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文檔簡介
1、隨著無線通信技術(shù)迅速發(fā)展,無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)多元化趨勢日益明顯,各類無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)作互補所構(gòu)成的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò),成為無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)展融合的必然趨勢,而合適的網(wǎng)絡(luò)接入選擇是實現(xiàn)異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)資源管理、提升網(wǎng)絡(luò)容量與用戶體驗的關(guān)鍵。因此,本文主要就如何在異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)有效的接入選擇進(jìn)行研究。
網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)發(fā)展趨于多樣化,用戶個性化需求越來越突出,由此產(chǎn)生的不同類型業(yè)務(wù)需求也日益明顯,需要區(qū)分業(yè)務(wù)類型進(jìn)行接入選擇;現(xiàn)有接入選擇算法多側(cè)重采用服務(wù)質(zhì)量(
2、QoS,Quality of Service)作為網(wǎng)絡(luò)選擇標(biāo)準(zhǔn),強調(diào)整體網(wǎng)絡(luò)性能,忽略了不同用戶的具體需求;現(xiàn)有的接入選擇算法未考慮到網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息的可用性和動態(tài)變化,不能做出有效的選擇決策。
針對上述問題,本文引入多臂賭博機(MAB,Multi-Armed Bandit)相關(guān)理論,在不中斷通信的前提下感知網(wǎng)絡(luò)動態(tài)變化,通過自學(xué)習(xí)為各類業(yè)務(wù)匹配最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)。首先,對MAB的具體模型分類進(jìn)行研究歸納,驗證此類模型的回報分布特性,以及不
3、同規(guī)模、不同回報方差對決策的影響,實現(xiàn)算法參數(shù)的選取。
其次,綜合考慮網(wǎng)絡(luò)QoS和用戶體驗(QoE,Quality of Experience)屬性,采用層次分析法,定義區(qū)分業(yè)務(wù)類型的歸一化多屬性回報函數(shù),用以反饋接入對用戶的影響;在MAB選擇算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出多種多業(yè)務(wù)接入的網(wǎng)絡(luò)選擇算法,將MAB模型中單一決策目標(biāo),轉(zhuǎn)換為區(qū)分業(yè)務(wù)的多目標(biāo)決策。此類接入選擇算法在考慮QoS的同時注重用戶需求,利用MAB模型自身的自學(xué)習(xí)
4、特性感知網(wǎng)絡(luò)動態(tài)變化,為各類業(yè)務(wù)接入最優(yōu)網(wǎng)絡(luò),更好的利用已有信息,加快算法收斂速度。通過仿真,比較各算法的接入選擇性能。
最后,對連續(xù)時間MAB(CTMAB,Continuous Time Multi-Armed Bandit)模型進(jìn)行研究,提出了考慮業(yè)務(wù)垂直切換的接入選擇算法。CTMAB考慮了回報的持續(xù)時長,引入回報率作為決策反饋;利用 CTMAB這一特性,定義回報與切換代價的比值為回報率;將各業(yè)務(wù)在其持續(xù)時間內(nèi)劃分為若干決
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