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一种基于Q -学习的认知无线网络接入方案,谭力,陈亚迷,下一代无线网络是多种无线接入技术并存的异构网络,要充分利用各种无线技术网络的资源,为用户提供更好的服务,需要实现异构网络
国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 控制信道获取异构网络信息的细节 本文提岀了一种认知网络场景下的由终端独立决策执行的基于Q学习算法的接入网络 选择方法。其中,终端借助于CPC提取相关的异构网络信息,然后根据自身的业务类型 90服务质量要求,查询Q值表,选择最佳的接入网络。此外,本文将“低碳”概念引入,作 为其中的一个评佔性能指标。因此,终端选择接入网终时,会把不同网终不同业务流的功率 消耗情况当做一个重要决策因素。仿真结果显示,通过采用本文提出的接入网络选择方法, 能够,由终端选择合适的接入网络,能够明显提升接入性能,并且能够有效降低相同业务流 的平均功率开销。 95家庭基站基本接入控制 近年来,家庭基站成为一种颇具吸引力的用户设备;一般地,该设备由用户白主部署, 用于増强室内覆盖和室内数据业务提供,使得移动运营商能够在既有LTE以及UMTS授权 频谱上展开新的服务与应用。同时,也因为家庭基站是由用户自主部署的,它提供了一种低 成本低开支的移动网络覆盖延伸和容量增强的有效解决方案。然而,如何为家庭基站与宏基 100站的十扰避免问题提供有效的解决方案,仍然是当前家庭基站网络成功实现广泛部署的关 键。值得一提的是,家庭基站与宏蜂窝泥合网络的十扰冋题同家庭基站的接入模式密切相关; 家庭基站的接入模式决定了某特定的用户可以或不能接入到这个家庑基站 那么如何实现有效的家庭基站接入控制呢? 3GPP引入一个“封闭用户群( Closed Subscriber group,CSG)”的概念,CSG概念是 105这样一种方式:它将所有允许接入某一个或者某一组家庭基站小区的所有用户集合起来,形 成一个闭合接入用户群。,其中,这些小区从属于公共陆地移动网( Public land mobilc Network,PLMN)[9]。同时,我们期望登记为一个或者一组家庭基站所有者的用户能够依 照运营商的规范,更新CSG的部分用户。此外,一个用户终端原则上可以接入多个家庭基 站或者多个家庭基站组。3 GPP TSG核心网络与终端( Core and Network terminal,CT)第 10工作组规定了用户更新家庭基站CSG列表的核心网络信令。显然地,CSG概念的引入,能 够帮助用户根据CSG身份自主决策是否能够接入某一个家庭基站,从而减少与核心网络之 间不必要的信令传输并节省其电池寿命开销。目前,3GPP标准化文档[1经依照CSG概 念,将家庭基站的接入模式分类如下: l15 表1用户接入家庭基站的方式 Tab.I Fcmtoccll Acccss modcs 开放式接入方式封闭式接入方式 混合接入方式 CSG用户 接入 接入 优先接入 非CSG用户 接入 拒绝接入 接入 其中,采用开放式接入模式的家庭基站,允许所有用户以同等权限接入;采用封闭式接 入模式的家庭基站仅接纳注册在其CSG的用户;混合式接入允许接纳所有的用户,并且CS 120用户具有优先接入权。 显然,寻找一种控制家庭基站接入的有效方法对于运营商网络性能优化具有重要意义: 可以帮助控制运营商囯程链嵱传输的数据量(家庭基站和运营商核心网终之间),以及控制 空中接冂容量如何在注册用户和非注册用广之间实现有效的分配。在用户端,减少用户用于 寻找家庭基站的开销同样重要。通过采用止确的接入控制策略,将有可能使家烶基站以最合 125适的方式进行操作,同时给运营商和用户带米利益。为了保证用户寻找允许接入的家庭基站, 3 国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 运营商可以配置网络,使得所有的用户持续搜索可接入的家庭基站小区。然而,这种做法存 在明显的问题:网络中的用户用于搜索家庭基站的时间越长,其电池寿命越短。因此,家庭 基站接入控制策略的一个基本设计要求是:接入控制策略需要保障用户仅仅在用户冇需求 具体需求将在下文定义)接入家庭基站网络的时候采会展开家庭基站小区的搜索以及尝试 130接入。 本文建议采纳如下方式进行家庭基站与其用户的链接:首先地,由家庭基站为其用户定 义一个PLMN范围內唯一的CSG识别 CSG ID。然后由各个支持CSG用户接入的家庭基站 分别广播与自己用户对应的CSG识别。与此同时,用户端需要了解自己从属于哪个哪些 CSG,并存储这些CSG的⑩D。