性,从提高用户对系统的满意度的角度出发,从事OFDM系统中的跨层无线资源管理算法研究。论文首先介绍了OFDM技术、业务模型及建模方法,以及多用户多业务OFDM系统下行链路。进而,介绍了无线通信系统中的资源管理方法,其中包括多载波系统中的调度算法、子载波、比特和功率联合分配算法、跨层无线资源管理算法等。多媒体业务具有高速率、低时延的特性,这种特性为基于分组传输的移动通信系统的设计带来了很大的挑战。本文从丢弃分组比分组延时让用户更加难以忍受的角度出发,提出了一种适用于这种业务的跨层资源分配方法。根据用户队首分组的延时与该业务可以忍受的最大分组时延之间的关系,将用户的分组分成高、低两个优先级。通过先为高优先级分组分配资源,后为低优先级分组分配资源的策略,结合自适应子载波、功率联合分配方法,提高了系统的功率效率,减少了平均分组等待时延,从而提高了用户对系统的满意度。在移动通信系统中,用户间的公平性受到了越来越广泛的关注。针对多用户多业务系统中,公平性不统一的现状,本文提出了一种新的基于跨层设计的公平性准则,即服务质量满意度公平性准则。该准则将适用于非实时业务的吞吐量公平性准则,和适用于实时业务的时延公平性准则进行了有效的统一。基于该准则,本文还提出了一种新的跨层自适应资源分配算法。仿真结果显示该算法不仅可以满足具有多种类型业务的OFDM系统中每一类业务的QoS要求,而且可以保证用户间的服务质量满意度公平性。针对现有跨层资源管理算法主要通过效用函数的设计达到系统性能优化这一现状,本文提出了一种充分利用OFDM系统时频二维特性的算法框架。基于该算法框架,已有的资源管理方案,无论是针对单信道系统设计的还是针对多信道系统设计的,也无论是针对实时业务设计的还是针对非实时业务设计的,都可以被方便有效地应用于OFDM系统,且该系统既可以具有多种类型的业务,又可以仅仅具有单一类型的业务。通过为不同类型的业务配置不同的参数,该算法框架可以在充分利用系统资源和提高各用户服务质量满意度之间取得折衷,并保证不同类型业务接收到的服务质量的公平性,满足多用户多业务的QoS要求。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 图表目录
  • 第1章 绪论
  • §1.1 未来移动通信的发展趋势
  • §1.2 无线资源管理的研究现状及挑战
  • §1.3 论文结构和贡献
  • 第2章 下行多用户多业务OFDM系统模型
  • §2.1 前言
  • §2.2 业务模型
  • 2.2.1 语音业务
  • 2.2.2 恒速率流媒体业务
  • 2.2.3 数据业务
  • §2.3 下行多用户多业务OFDM系统模型
  • §2.4 小节
  • 第3章 无线通信系统中的资源管理方法
  • §3.1 前言
  • §3.2 多载波系统中的调度算法
  • 3.2.1 轮转调度
  • 3.2.2 最大—最小公平调度
  • 3.2.3 最大化吞吐量调度
  • 3.2.4 正比公平调度
  • 3.2.5 修正了的最长权重时延优先调度
  • 3.2.6 指数调度算法
  • 3.2.7 Shin的调度
  • 3.2.8 机会调度
  • §3.3 子载波、比特和功率分配算法
  • 3.3.1 余量自适应算法
  • 3.3.2 速率自适应算法
  • 3.3.3 等功率自适应算法
  • §3.4 跨层无线资源管理算法
  • §3.5 小节
  • 第4章 实时业务的跨层自适应资源管理算法
  • §4.1 前言
  • §4.2 系统模型
  • §4.3 跨层自适应资源管理算法
  • 4.3.1 自适应调度算法
  • 4.3.2 自适应子载波、功率联合分配算法
  • §4.4 分析和仿真
  • §4.5 小节
  • 第5章 基于公平性准则的跨层自适应无线资源管理算法
  • §5.1 前言
  • §5.2 系统描述
  • §5.3 服务质量满意度公平性准则
  • §5.4 基于服务质量满意度公平性准则的资源管理算法
  • 5.4.1 跨层调度算法
  • 5.4.2 自适应子载波、比特联合分配算法
  • 5.4.3 队列状态分析
  • 5.4.4 特征总结
  • §5.5 仿真和数值分析
  • §5.6 小节
  • 第6章 双参数跨层自适应资源管理算法
  • §6.1 前言
  • §6.2 系统描述
  • §6.3 双参数跨层自适应资源管理算法
  • 6.3.1 双参数调度算法
  • 6.3.2 自适应子载波、功率联合分配算法
  • §6.4 效用函数的选取
  • 6.4.1 已有的效用函数
  • 6.4.2 选取的效用函数
  • 6.4.3 参数的选取
  • §6.5 仿真结果和数值分析
  • §6.6 小节
  • 第7章 结束语
  • §7.1 全文总结
  • §7.2 进一步研究的课题
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间的研究成果和项目经历
  • 致谢
  • 相关论文文献

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