检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：贺子健北京邮电大学

学位级别：硕士

增强移动宽带(eMBB),大规模机器类通信(mMTC)和超高可靠与低延迟的通信(URLLC)是5G的三大应用场景,其中eMBB作为传统移动通信系统的主要应用场景,为了支撑该场景下超高的用户速率和流量密度,将使用大规模天线阵列系统(MassiveMIMO)。此... 详细信息

增强移动宽带(eMBB),大规模机器类通信(mMTC)和超高可靠与低延迟的通信(URLLC)是5G的三大应用场景,其中eMBB作为传统移动通信系统的主要应用场景,为了支撑该场景下超高的用户速率和流量密度,将使用大规模天线阵列系统(MassiveMIMO)。此外,无人机搭载通信设备升空作为一个空中接入节点,具有部署灵活、成本低廉等特点,选择部署合适的无人机基站密度可以有效提升网络的覆盖与容量。但是,无人机通信网络性能不仅受到无人机基站部署密度的影响,还与无人机的飞行高度有关。为了仿真评估5G eMBB的系统性能和无人机覆盖陆地的组网性能,本文搭建了系统级仿真平台,对相应的性能进行了仿真分析,主要工作和创新点包括:(1)从系统的角度,分别在城市宏小区(Uma)与室内热点(InH)场景对大规模天线阵列系统对网络的性能进行仿真研究。在城市宏小区场景中,当基站天线为256根,用户天线为32根时,利用混合预编码技术,网络中大多数用户的SINR可以提升20dB。在室内热点小区,基站天线64根,用户天线为32根时,用户的SINR可以提升25dB以上。(2)对大规模天线阵列系统中混合预编码技术进行研究,给出了模拟预编码与数字预编码对网络性能的增益,分析了影响预编码的性能增益的主要影响因素。混合预编码中,网络中设定的波束数量越多,波束赋型的效果更好,预编码的增益也会越高。但是,如果在网络中设置过多的波束,会使得波束选择时的时间复杂度过高,增加网络的成本。(3)对无人机基站的部署密度以及飞行高度对网络覆盖以及网络容量的影响进行仿真研究,给出了无人机覆盖陆地的组网方案。在地面基站密度较低的情况下,通过部署无人机可以显著提升网络的容量以及覆盖能力,且随着无人机部署密度的增加网络容量与网络覆盖能力都明显增强。另一方面,在无人机部署密度相同的情况下,随着无人机飞行高度的增加,网络容量呈现先增后减的趋势,而网络的覆盖能力会获得增强。本文通过系统级仿真研究了 5G增强移动宽带和空地通信场景的性能。得到的结论对增强移动宽带场景网络性能的研究具有重要的作用,对无人机覆盖地面网络的组网具有重要的指导意义。

关键词：增强移动宽带空地通信大规模MIMO 系统级仿真

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5G增强移动宽带系统级仿真与关键技术研究

5G增强移动宽带系统级仿真与关键技术研究

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作者：朱龙昶北京邮电大学

学位级别：硕士

增强移动宽带(eMBB)场景是5G三大主要应用场景之一。为满足eMBB场景对系统容量、频谱效率、峰值速率等指标进行增强的需求,5G引入了大规模天线(Massive MIMO)和毫米波通信等技术来提升系统性能。为了从系统的角度对5G关键技术在eMBB场... 详细信息

