面向移动云计算接入网络的高能效无线资源管理

双层宏蜂窝/小蜂窝异构网络不但能解决室内用户的覆盖问题,还可以大幅度降低网络能量消耗。但是,网络中的跨层和层间干扰会降低网络性能,高能效的无线资源分配和优化方法无疑将成为解决此问题的有效途径。首先,给出了一个移动云计算管理框架。然后,针对无线单链路定义了空间传输效率,比较和分析了多种单链路效率度量的含义和数学性质,并针对基于LTE-A(long term evolution-advanced)的移动云计算接入网络,提出了一种高能效的无线资源管理算法。为了快速地达到最优解,设计了一个快速收敛的迭代算法。仿真分析说明此资源管理算法实现了移动云计算系统能量效率和吞吐量的高效折中。

时分波分无源光网络与云无线接入网联合架构中负载平衡的用户关联与资源分配策略

在时分波分无源光网络(TWDM-PON)与云无线接入网(C-RAN)的联合架构中,由于无线域的负载不均衡问题,限制了网络整体的传输效率。为了充分利用TWDM-PON与C-RAN联合架构的网络资源,并保证用户的服务质量(QoS),该文提出一种负载平衡的用户关联与资源分配算法(LBUARA)。首先根据不同用户的服务质量需求以及分布式无线射频头端(RRH)的负载对用户的影响,构建用户收益函数。进而,在保证用户服务质量的前提下,根据网络状态建立随机博弈模型,并基于多智能体Q学习提出负载均衡的用户关联和资源分配算法,从而获得最优的用户关联与资源分配方案。仿真结果表明,所提的用户关联和资源分配策略能够实现网络的负载均衡,保证用户的服务质量,并提高网络吞吐量。

异构云无线接入网架构下面向混合能源供应的动态资源分配及能源管理算法

针对面向混合能源供应的5G异构云无线接入网(H-CRANs)网络架构下的动态资源分配和能源管理问题,该文提出一种基于深度强化学习的动态网络资源分配及能源管理算法。首先,由于可再生能源到达的波动性及用户数据业务到达的随机性,同时考虑到系统的稳定性、能源的可持续性以及用户的服务质量(QoS)需求,将H-CRANs网络下的资源分配以及能源管理问题建立为一个以最大化服务提供商平均净收益为目标的受限无穷时间马尔科夫决策过程(CMDP)。然后,使用拉格朗日乘子法将所提CMDP问题转换为一个非受限的马尔科夫决策过程(MDP)问题。最后,因为行为空间与状态空间都是连续值集合,因此该文利用深度强化学习解决上述MDP问题。仿真结果表明,该文所提算法可有效保证用户QoS及能量可持续性的同时,提升了服务提供商的平均净收益,降低了能耗。

能耗和时延感知的虚拟化云无线接入网络资源分配机制

针对现有虚拟化云无线接入网络(C-RAN)资源利用率低、能耗高、用户服务质量无法得到保证等问题,该文提出一种能耗和时延感知的虚拟化资源分配机制。根据虚拟化C-RAN的网络特点及业务流量特征,考虑资源约束和比例公平,建立能耗和时延优化模型。进而,利用启发式算法为不同类型虚拟C-RAN和用户虚拟基站分配资源,完成资源的全局优化配置。仿真结果表明,所提资源分配机制在提高网络资源利用率的同时,不但使能耗节省了62.99%,还使时延降低了32.32%。

异构云无线接入网络:原理、架构、技术和挑战

为了缓解密集异构无线网络节点间严重的干扰,提高节点间分布式协作处理增益,同时解决云无线接入网络控制信息传输复杂、无法和已有移动通信网络融合等问题,提出了异构云无线接入网络(H-CRAN)作为5G移动通信系统的接入网解决方案。所提H-CRAN的核心是将云无线接入网络与密集异构无线网络融合,将控制平面功能从云无线接入网络中抽离,通过已存的异构大功率节点实现控制平面功能和全网的无线覆盖,利用无线射频单元实现热点区域海量业务的大容量传输。介绍了H-CRAN的系统架构、关键技术组织和研究技术挑战等。

云计算无线接入网下的物理下行控制信道增强

为解决传统长期演进(Long Trem Evolution,LTE)无线接入网存在的协调不充分、难于实现等缺陷,针对物理下行控制信道增强可行性进行科学分析,提出针对物理下行控制信道的有效增强方案,包括资源预留、联合发射、跨载波调度等,以进一步增强物理下行控制信道,解决传统LTE无线接入网自身存在的种种缺陷,为该领域科研人员提供有益理论及实践指导。