这样,CSG用户通过检查某个家庭基站广播的CSGⅠD是否 135存在于自身的CSG刎表中即可确定可否接入该家庭基站;另方面,非CSG用户终端可以 通过核对目标家庭基站小区发送的CSG小区指示判断该小区是否是CSG小区,从而确定是 否进一步同该家庭基站小区建立通信:其中CSG小区的CSG指示设置为TRUE,非CSG 小区设置为 FALSE:当且仅当目标家庭基站小区发送的CSG指示为 FALSE,即目标家庭基 站小区为非CSG小区时,用户终端考虑继续与该小区建立连接并尝试通信。 l40 基于学习的接入网络选择方法 来无线通信网络是多种无线接入技术共存的异构网络,相同的块地埋区域可能同时 被多个不同无线接入的网络所覆盖。同时由于网络复杂多变,多种无线接入技术共存,宏蜂 窝、微蜂窝和家庭基站相互融合、共享且竞争资源。本文中构建了一个被LE,wLAN、 HSPA以及家庭基站与宏蜂窝网终共同覆盖的区域,并且假设用户终端可以借助于CPC,具 45备发现以及选择接入这三种网终的能力。在这个异构网络环境下,业务、网终以及用户终端 将提岀寳种不同的需求,因此,面向复杂系统异构网络环境,需要设置一个统一的参籹来衡 量用户的各种不同的需求,才能使用相同的一个方法有效地实现网络接入。因此,决定接入 网络选择的参数需要能够描述上述不同功能实伓的一般性,并且该参数应该能够通过简单的 交互或者计算获取,能够屏蔽低层次的细节,并降低计算的复杂度。木节主要针对家庭基站 50/宏蜂窝复杂架构下的异枃网络环境的网络选择算法进行设计,其中网络选择算法输入参数 包括:当前各种接入网络不同小区类型的覆盖情况,业务负载,服务和类以及单位时间内单 位带宽的平均功耗 方法模型 本文米用Q学习的方法来实现內络参数配置的动态调整,以实现系统整体性能的优化。 155只体的实施是在每个用户终端侧建立一个二维Q值表,其中一维用于代表所有可能状态的 索引,另个维度用」代表所有可能行为采取行为的索引。Q值表中的每个单元代表给定状 态s下,采取行为a对应的收益,即Q值q(s,a)。我们的行为选择方案是:根据Q值表,终 端以一定的概率决策执行行为集合中的某一行为:并且如果行为的Q值越大,该行为被选 中概率越大:可以理解,因为Q值越大,表示网络收益越大,从而执行该行为的预期效益 l60越好。关于行为选择,主要有如下两种方案:一是基于过去行为选择的经验,决策当前采取 什么样的行为;二是尝试一种新的行为。这两种方法各有优劣:基于过去学习的纾验可以使 行为选择算法快速实现稳定和收敛,但是存在风险,因为这种方法很容易陷入局部最优;另 方面,通过尝试新的行为空间可以获得更加广泛和仝面的经验,从而可以实现更加优化的 性能,但是需要付出史多的学习时间作为代价 国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 165 在本文中,我们选择了基于波尔兹曼分布的行为选择算法;以波尔兹曼为代表的概率选 择方法能够通过强化学习逐步提升行为选择算汯的适应性。据文献指出,概率选择方法已经 被广泛仗用,并且相比基于多代理的确定策略行为选择具冇更好的性能。该)法的只体模型 请参考。在波尔兹曼模型中,用户在状态S下执行某一行为的概率p(a)可以计算为如公式 (1)所 exp exp(,)(1) 其中,T是温度常量。如果T接近于0,那么行为选择的方法接近于确定性的,并且随 着T的增人,行为选择将趋于随机化将采用穷举搜索状态-行为纽合的策略。 方法流程 具体地,本文提出的算法流程如下 175 (1)将每个终端Q值表中的所有数据初始化为0 (2)一日有接入请求到达,用户终端即根据会话条件和网终负载信息构建新的状态s 具体地,s中包含四个元素(C,H,G,PL),其中=[1,,…,1,∈{,,8}代表 接入终端的网终覆盖情况,如果用二位技术法来表示的话,第一位为1,表示该用户处于 LTE网络的覆盖,类似地,第二位数为1,表示该网终处于WLAN网终的覆盖,第三位数 180为1,则表示网络处于HSPA络的覆盖。H=[1…,,…,],∈{2,3}代表终端允许接 入的小区类型,1,2,3分别表小终端允许接入对应某个制式(例如LTE)的宏蜂窝小区、家 庭基站小区或者终端同时被该制式宏蜂窝小区和家庭基站小区覆盖。说明:终端是否允许接 入家庭基站小区可以通过如上文所述的方法进行判定。另外,由=[1…,"…,], e1.…,}代表请求接入的业务类型。-[…,…,J,∈(0,2,代表了用广业 185务重定向(服务小区重选)选中的接入小区方案,其中0,1,2分别对应三种不同的无线接入 技术。=[1,…,,…,],∈0,1,,10}代表了目前所有接入网络的负荷水半。