论文研究-异构无线网络中的带宽分配策略 .pdf

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异构无线网络中的带宽分配策略,陶洋,欧晗琪,随着现在无线网络的快速发展,网络的使用者数量和网络业务类型日益增长;另一方面,随着多媒体服务的发展,用户对数据速度和带宽
山国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 意的是,查找衣可以减少实付移动预测期间的计算开销。如果预切换发生,则MH向最 近的BS发送带宽请求,并且目标BS中的剩余带宽估计模块将被激活以确定切换可以使用 的剩余带宽量。在拟定的目标BS发现其带宽将不足的情况下,位于BS处的带宽调整协调 尜将请求公共带宽利用率优化模块运用混合遗传算法来克服传统遗传算法在其上层级处收 敛速度低的不足,以重新分配基于不同RAT的BS/AP的带宽。然后将带宽重新分配的结 果发送回每个BS以将带宽重新分配给MII。 80 用户移动性预测模块 MH的预测位置因MH的变化而变化,我们可以通过周期性检测和计算相关数据(包括 位置和速度)来预测用户的卜一个移动位置。MH移动距离r的概率由卜式表示 其中,r是MI移动到下一个位置的距离,u是时间概率分布函数,c是预先设定的常 。因为总概率应该等于1,我们得到: (2) 然后我们把公式(1)中p(r)带入上式得到 ∫n2 2T 2丌 则2z 于是,MH在经过t时间后,到达下一位置的概率可以表小为: (7) 我们再考虑速度和加速度,定义为下一移动位置 2 其中0,0和0分别表小检测到的位置、速度和加速度,t是用于预测下一位置的时 间周期 则公式(7)可以改写为: 山国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 用户移动预测有以下三种情况: (1)MI进入一个BS的覆盖范围。如图1所示,一个MIX当前在BS的覆盖范围之 外。该位置附近的BS可以利用GPS获取位置信息来计算MH将移动到BS的覆盖范围内的 概率密度函数。 A MH∵ 图1MH当前位置在BS覆盖范围外 Fig. 1 A MH currently is outside the coverage of all BSs 由余弦定理可得图1中0可以用以下表小: 1+ 2 cOS 其中r代表BS覆盖范围的半径,1代表MHX与BS的距离,x是MHX与处于BS范 100 围内的位置的距离 如图1所示,MIIX从弧进入到BS覆盖范围的概率如下面等式所示: 相应地,MHX进入到BS覆盖范围的概率密度函数如卜所示: (12 如果覆盖范围的半径和M∏X与BS的距离提前知道,则公式(12)可以改写为: 2 13) 这种情況下覆盖范围半径r被假设为一个常数,我们只需要计算一个MH通过查表法移 105 动到BS的覆盖范围内的一维概率密度函数,并且将其表示为I() (2)MH离廾一个BS的覆盖范围 如图2所示,MHⅩ可以在BS覆盖范围内的任意位置,MHⅩ离开BS覆盖范围的概 率密度函数用下式表示 (14) 4 山国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 110 图2MH当前位置在BS覆盖范围内 Fig. 2 A MH resides inside the coverage of BS 考虑到覆盖范围半径r比MHX与BS距离1更大,概率分布函数可改为如下表小: 2 COS (15) 2 如果MH驻留在非指定位置,MHX离开BS覆盖范围的概率分布函数表小为: (16) 将公式14和公式15带入上式得: )=[1+(-)] 2 (17) cOS 2 115 (3)MH从当前BS切换到另个BS 在情况3中,假设在两个相邻BS之间的通信范围的半径内有有序部署的网格点。接下 来,我们假设两格点之间的距离是h,并且在四个相邻点的正方形的面积是h2。因此,在位 置的概率分布函数可以表示为: ()=2·-() (18) 其中,是MH下吋间段期望到达的位置,值得注意的是,如果到每个相邻网格点 120 的距离够小,则概率分布函数的推导可以更精确。 那么,MH从一个BS切换到另一个相邻BS的概率可以表示为: (19) 其中,G是图3中的灰色区域。 BS1 图3MH离开BS覆盖范围的示意图 山国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn Fig 3 The illustration of the mh X moving out from the coverage of Bs 虽然该方法的计算复杂度比情况1和2中的复杂,但是该方法在实践中是可行的,因为 125 结果可以记录在查找表中以实时查找切换概率。 由于MH进入任何特定的BS覆盖汽围的概率计算复杂,因此用如图4所示的查找衣法 来减少计算开销。侵设MH的预测位置为(X,y)。