增强移动宽带(eMBB)场景是5G三大主要应用场景之一。为满足eMBB场景对系统容量、频谱效率、峰值速率等指标进行增强的需求,5G引入了大规模天线(Massive MIMO)和毫米波通信等技术来提升系统性能。为了从系统的角度对5G关键技术在eMBB场景下的性能进行分析验证,本文搭建了系统级仿真平台并进行了相关的仿真与研究工作。主要研究内容包括:首先,根据3GPP相关协议标准,设计并搭建了5G eMBB场景系统级仿真平台。重点完成了平台的初始化模块、时间推移模块、基站模块和用户模块,实现了包括高阶自适应调制编码、大规模MIMO、毫米波通信在内的5G关键技术。通过与3GPP提案结果进行校对,验证了平台的正确性。之后,基于所搭建的系统级仿真平台,本文分别对eMBB场景下的大规模MIMO、毫米波通信等关键技术进行了系统级仿真评估,搭建了由工作在低频段的宏基站和工作在毫米波频段的微基站组成的异构网络,并针对不同的系统性能要求提出了组网优化方案。仿真结果表明,在基站端配置256根天线,eMBB系统性能在密集城区部署下的小区频谱效率能够达到12.13bps/Hz;相比于3GPP自评估性能要求,采用本文所调整后的混合预编码配置与毫米波异构组网优化方案后,毫米波异构小区平均频谱效率能够提升约20.5%。最后,为解决传统多用户调度算法难以兼顾系统性能和复杂度的问题,本文在传统调度算法的基础上,针对eMBB场景中用户数量多和信道状况复杂的问题,分别提出了基于混合波束赋形和基于强化学习的多用户调度算法。并基于系统级仿真平台对所提的两种算法进行性能验证。仿真结果表明,两种算法相比于随机调度,性能提升在2倍以上,且均能逼近理论最优值,相比于遍历算法能有效降低计算复杂度,具有一定的实用价值。本论文对5G eMBB场景进行了评估和优化,为eMBB场景的大规模应用提供了仿真数据支撑和理论保障。

关键词： 5G 增强移动宽带系统级仿真大规模MIMO 多用户调度

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5G增强移动宽带的massive-MIMO技术性能分析

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数字通信世界 2020年第5期 62-62页

作者：杨东来华信咨询设计研究院有限公司杭州310051

massive-MIMO技术是5G的关键技术,将其应用到增强移动宽带场景中,能够有效提升5G网络性能,为用户提供高速的移动通信服务。基于massive-MIMO技术建构了5G增强移动宽带的系统模型,并对关键技术性能进行仿真分析,期望对优化设计网络组网... 详细信息

massive-MIMO技术是5G的关键技术,将其应用到增强移动宽带场景中,能够有效提升5G网络性能,为用户提供高速的移动通信服务。基于massive-MIMO技术建构了5G增强移动宽带的系统模型,并对关键技术性能进行仿真分析,期望对优化设计网络组网配置方案有所帮助。

关键词： 5G 增强移动宽带 massive-MIMO技术

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5G控制信道极化码的研究

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北京邮电大学学报 2018年第4期41卷 110-118页

作者：吴湛击吴熹北京邮电大学信息与通信工程学院

极化码是第五代移动通信（5G）的重要信道编码,是被用于增强移动宽带场景控制信道的纠错编码.TS 38.212协议规定的5G-Polar码存在3种码字结构,但没有给出设计的原因和对应的译码方法.为此,介绍了5G-Polar码的可靠性序列设计方法和速率... 详细信息

极化码是第五代移动通信（5G）的重要信道编码,是被用于增强移动宽带场景控制信道的纠错编码.TS 38.212协议规定的5G-Polar码存在3种码字结构,但没有给出设计的原因和对应的译码方法.为此,介绍了5G-Polar码的可靠性序列设计方法和速率匹配方法,并分析了不同类型的码字构造原理、关键特征及相应的译码算法.通过对不同结构类型Polar码的性能和复杂度的对比,分析了各种结构类型的适用条件及原因.同时,通过仿真定量地给出了5G-Polar码在短码条件下相比于LTE TBCC和5G-LDPC码的性能优势.

关键词：极化码增强移动宽带速率匹配分布式循环冗余校验

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基于模糊逻辑的eMBB/URLLC复用机制选择算法

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北京邮电大学学报 2021年第3期44卷 15-20,34页

作者：高月红杨昊天陈露杨鸿文尹宁北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京机电工程研究所测控技术研究室北京100074

增强移动宽带(eMBB)与超可靠低时延通信(URLLC)业务的共存部署是第5代移动通信系统演进中的一项重要内容.现有的下行复用机制包括资源预留和穿刺抢占2种方法,两者的特点和性能不同.为了综合2种机制的优点,实现系统整体性能的提升,提出... 详细信息

增强移动宽带(eMBB)与超可靠低时延通信(URLLC)业务的共存部署是第5代移动通信系统演进中的一项重要内容.现有的下行复用机制包括资源预留和穿刺抢占2种方法,两者的特点和性能不同.为了综合2种机制的优点,实现系统整体性能的提升,提出了一种基于模糊逻辑的复用机制选择算法,能够依据URLLC业务的特征,在资源预留和穿刺抢占2种机制中进行择优选择.仿真结果表明,引入择优选择算法后,URLLC业务的队列时延降低了近50%,与此同时,与URLLC业务复用导致的eMBB业务吞吐量的降低不超过4%.