基于需求预测的云无线接入网计算资源分配策略研究

云无线接入网利用网络功能虚拟化和软件定义网络技术以支持端到端的网络切片,使得接入网可共享无线、终端和网络等资源,已成为5G网络中优先采用的网络架构。针对云无线接入网中端到端的网络切片场景,通过控制平面建立的数据驱动运维框架来收集网络信息并进行数据处理。预测未来一段时间内计算业务量的需求,设计了一种基于虚拟化网络功能(VNF)的计算资源分配方案,提出了基于降序最佳适应(BFD)的离散粒子群算法。仿真结果表明,所提出的策略和算法可实现云无线接入网计算资源的动态灵活分配,并能有效降低VNF迁移能耗和迁移次数。

智能反射面辅助OFDMA云接入网的资源分配方法

本文研究了智能反射面(IRS)辅助OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,正交频分多址接入)云无线接入网(C-RAN)的下行链路传输系统,其中基带处理单元(BBU)池通过多个远端射频头(RRH)与多个用户进行通信.RRH到用户的接入链路采用OFDMA接入技术.对于BBU池到RRH,采用无线前传链路,并且部署多个IRS以增强链路传输能力.在BBU池和每个RRH发射功率约束下,本文提出通过联合优化前传链路和接入链路资源配置使下行用户和速率最大化.由于该资源配置问题是非凸的,首先采用连续凸逼近(SCA)对目标以及约束条件进行转换.其次,将转换后的问题拆分成三个子问题来交替性求解.最后,计算机仿真结果显示了所提出的联合资源分配方法与其他基准方案相比具有显著的传输性能增益.

基于自由空间光通信的云无线接入网上行链路优化研究

为了提高云无线接入网的前传传输速率,探讨了将无线电自由空间光应用于云无线电接入网的网络优化中,设计了上行链路中联合射频和无线电自由空间光链路的前传,使用户的传输速率最大化。仿真实验表明,添加无线电自由空间光链路大大提高了用户的速率。

云无线接入网的系统架构和技术演进

云无线接入网(cloud radio access network,C-RAN)被认为是有望解决第五代移动通信(5G)技术服务需求问题的核心技术方案之一,已有研究表明C-RAN具有显著的技术优势,能有效提升网络的谱效率和能效率。总结了C-RAN的研究现状,给出了其系统架构和核心关键技术挑战,并讨论了C-RAN架构相比传统方案具有的优势和性能提升。

MEC在5G无线接入网中的应用

在5G时代,低时延通信已成为实现高效数据处理和实时服务的关键需求。移动边缘计算技术通过将计算资源和服务部署在网络边缘,显著减少数据传输时间和延迟。详细探讨移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术在5G无线接入网中的应用,包括MEC的任务卸载与调度策略、与网络切片技术的结合以及与软件定义网络/网络功能虚拟化(Software Defined Network/Network Functions Virtualization,SDN/NFV)技术的协同,实现5G网络的低时延通信。

一种5G异构云无线接入网络的D2D资源分配算法

为了解决设备对设备(Device-to-Device,D2D)资源共享带来的信号干扰问题,提出了一种5G异构云无线接入网络的D2D通信资源分配算法。在保证服务质量的前提下,将宏用户设备的频谱资源分配给D2D和中继用户设备,并且把资源分配问题看作一对一的匹配博弈。采用婚姻匹配理论,得到初始的匹配方案。在初始匹配的基础上,提出了一种遵循卡尔多-希克斯(Kaldor-Hicks)原则的资源交换策略,以提高系统的吞吐量。仿真结果表明,该资源分配算法收敛较快,与现有方案相比,能使系统吞吐量提升15%以上,能给系统用户带来约10%的增益,并且有较强抗信道干扰能力。

混合能源供应异构云无线接入网的功率分配和能源协作算法

5G异构云无线接入网(H⁃CRAN)架构下能源消耗大幅增加,考虑采用混合能源(电网和可再生能源)供电,针对如何有效利用可再生能源,提高能源效率(EE)的问题,提出了一种联合功率分配和能源协作的优化算法。首先,该算法考虑到可再生能源到达的波动性和用户服务质量(QoS)需求,联合基站功率分配和基站间的能源协作,以系统的能源效率最大为目标,然后采用拉格朗日对偶分解和元启发式方法求解该问题,此外,还利用了Dinkelbach的方法降低了算法复杂度,提高了收敛速度。仿真结果表明,该算法采用能源协作,电网能源消耗减少了约10%,系统EE提高了约12%。

