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同构与异构网中预测资源分配的性能
被引量:
1
1
作者
张宸祚
赵百川
+2 位作者
徐兆祺
郭佳
杨晨阳
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第10期1641-1651,共11页
预测资源分配能利用蜂窝网络的残余资源大大提升吞吐量。本文面向视频点播等非实时业务,研究在使95%用户播放视频的卡顿时间小于其预期值时预测资源分配能够使网络支持的非实时业务请求到达率提升多少。为了研究预测窗长对预测资源分配...
预测资源分配能利用蜂窝网络的残余资源大大提升吞吐量。本文面向视频点播等非实时业务,研究在使95%用户播放视频的卡顿时间小于其预期值时预测资源分配能够使网络支持的非实时业务请求到达率提升多少。为了研究预测窗长对预测资源分配性能的影响,考虑一种性能接近最优解的低复杂度双门限策略,分析了预测窗长度、残余带宽、预测方法、用户接入和小区间干扰对其性能的影响。研究结果表明,通过对所需各种信息设计合理的预测方法,预测误差对双门限策略影响很小;预测窗越长,该策略相对于传统非预测方法的吞吐量增益越大、但增速随窗长增加逐渐变缓;网络残余带宽的方差越大,双门限策略相对于非预测方法的吞吐量增益越大;基于残余带宽的接入方法在异构网络中性能远优于基于接收功率最大的用户接入,且网络负载越重、增益越大。
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关键词
预测资源分配
预测窗长
视频点播
用户接入
深度学习
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职称材料
题名
同构与异构网中预测资源分配的性能
被引量:
1
1
作者
张宸祚
赵百川
徐兆祺
郭佳
杨晨阳
机构
北京航空航天大学电子信息工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第10期1641-1651,共11页
基金
教育部-中国移动科研基金项目资助(1-4 MCM2017)
国家自然科学基金重点项目资助(61731002)
文摘
预测资源分配能利用蜂窝网络的残余资源大大提升吞吐量。本文面向视频点播等非实时业务,研究在使95%用户播放视频的卡顿时间小于其预期值时预测资源分配能够使网络支持的非实时业务请求到达率提升多少。为了研究预测窗长对预测资源分配性能的影响,考虑一种性能接近最优解的低复杂度双门限策略,分析了预测窗长度、残余带宽、预测方法、用户接入和小区间干扰对其性能的影响。研究结果表明,通过对所需各种信息设计合理的预测方法,预测误差对双门限策略影响很小;预测窗越长,该策略相对于传统非预测方法的吞吐量增益越大、但增速随窗长增加逐渐变缓;网络残余带宽的方差越大,双门限策略相对于非预测方法的吞吐量增益越大;基于残余带宽的接入方法在异构网络中性能远优于基于接收功率最大的用户接入,且网络负载越重、增益越大。
关键词
预测资源分配
预测窗长
视频点播
用户接入
深度学习
Keywords
predictive resource allocation
duration of prediction window
video on demand
user association
deep learning
分类号
TN929.53 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
同构与异构网中预测资源分配的性能
张宸祚
赵百川
徐兆祺
郭佳
杨晨阳
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019
1
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