因为每个BS建∴一个表来记录MH移动到 其覆盖范围內仼何特定位置的概率,所以可以通过表中累积上述概率来得到MH移动到每 个相邻BS的概率。 130 在情况1、2中,因为半径r是·个常数,因此在查找表中只需用·个参数就可以衣示 I(1)和O()另一方面,情况3中必须要设定2个参数,因为两个相邻的BS都参与计算,这 2个参数包括日标位置和指定的G区域 P1 P 图4查找表法分布图 135 The distribution of the lookup tables 剩余带宽估计模块 在每个BS中建立剩氽带宽佔计机制,用于考虑在BS的覆盖范围之外可能到达的MH。 根据上一节中所得到的移动性预测,我们首先估计在t时刻允许BS覆盖范围外的MH进入 140 该BS后,BS仍剩余的带宽数量。用于估计i基站剩余带宽的等式可以表示如下: ∑()+∑( ∑(()x()-∑(()×() (20) 其中,Bwi是i基站的总带宽,BUij(t)是t时刻MHj驻留在BSi中所占用的带宽,公 式右边第三个表达式为t时刻MH从BSi中离开所释放的带宽,第四个表达式为t时刻接 入切换呼叫所需的带宽,最后一个表达式为对于那些当前位于BSi覆盖范围外的MHj进入 BSi所需的带宽。 145 公共带宽利用率优化模块 该模块对所有MHs之间的带宽进行合理分配利用保证其公平性。我们首先通过利用 Wu和Liao的算法来实现所有基站的最大带宽利用率,然后通过知名的Jain的公平性指数 寻址方法来实现链接共亨的公平性。因此,用」优化带宽利用率和公平性的为个目标函数可 以分别用以下两个等式表示: 山国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn IMaX ∑[(R( maX ∑|()×0g:(+2 ()2 max (22) 150 其中 min ∑()≤ . max (24) (25) 0<w<1 (26) () (27) 其中 (28) 其中 ()< 带宽分配中的优化利用率和公平性分别用公式(21)和公式(22)衣示,R(t)为公式(20) 得出的剩余带宽,BWi为总带宽。其中,∑( 表示BSi带宽利用 率。RTTi(t)表示在BSi中数据包传输的往返时间, RTTmax表示往返时间的最大阈值,RSsI(t) 是t时刻在Bsi处接收到的信号强度, RSSImin是BS接收到的信号强度最小值,σi是信号 强度权重。 公式(24)中BUij的取值(给M分配的带宽)在 Bj, min(需求带宽最小值)和 Bi,max(需求带宽最大佰)之间。公式(25)允许接入切换呼叫,不仅可以得到满意的最小 带宽需求同时有机会从BS请求更多的未使用的带宽,根据公式(26)给岀的权重指定每个 MH的优先级。 160 混合遗传算法 混合遗传算法的流程图如图5所示,BS计划分配给MI的带宽首先被转化为进制代 码,作为初始种群。染色体中每个元素都由0、1构成,并且在交叉和突变的过稈中倮持较 高适应度值来生成下一代。 7 山国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 初始化种群 本地搜索 适应度函数 是 收敛 结束 选择 交叉 变异 165 图5混合遗传算法流程图 Fig. 5 The flowchart of the hybrid GA 在使用遗传算法搜索最佳解之前,随机生成一组初始群体。矩阵形式的染色体由n个 BS和m个MH组成,如图6所示。矩阵上的每个元素是衣示MH的分配带宽的32位字符 申。每行代表MI可以从BSn处获得的带宽,每列表示BS可以分配给MIm的带宽。显然, 170 同一行的每个元素之和小于等于MH可以从BS请求到的的带宽,同一列的元素之和应小于 等于BS可以提供的带宽。特别地,如果MH不在BS覆盖范围内,值为O. BS1Bs2∴…BSn H1a11a12 aln MH2a21a22… MH m am1 mn 图6矩阵形式染色体 Fig. 6 The chromosomes in a matrix format 文猷中表明有效的局部搜索算法可以有效地降低计算时间并保持遗传算法解决方案的 质量,本文采用文献2提出的HCS( Hill Climber with Sidestep)算法来进行本地搜索,因为 HCS成功应用于些多目标优化算法中,并验证了多目标优化问题的有效性。 本文使用轮盘选择和单点交叉方法来进行选择和交叉,只允许每列交叉以确保每一列的 总和等于BS可分配的总带宽,其交叉率是100%。此外,突变率设定为初始种群规模的倒 数,随机选择矩阵中的元素不执行以上操作。 180 3仿真与分析 木文设计了一个与实际坯境相近的实验场景,在此场景卜对算法进行模拟实验来验证理 论方法的正确性、有效性及合理性。仿真场景设置了5个Wⅰ-HiAP、12个BS,BS/AP的密 度是15km2,实验期间进行200次迭代,最后以平均值作为结果。文章采用高斯马尔科夫 山国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 移动性模型(HGA)来反怏现实世界的特征。