关键词：模糊逻辑增强移动宽带超可靠低时延通信资源预留穿刺抢占

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5G多连接场景下的资源分配策略研究

5G多连接场景下的资源分配策略研究

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作者：张不方北京邮电大学

学位级别：硕士

随着移动通信技术的发展,第五代移动通信(the Fifth Generation Mobile Communication,5G)系统已经进入商用进程。5G网络被划分为三大场景,即增强移动宽带(Enhanced Mobility Broadband,eMBB)、海量机器通信(massive Machine Type Cormmunication,mMTC)、超可靠低时延(Ultra-Reliable and Low Latency Communications,URLLC)。这三大业务场景涵盖了高清视频、车联网、虚拟现实等新型网络应用,对网络的传输速率、时延、吞吐量、可靠性等方面的网络性能有了更高的要求。多连接技术作为5G组网的一项关键技术,可以用来保障5G多样化和差异化的业务场景及其业务需求。在5G多连接场景下,用户能够同时利用多个小区上的资源进行服务,从而降低业务时延,提高业务传输速率和网络吞吐量。此外,通过多连接技术多路传输的特性可以实现分集,提高用户的传输可靠性。因此,本文开展了 5G多连接场景下的资源分配策略的研究,主要对采用多连接在提升网络性能、保障多业务服务质量(Quality of Service,QoS)开展深入研究,并针对不同的业务场景和QoS指标要求开展资源调配策略的设计及优化。本文的主要研究内容如下:首先,针对5G采用多连接技术在提高用户传输速率和网络吞吐量方面的应用,本文开展了多连接场景下最优化网络吞吐量的业务分流策略的研究,主要包括多连接场景业务分流问题的建模,以及业务分流优化问题。本文主要采用M/D/1排队论来对多连接业务分流问题进行建模,并采用有效吞吐量作为优化指标来衡量业务分流策略的性能。基于此,本文提出了多连接场景下的业务分流优化问题,采用凸优化理论来对该问题进行了求解,并给出了多连接场景下最优化网络吞吐量的业务分流策略。仿真表明本文提出的业务分流策略能够动态的匹配业务流量,实现业务流量与网络服务能力的匹配,从而最大化网络吞吐量。其次,针对多连接技术可以提升5G业务传输可靠性方面,本文开展了多连接场景下基于URLLC业务QoS保障的资源分配策略的研究。本文提出了针对URLLC业务的多连接动态包复制传输机制,该机制不仅能够提高URLLC用户的传输可靠性,还能减少保障URLLC业务QoS所需要的无线资源,提高网络资源利用率。考虑到URLLC场景小数据传输的特性,本文采用有效带宽和有限块长编码信道容量来对URLLC业务及其QoS进行分析和建模。在此基础上,本文提出了多连接包复制传输机制下基于URLLC业务QoS保障的资源分配优化问题,并将其划分为频率和功率资源优化子问题以及包复制传输策略优化子问题来进行迭代求解。仿真结果表明本文提出的多连接动态包复制机制下基于URLLC业务QoS保障的资源分配策略能够在保障URLLC业务QoS的基础上,最优化网络所需要的带宽资源,提高带宽资源利用率。最后,本文开展了多连接场景下跨eMBB和URLLC的混合业务资源调配策略的研究。本文针对eMBB和URLLC业务采取了不同维度的调度时隙和业务优先级设置。此外,为了保障URLLC业务的高可靠性要求,本文延续了上一研究中的多连接动态包复制传输机制来提高其传输可靠性。为了降低URLLC业务对eMBB业务的影响,本文采取多连接来提高eMBB业务的传输速率。仿真表明本文中提出的多连接场景下跨eMBB和URLLC的混合业务资源调配策略能够在保障URLLC业务可靠性和时延的基础上,最大化eMBB业务的传输速率。

