基于吸引子的异构接入网络选择策略研究

发布时间：2023-06-05 19:52

　　随着无线通信网络技术的高速发展,用户数据流量、业务量及终端数量的激增,使得下一代无线通信网络的发展趋于多网络异构、共存的局面。因此,如何优化现有异构的网络资源、动态地选择合理的接入网策略,同时,在保障用户业务需求的基础上,减少传输时延、提升系统整体性能及服务质量已成为异构无线网络中亟待解决的问题。本文针对上述问题,提出一种新型异构无线网络(P-HN)架构包含WiFi网络、蜂窝网络以及电力线载波通信(PLC)网络。在该网络架构的基础上,围绕如何解决异构网络中多接入网络选择问题展开。首先,利用吸引子网络选择策略,以提高网络吞吐量、保障网络负载合理分布为目的,提出基于吸引子算法的流量卸载策略;其次,以减少网络的传输时延、保障异构网络的可靠性及鲁棒性为目的,提出基于排队时延的吸引子网络选择策略;最后,以保障业务优先级需求、增强网络的可靠性及鲁棒性为目的,提出基于优先级的吸引子网络选择策略。本文的主要创新点和贡献可以归纳为以下几个方面:1、P-HN网络架构的设计针对异构无线网络中多种接入技术并存引起的网络融合成度不高、传输时延大等问题,提出了包含多种接入网络的P-HN网络架构。首先,研究并分析了...

【文章页数】：151 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
符号对照表
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景
        1.1.1 异构网络的提出
        1.1.2 现有异构网络的架构
    1.2 课题研究现状
        1.2.1 异构无线网络融合方式
        1.2.2 异构无线网络的资源管理
        1.2.3 异构无线网络的接入选择策略
        1.2.4 保障QoS的接入选择策略
    1.3 异构无线网络的挑战
    1.4 论文的主要内容
    1.5 论文的创新点与组织结构
        1.5.1 论文创新点
        1.5.2 论文组织结构
    1.6 参考文献
第二章 异构自适应接入网模型的构建
    2.1 无线网络融合架构
        2.1.1 相关研究
        2.1.2 融合架构模式
        2.1.3 融合接入网管理模式
    2.2 异构网络(P-HN)模型
        2.2.1 数据包格式转化模块
        2.2.2 控制模块
    2.3 吸引子选择算法
        2.3.1 算法的生物学原理
        2.3.2 吸引子选择算法的数学模型
        2.3.3 吸引子选择模型中的活性因子
    2.4 基于吸引子算法的网络选择策略
        2.4.1 系统模型
        2.4.2 P-HN网络中的吸引子算法模型
        2.4.3 P-HN中吸引子选择过程
        2.4.4 活性因子表达式
    2.5 仿真结果与分析
        2.5.1 P-HN融合仿真
        2.5.2 吸引子选择策略仿真
    2.6 本章小结
    2.7 参考文献
第三章 异构网络中基于吸引子的流量卸载策略
    3.1 问题的提出
    3.2 P-HN的流量卸载模型
    3.3 P-HN中的吞吐量
        3.3.1 PLC网络的吞吐量
        3.3.2 蜂窝网络的吞吐量
    3.4 基于吸引子的流量卸载策略
        3.4.1 流量卸载的数学表达
        3.4.2 算法实现
    3.5 仿真结果与分析
        3.5.1 参数设置
        3.5.2 仿真结果
    3.6 本章小结
    3.7 参考文献
第四章 异构网络中基于用户排队时延的网络选择策略
    4.1 问题的提出
    4.2 网络模型及问题推导
        4.2.1 网络模型
        4.2.2 问题的推导
    4.3 基于排队时延的吸引子网络选择策略
        4.3.1 选择策略的数学表达
        4.3.2 活性因子的映射
        4.3.3 网络选择策略实现过程
    4.4 仿真与分析
        4.4.1 双网络选择模型仿真与分析
        4.4.2 多网络选择模型仿真与分析
        4.4.3 接入网络策略的仿真与分析
    4.5 本章小结
    4.6 参考文献
第五章 异构网络中基于业务优先级的网络选择策略
    5.1 优先级网络选择模型及推导
        5.1.1 异构网络优先级队列管理模型
        5.1.2 异构网络中双优先级队列模型
        5.1.3 双优先级队列模型的推导
    5.2 基于优先级的网络选择策略
        5.2.1 网络选择模型的数学表达
        5.2.2 活性因子的映射
        5.2.3 网络选择策略实现过程
    5.3 仿真与分析
        5.3.1 仿真场景
        5.3.2 性能分析
    5.4 本章小结
    5.5 参考文献
第六章 总结与展望
    6.1 全文主要工作总结
    6.2 未来工作展望
致谢
附录 缩略语表
攻读学位期间取得的研究成果



本文编号：3831943