基于Hopfield神经网络的HSDPA调度算法研究

论文摘要

当前,随着无线网络交互类、背景类和流类等业务的不断增长,对蜂窝移动通信系统的容量、通信质量以及覆盖范围等方面的要求不断提高,无线通信下行链路的性能成为反映系统性能的关键因素。为了进一步提高WCDMA系统的下行链路性能,3GPP对WCDMA的空中接口和MAC层做了改进,引入了高速下行分组接入技术HSDPA。基于数据业务的调度策略是HSDPA系统的关键技术,系统需要根据终端用户业务质量的要求,考虑业务的优先级、保证速率和时延要求兼顾公平性原则,尽量使小区吞吐量最大化。本文研究的主要内容就是对HSDPA技术起关键作用的快速分组调度技术。在分组交换网络里,当有多个用户等待接受服务时,必须确定最优的调度规则,安排服务顺序和服务时间,以满足各个业务流的QoS要求,这就是分组调度所要解决的基本问题。在HSDPA这种变速率无线分组网络中,调度策略还要综合考虑信道质量因素,以求充分利用信道。本文的研究内容是通过仿真来实现的。首先,对HSDPA的关键性技术进行了介绍。其次,按照支持实时和非实时业务来分类讨论无线分组调度算法,重点对几种实时调度算法进行了讨论,分析了在固定比特速率情况下M-LWDF算法和PFMR算法的性能,并且在此基础上提出了一种基于HNN（Hopfield Neural Network）的实时调度算法。最后,进行了系统仿真模型的方案设计,并使用NS-2软件进行系统仿真,对得到的实验数据进行了分析,比较了新的调度算法和传统调度算法的优劣。仿真结果表明,基于Hopfield神经网络的分组调度算法能够充分的利用信道,虽然不是一种公平的调度算法,但是很好的获得了用户公平性和系统吞吐量的折中。在与M-LWDF算法和PFMR算法性能比较当中,发现新算法在获得相同公平性指标的同时,有更好的系统吞吐率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 研究的目的和意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 本文研究的主要内容及结构
• 第2章 HSDPA系统及其演进
• 2.1 HSDPA系统概述
• 2.1.1 HSDPA系统概念
• 2.1.2 HSDPA无线接入网结构
• 2.2 HSDPA关键技术
• 2.2.1 HSDPA第一阶段关键技术
• 2.2.2 HSDPA第二阶段关键技术
• 2.2.3 HSDPA第三阶段关键技术
• 2.3 本章小结
• 第3章 无线分组调度算法
• 3.1 无线分组调度概述
• 3.1.1 无线分组调度特点
• 3.1.2 无线分组调度原理
• 3.2 无约束条件的分组调度算法
• 3.2.1 公平吞吐量调度算法
• 3.2.2 公平时间调度
• 3.2.3 最大C/I调度
• 3.2.4 正比公平调度算法（PF）
• 3.2.5 自适应正比公平算法（APF）
• 3.3 有约束条件的无线分组调度算法
• 3.3.1 M-LWDF算法
• 3.3.2 PFMR算法
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于HNN的无线分组调度算法
• 4.1 HNNMR调度算法概述
• 4.2 Hopfield 神经网络
• 4.2.1 Hopfield网络基本模型与动态方程
• 4.2.2 Hopfield网络的能量函数
• 4.2.3 Hopfield网络的稳定性分析
• 4.3 HNNMR调度算法
• 4.3.1 HSDPA信道模型
• 4.3.2 分组调度约束条件
• 4.3.3 HNNMR分组调度模型
• 4.3.4 HNNMR调度算法公式化
• 4.3.5 HNNMR算法的求解过程
• 4.5 本章小结
• 第5章 分组调度算法仿真
• 5.1 HSDPA流业务模型
• 5.2 NS-2 仿真建模
• 5.2.1 网络模型
• 5.2.2 物理信道模型
• 5.3 仿真结果分析
• 5.3.1 无约束条件的调度算法仿真
• 5.3.2 有约束条件的调度算法仿真
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