关键词：多连接资源分配增强移动宽带超可靠低时延

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5G URLLC和eMBB混合业务场景下的资源分配方法研究

5G URLLC和eMBB混合业务场景下的资源分配方法研究

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作者：王凯华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

当前，第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)已被提升至国家战略高度，我国5G通信技术商用化进程大大提前。电力行业作为关系国计民生的重要基础性资源行业，成为5G技术应用的重要领域。相比于传统... 详细信息

当前，第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)已被提升至国家战略高度，我国5G通信技术商用化进程大大提前。电力行业作为关系国计民生的重要基础性资源行业，成为5G技术应用的重要领域。相比于传统通信，5G在用户体验速率、流量、时延、和连接数等关键技术方面都提出了革新的要求。而在系统通信资源总量有限的情况下，面向5G通信技术的两大关键应用:即超可靠低时延通信(Ultra-reliable and Low Latency Communications,URLLC)和增强移动宽带(Enhanced Mobile Broad band,eMBB)需求共存场景的海量差异化需求业务，如何快速合理地进行多维资源联合分配成为保证其综合服务质量的主要难点。　　为解决URLLC与eMBB混合业务场景下的资源分配问题，本文基于5G组帧设计和自适应帧结构(mini-slot)的概念建立起URLLC和eMBB混合业务场景模型，结合业务复用方案，提出了一种基于分步穿刺的频谱资源优化算法。首先，根据eMBB和URLLC业务特性，建立电力业务单基站下行通信模型。随后，提出基于效用最大化的资源分配优化问题并进行分步求解。问题求解分为两个阶段，预调度阶段和URLLC调度阶段。在预调度阶段，利用梯度法快速获得预分配结果，在预分配结果的基础上，采用松弛法解决URLLC频率资源调度问题，并证明了原问题是一个凸优化问题。为了更有效且准确地获得全局最优解，提出了以最大化系统总效用为目标的贪心算法。该算法在保证低计算复杂度的同时，也能获得全局最优解。仿真结果验证了所提算法在面对差异化需求电力业务混合场景时的有效性。算法在保证URLLC业务时延和可靠性的前提下，尽可能多的提升eMBB业务的性能指标，保证了eMBB业务之间的公平性。　　针对面向配电网大带宽业务与低时延业务并行传输场景下的无线资源联合分配问题，基于非正交频分多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术引入功率资源分配，提出了一种基于递进叠加的多维无线通信资源联合优化算法。首先建立了频率资源与功率资源联合优化模型，并通过对问题进行分层解耦，以提高求解效率。eMBB资源调度层通过效用最大化贪心算法进行分配。URLLC资源调度子问题采用改进的模拟植物生长算法，以将部分已分配给eMBB业务的频谱资源用于与突发URLLC业务数据的共同传输。URLLC功率分配层提出了严格的理论证明以缩小解空间，以此更加高效地计算面向各共用无线频谱资源块的最优功率分配解。通过仿真结果的验证，我们证明了所提出的算法能够快速合理地分配多维无线通信资源，以满足海量高并发业务的差异化需求。

关键词：移动通信超可靠低时延通信增强移动宽带资源分配

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5G混合业务场景下的用户调度与资源分配研究

5G混合业务场景下的用户调度与资源分配研究

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作者：尹光辉华北电力大学

学位级别：硕士

随着通信技术的不断发展,智能终端的数量越来越多,终端数据流量更是以指数方式增长,这给通信系统带来了巨大的压力。新的第5代(Fifth Generation,5G)移动通信系统独立组网功能标准在18年6月冻结,这标志着通信行业进入了一个新时代。2019... 详细信息

