MDP框架下時延敏感業(yè)務的跨層調度.pdf

1、本文研究了基于馬爾科夫決策過程(Markov Decision Process，MDP)的時延敏感業(yè)務的跨層調度問題。
　　 在基于TDMA的多用戶單業(yè)務調度系統(tǒng)中，用戶通過競爭傳輸時隙來接入信道，調度器根據(jù)用戶交互的期望傳輸速率決定時隙的最終使用權，被選用戶則以一定速率發(fā)送數(shù)據(jù)。本文在計算用戶期望傳輸速率時，重新分析值函數(shù)的數(shù)學性質，將批更新的學習算法應用在此系統(tǒng)。仿真結果表明，批更新算法可以滿足所有用戶的時延約束；同時，通過

2、分段函數(shù)對值函數(shù)的數(shù)學逼近，只需幾十個點的更新即可近似得到原來幾百個點更新得到的結果，節(jié)省存儲空間，提高了收斂速度。
　　 進一步地，本文在多用戶系統(tǒng)中引入多業(yè)務。根據(jù)3GPP/3GPP2規(guī)定的四種業(yè)務的QoS要求，劃分業(yè)務優(yōu)先級，按照不同用戶的時延限制、時變的信道特性以及緩沖區(qū)隊列長度變化特點，給出一種多用戶多業(yè)務的接入傳輸機制，并利用在線學習算法對其仿真。仿真表明用戶的時延約束不同，其接入系數(shù)就不同；同樣參數(shù)下，高優(yōu)先級業(yè)務