在获得新 状态s后,用户终端在当前使用的Q值表中查询所有对应的Q值。 3)根据Q值表,用户终端采用公式(1)确定接入各个网络的概率。如果所选择的 网络有足够的带宽来接收并服务该用户终端,那么用户终端根据所选择该网络带来的收益计 190算反馈值;否则终端尝试接入到另一个网络。收益反馈值可以计算为:(,)=5()z21/2, 其中5()是业务的效用函数,具体计算为()=B*,B是由于终端重定向时延产生的 中断因子,是业务数据速率,从而()表示平均传输的数据率,即单位时间有效传输的 数据量。τ是业务持续时间,是终端的能源消耗情况,λ基于能源消耗情況的权重指标。 显然地,收益反馈值同用户实现的数据率成正比,而同单位时间的能源廾销成反比 195 (4)根据选择各种行为产生的反馈值以及上一轮产生的Q值信息,终端更新与状态s 和行为a相关的Q值信息为:(,)=(,)+八∑[x(刀(),其中 (,)={|,},r=max"(,),()=max{1(,)}:z是所选择的方案 c是学习因子。 国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 性能评估 200 本文拟在如图1所示覆盖区域应用如上文所述的算法;并且假设该区域为LTE、WLAN 以及HSPA多种无线接入技术及宏蜂窝和家庭基站联合覆盖,只体的仿真参数配置如表2 所小 传统手机 点 都终 家庭基 A宏基站 LTE宏基站 家庭基站 无线信号 205 图1场景图 1g 表2仿真参数设置 Tab. 1 Simulation parameters LTE宏蜂窝HSPA宏蜂窝LTE家庭基站HSPA家庭基站WLAN 小区容量 10 1.5 1.5 (Mbps) 覆盖范崮(m) 1000 600 80 100 200 业务到达率μ 1/6,1/5,1/4.1/3,1/2,2/3 (数据包/s) 业务持续时间 120 1/u(S) 业务速率 32 pps 时间折损因子 0.9 学习因子 0.1 仿真迭代次数 l0,000 通过仿真,我们将本文提供的网络选择接入方案同随机接入方法(其中,一旦用户进入 可接入家庭基站区域即接入家庭基站)进行了比较。如图2和图3分别比较了两种方案在不 同业务到达率下实现的阻塞率和平均功耗:仿真结果表明,本文提供的网络接入方法可以显 著提高服务质量,同时有效地降低功耗。 国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 阻塞率比较 凵4 .35 随机 3 业务阻塞率 .25 12 0.15 .1 05 窄平 业务到达率 图2业务阻塞率比较 Fig. 2 comparison of blockage 单位带平均功率比较 Q学习 一卖 随机 m 单位带宽平均功率 550 60O 500 3.5 55 ψ务到达率 220 图2单位带宽平均功率比较 Fig. 2 comparison of average power consumption per BW 结论 本文面向用户终端提供一种基于Q学习的认知无线网络接入方案,该方法充分利用了 225认知无线电技术以及认知无线网络相关技术,使得移动终端能够根据自身的偏好或者QoS 国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 需求,选择最合适的接入网络,同吋实现系统整体能耗廾销最优化。仿真结果表明,本文提 供的网络选择算法能够显著提升系统的阻塞情况并降低系统的能耗开销。 参考文献 230 [1] Baldo N, Zorzi M, Cognitive Network Access using Fuzzy Decision Making[C], IEEE International Conference on Communications (ICC 2007), JUN 24-28, 2007 Glasgow, SCOTLAND [2]Al-Gizawi T, Peppas K, Axiotis D L. et aL., Interoperability Criteria, Mechanisms, and Evaluation of System Performance for Transparently Interoperating WLAN and UMTS-HSDPA Networks[J1, IEEE Network, vol. 19(4), Aug.2005,pp.66-72 235 [3] Gustafsson E, Jonsson A. 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