随着通信技术的不断发展,智能终端的数量越来越多,终端数据流量更是以指数方式增长,这给通信系统带来了巨大的压力。新的第5代(Fifth Generation,5G)移动通信系统独立组网功能标准在18年6月冻结,这标志着通信行业进入了一个新时代。2019年6月6日,我国工信部宣布发布5G商用牌照,我国5G正式商用。在5G建设初期,增强型移动宽带(Enhanced Mobile Broadband,e MBB)场景会率先被部署,其具有更快的网络通信速率。目前第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project,3GPP)正在制定Release16规范,预计到2020年第二季度Release16冻结。Release16规范面向的应用主要为智能交通以及其他对时延和可靠性要求比较苛刻的应用,因此如何提高超可靠低时延通信(Ultra Reliable Low Latency Communications,URLLC)业务的可靠性是一个值得研究的方向。针对URLLC业务的低延时高可靠特性,本文对如何提高URLLC业务的可靠性在用户调度和资源分配两方面进行了研究,主要工作如下:(1)考虑到以后在同一频带上部署e MBB和URLLC服务将成为可能,第一部分工作针对混合场景下的用户调度和资源分配进行研究,在e MBB用户和URLLC用户共存的场景中,为每个用户增加了时延参数和优先级调节因子,使URLLC用户能够得到优先调度,以满足URLLC用户对时延性能的需求。在资源分配过程中,从系统中预留出一部分带宽作为URLLC用户的额外带宽补偿,以降低URLLC用户的编码速率,提高其传输可靠性,但这会对e MBB业务吞吐量产生影响。仿真结果表明,保留适当的带宽,少量牺牲e MBB业务吞吐量,可以较大幅度提高URLLC业务的可靠性。(2)第二部分工作考虑的场景为单一的URLLC业务场景,结合强化学习——Q学习、深度Q学习,从功率分配的角度对如何提高URLLC业务可靠性做了研究。通过设定动作空间、状态空间、为智能体设定奖励函数使智能体能够自适应的调节对用户的发射功率,来保证用户的可靠性,在一定的重传概率的情况下,尽量节省发射功率。论文对所设计的算法进行了链路级仿真,结果表明,随着学习次数的提升,智能体学到的知识逐渐饱和,用户可靠性得到了提升,空口时延超过1ms的概率逐渐降低。

关键词： 5G 超可靠低时延通信增强移动宽带用户调度资源分配强化学习

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面向工业场景的移动边缘计算卸载策略研究

面向工业场景的移动边缘计算卸载策略研究

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作者：杨昌林东南大学

学位级别：硕士

在工业场景中,设备控制业务对可靠性和实时性有很高的要求。大量工业设备产生的海量数据需要进行实时的计算和传输,这使得其难以在云端处理。为了解决这个问题,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术被引入到工业控制中。MEC是... 详细信息

在工业场景中,设备控制业务对可靠性和实时性有很高的要求。大量工业设备产生的海量数据需要进行实时的计算和传输,这使得其难以在云端处理。为了解决这个问题,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术被引入到工业控制中。MEC是一种将移动用户的计算任务卸载到基站侧的MEC服务器的技术。MEC可应用于控制业务处理以及设备数据的处理分析,扩展工业设备的计算能力以支持大规模生产优化。本文研究工业控制业务在MEC系统处理过程中的通信与计算资源分配问题,主要工作如下: 第二章提出了一个基于MEC的工业控制业务处理系统。该系统通过增强移动宽带(Enhanced Mobile Broadband,e MBB)链路将传感器数据上传至基站(Base Station,BS),经过MEC服务器处理后,再通过超高可靠与低时延通信(Ultra-Reliable and Low Latency Communication,URLLC)链路将控制指令发送给设备。然后建立了一个控制业务时延和系统资源为约束的系统能耗最小化问题。基于块坐标下降法(Block Coordinate Descent,BCD)、凸近似方法、内点法和Karush Kuhn Tucker(KKT)条件,将优化问题分解为四个子问题,推导得到子问题的解,并迭代求解了优化问题的次优解。数值仿真结果验证了本章所提算法在降低系统能耗上的有效性。第三章在第二章的基础上,将系统扩展到了多用户多入单出(Multiple Input Single Output,MISO)情况。同样建立了时延约束下的能耗最小化问题,对上行e MBB传输功率、下行URLLC波束成形矢量、上行下行带宽分配、计算任务分配与MEC计算资源分配进行优化配置。然后基于BCD方法、连续凸近似(Successive Convex Approximation,SCA)方法与二次变换方法(Quadratic Transformation)求解了波束成形设计与带宽分配子问题,并迭代求解原优化问题。数值仿真验证了所提算法与多天线技术在提高系统能效上的作用。第四章在先前两章基于MEC的控制业务处理系统的基础上,提出了基于MEC与移动云计算(Mobile Cloud Computing,MCC)协同的设备数据上报与控制业务联合处理系统。该系统联合处理两种业务以减少设备数据的重复传输,并通过云边协同与数据压缩技术提升系统的处理效率,其中上下行无线传输均使用URLLC链路。首先建立了控制业务时延与数据上传时延约束下的系统能耗最小化问题,通过BCD方法将原问题分解为四个子问题。通过变量代换、SCA方法与KKT条件,分别将四个子问题转化为两个凸问题以及两个凸的拉格朗日对偶问题,以得到各个子问题的解,最终通过子问题的迭代求解得到优化问题的次优解。并使用拉格朗日对偶法与牛顿迭代法求解了e MBB链路下无线传输带宽分配子问题。仿真结果验证了本章所提算法的性能。