基于NOMA异构云无线接入网的联合子信道和功率分配算法

针对基于NOMA异构云无线接入网中增加网络效用需要以更高的能源消耗为代价,从而导致能源效率低的问题,提出了一种联合子信道和功率分配方案。首先,该方案定义网络效用和电网能源成本之间的差值为系统收益,考虑了最大传输功率、能量收集(energy harvesting,EH)电池容量、用户最小数据速率需求和跨层干扰阈值等约束,以最大化系统收益为目标建立优化问题;然后,采用贪心算法给用户配对并分配子信道,实现低复杂度次优解;最后,利用基于交替方向乘子法的拉格朗日最大化方法优化了功率分配。仿真结果表明,与NOMA系统中未配备EH单元的方案相比,系统收益提高了约18.8%;与OFDMA系统中配备EH单元的方案相比,系统收益提高了约11.8%。

C-RAN:面向绿色的未来无线接入网演进

在高速发展的移动业务和日趋激烈的竞争环境下,移动运营商面临着多方面的挑战:高额的能耗、高涨的建设和运维成本、紧张的频谱资源、快速增长的业务流量以及日趋严峻的成本压力。为解决这些挑战并追求未来可持续的增长,根据现网条件和技术进步的趋势,提出了面向绿色演进的新型无线接入网构架C-RAN。C-RAN是基于集中化处理(Centralized),协作式无线电(Cooperative Radio)和实时云计算构架(Real-time Cloud Infrastructure)的无线接入网构架,集中式基带处理可以大大减少覆盖同样区域所需基站的数量;面向协作的无线远端模块和天线可以提高系统频谱效率;基于开放平台的实时云型基础设施和基站虚拟化技术可以降低成本,共享处理资源,减少能源消耗,提高基础设施利用率。这些特点能够很好地解决移动运营商所面临的上述挑战,并满足营收和未来移动互联网业务同步发展要求。

光纤无线宽带接入网中的边缘计算实验台

边缘计算已经成为一种前景光明的计算范式,可以满足越来越多时延敏感型应用严格的服务质量要求。其核心原则是使云计算的能力更贴近移动设备、传感器、致动器、各种连接物及终端用户的要求,以支持网络边缘处各种类型的服务和应用。

基于QoS需求的云无线接入网频谱分配策略

伴随"互联网+"概念的提出以及快要到来的5G时代,用户通信互联的需求不断上升,一种新型的接入网架构——云无线接入网(C-RAN)应运而生。通过在C-RAN中使用网络频谱分配策略,用户的QoS需求可以得到有效改善。利用云无线接入网可以进行集中化处理的优势,建立了QoS用户需求模型。同时运用该模型,结合启发式搜索蚂蚁算法,提出了基于QoS的频谱资源分配策略。通过仿真结果显示,相比与其他分配算法,该策略能够有效提升网络频谱利用率,满足用户QoS需求。

基于边缘云计算的无线网络设备健康状态评估

无线网络设备作为支撑数据传输的关键设施,一旦健康状态下降,将直接影响正常通信。为此,文章着眼于研究基于边缘云计算的无线网络设备健康状态评估方法。选出20个二级评估指标,3个一级指标,构建评估指标体系,将指标数据采集任务分布到网络的边缘,分布式采集指标数据。基于边缘云中的云理论计算无线网络设备健康值,根据健康值确定对应的无线网络设备健康状态等级。结果表明:无线交换机整体健康值在一般和故障之间,但一般状态的隶属度为0.67,高于故障状态的隶属度,说明健康状态更趋向于一般,由此证明了所研究方法的评估有效性。

雾无线接入网:架构、原理和挑战

为了降低前传(fronthaul)链路开销、避免传统云无线接入网基带单元池中无线信号处理大规模/高实时要求、充分利用边缘网络设备的计算和存储能力,提出了雾无线接入网络(fog computing based radio access network,F-RAN),作为异构云无线接入网络的演进。F-RAN的核心是利用用户和边缘网络设备的计算和存储功能,进行本地业务分发、分布式信号处理和分布式资源管理等。详细介绍了F-RAN的系统架构、关键技术及未来需研究的问题。

基于云计算技术的无线传感通信链路优化策略研究

随着物联网技术的迅速发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)在各类应用中的普及程度日益提高。然而,WSN存在数据传输效率低下、能耗高、安全性不足等问题,成为制约其进一步发展的瓶颈。云计算具有强大的数据处理和存储能力,是解决上述问题的关键。文章概述云计算技术,提出一种基于云计算技术的无线传感通信链路优化策略。该策略通过计算节点间的综合信任值,筛除恶意数据,并对数据进行云压缩,以减轻网络通信负担。为验证这一优化策略的实际效果,设计相关实验。实验结果表明,该策略显著提升了WSN的数据传输效率、安全性及可靠性。