将本文提出的HGA( Hybrid Genetic Algorithm)与 85 SCR-JRRM(Stem Cell Regeneration Joint Resource Allocation Mechanism )[21] DRA(Dynamic Resource Allocation for real-time priority) 22, NGTF(the Non-cooperative Game-Theoretic Framework), MLAT(the Machine Learning Autonomous Throughput scheme )23,OSCAR 24 作比较。 图7为吞吐量对比结果,SCR-JRRM使用呼叫准入控制机制来检查在新请求到达时不 同无线电接入网络中的总的空闲带宽是否满足新呼叫的需要。可以观察到,当新连接集中地 增加时,性能明显恶化,并且MLAT也出现了和SCR-JRRM相同的情况。DRA选择最小数 据包延迟作为主要参数来调整带宽需求,结果,随着连接数量的增加带宽分配也变得更艰难。 NGTF采用接纳控制来控制正在进行的连接的数量,并保留一些资源以维持不同类型的MH 之间的带宽分配机制。可以看出,若预留带宽过量则可能导致系统性能恶化。 OSCAR将每 195 个面向连接的数据流调度到网络接口,并且每个面向分组的数据流通过不同的浏终接口传 输,来增加其吞吐量。本文所提出的方案基于MH的移动性模式的精确预测结合混合遗传 算法来优化带宽分配并有效地管理不同BS之间的带宽分配/预留 HGA -OSCAR MLAT SCR-JRRM DRA bNGTF 呼叫到达次数/每秒 图7吞吐量对比结果 Fig. 7 The comparison of overall throughput 200 图8为平均时延的比较结果。虽然SCR-JRRM在用于确定带宽重新分配频率的推导计 算期间使用基于SCR的自适应联合资源分配模块,但是使用模糊推理的隶属函数来进行参 数的初始设置,很难实现精确的带宽分配。因此,SCR-JRRM的时延比HGA的更长。虽然 DRA根据实吋和非实吋服务类型设置了不同的延时标准,但是仍然存在些延迟问题 NGTF通过纳什均衡最大化了网终的连接数量,但是延迟时间仍然随着新连接的增加而上 205 升。 OSCAR在控削时延方面有与HGA类似的性能。本文算法通过考虑MH的移动性来更 有效地管切换。带宽预留和接纳控制方法不仅保证网络稳定性,而且有效地降低平均时延 图9为系统带宽和用率的对比结果。因为我们提出的仿真环境是实时的,而传统的遗传 算法是低速收敛的,并不适用于我们的仿真环境。然而,一些文献指出HGA可以改善计算 时间找到全局最优,并且这可以显著降低总计算时间。因此,本文采用了基于HGA的公共 带宽利用率优化模块,以提高总体带宽利用率。 SCR-JRRM缺乏在隶属函数中动态调整参 山国武技论文在线 http:/www.paper.edu.cn 数的能力,因此带宽利用率方面的性能比HGA差些。虽然DRA也是进行资源利用最大 化,但是它没考虑移动性预测所以在一些特定BS处可能发生拥塞或资源浪费情况。NGTF 通过接纳控制方法来限制正在进行的连接的数量,但是由于没有考虑动态调整带宽利用 所以它不增加总带宽利用率。 OSCAR在整体带宽利用率方血的性能较差,因为它缺乏解决 215 实吋问题和快速波动的移动无线网络中的负载均衠问题的能力 12 OSCAR MLAT 一sCR→RRM -DR 呼叫到达次数/每秒 图8时廷对比结果 Fig 8 The comparison of delay 0.5 HGA OSCAR SCR-JRRM - DRA -NGTF 呼叫到达次数/每秒 220 图9系统带宽利用率对比结果 Fig 9 The comparison of overall bandwidth utilization 4结论 本文首先介绍了异构无线网络环境下带宽分配的技术背景,通过分析采用其他方法的优 点和补充其不足,先釆用用户移动预测模块再结合混合遗传算法来实现更好更精确的带宽分 225 配。根据仿真结果显示,木文提岀的策略可以准确预测是否可能发生切换,并且有效地提高 了网络带宽利用率,吞吐量,同吋降低吋延保证QoS。 参考文献 [1 Kim Sungwook, Varshney and Pramod KAn integrated adaptive bandwidth-management framework for 230 QoS sensitive multimedia cellular networks[J]. Transaction on Vehicular Technology, IEEE, 2004, 53(3): 835-845 10

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