关键词：移动边缘计算移动云计算增强移动宽带超高可靠与低时延通信资源分配

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面向5G低时延高可靠传输的资源分配方法研究

面向5G低时延高可靠传输的资源分配方法研究

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作者：邓惠云西南科技大学

学位级别：硕士

为了满足日渐增多的通信业务需求,3GPP提出5G通信支持的三大应用场景:高可靠低时延通信(URLLC)、增强型移动宽带(e MBB)和大规模机器类通信(m MTC),其中,e MBB业务用于应对有高传输速率要求的场景,其目标是提供更大的数据带宽;URLLC业... 详细信息

为了满足日渐增多的通信业务需求,3GPP提出5G通信支持的三大应用场景:高可靠低时延通信(URLLC)、增强型移动宽带(e MBB)和大规模机器类通信(m MTC),其中,e MBB业务用于应对有高传输速率要求的场景,其目标是提供更大的数据带宽;URLLC业务则主要应用于对数据传输的时效性以及可靠性有极高要求的场景。现阶段5G通信中e MBB业务发展已经相对稳定,进而寻求URLLC与e MBB混合业务系统的研究与实现。由于URLLC与e MBB业务传输目标的差异,传统资源分配方法难以适应,且由于频率资源无法随着业务的增加而增加,频率资源的稀缺使得URLLC业务与e MBB业务在系统中的资源隔离变得困难。因此如何在提升系统资源利用率的同时,保证业务传输需求,尤其是URLLC业务的传输需求,是一个严峻的挑战。本文在URLLC与e MBB业务共存场景下,通过共享资源和私有资源的划分实现不同业务间的资源分配问题,以满足不同业务的传输需求,并采用强化学习算法实现了共享资源与私有资源的动态分配,实现了在保证URLLC业务可靠性的前提下,系统资源利用率与系统和速率的提升。考虑到URLLC与eMBB业务共存场景下,现有资源预分配方案导致的资源利用率低、资源复用方案可能对URLLC用户产生的干扰等问题,提出了一种面向业务区分的资源分配方法。将系统可用资源划分为共享资源和私有资源,允许URLLC用户和e MBB用户同时在共享资源中传输,划分的小部分私有资源则作为共享资源无法为URLLC提供可靠传输时的资源保障。文中建立了URLLC与e MBB混合业务传输模型,通过基于可靠性目标的阈值判决方法进行业务资源选择。实验结果表明,相比于资源复用方案以及资源预分配方案,该方法能在保证URLLC业务传输目标的前提下,提升系统和速率。为了使上述方案适应更为灵活、动态的系统模型,进一步地提出了一种基于强化学习的URLLC动态资源分配方法,根据系统内部状态的变化,进行共享资源和私有资源的动态划分。文中将资源分配问题转化为在满足不同约束条件下的系统和速率最大化问题,通过强化学习模型进行优化问题求解。将URLLC与e MBB混合业务资源分配模型建立为马尔科夫决策模型,通过Q学习框架,以基站为智能体与环境不断进行交互学习,选取最优资源分配策略。实验结果表明,在URLLC动态激活系统模型中,相比于资源预分配方案和资源复用方案,该方案都具有更好的性能。

关键词：高可靠低时延通信增强移动宽带资源分配共享资源强化学习

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