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为了应对移动互联网业务带来的巨大挑战,第五代移动通信系统(5G)网络将支持丰富多样的应用场景以及差异化的业务需求。网络切片作为5G中的关键技术,通过虚拟化技术将实际网络抽象成多个端到端的逻辑网络,并为每个逻辑网络提供最优化的资源分配方案,以高效地实现网络切片的按需定制。面向5G的关键能力需求,基于集中化处理、协作式无线电和实时云计算架构的云无线接入网络(CloudRadioAccessNetwork,C-RAN)是未来无线接入网演进的重要方向。因此,结合网络切片和C-RAN的研究,有利于提高网络性能,满足5G的业务需求。而资源管理是满足无线接入网切片需求的重要内容,基于蜂窝网络下单基站的切片间的资源分配问题已经成为当下的研究热点,但是其资源分配机制在C-RAN中直接使用并不能实现很好的网络性能,因此,研究在C-RAN架构下多个接入网切片间的资源共享具有重要的价值和意义。在此背景下,本论文的主要工作是基于云无线接入网络的资源切片算法研究。首先,本论文对基于C-RAN架构下多网络切片的频谱资源分配问题进行研究。基于博弈论的定价机制是解决资源管理的有效手段,在本文我们考虑到频谱资源的成本及基础设施提供商(Infrastructure Provider,InP)和虚拟网络运营商(Mobile Virtual Network Operator,MVNO)通过频谱资源分配获得的实际利益,提出了在C-RAN架构下基于Stackelberg博弈定价模型为多个网络切片分配频谱资源的问题。InP作为博弈的领导者,通过合理定价出售其频谱资源以追求自身收益最大化,MVNO作为跟随者,根据频谱定价动态地向InP租用频谱资源为其用户提供服务。最后利用仿真结果验证了该Stackelberg博弈均衡点的存在性。其次,本论文对基于C-RAN架构下为多个网络切片联合分配不同网络资源的问题进行研究。实际上,网络切片对多种网络资源都进行共享,包括无线资源和物理基础设施资源。因此,我们提出了在C-RAN中以最大化网络的吞吐量为目标,为多个网络切片的用户联合分配载波、功率以及远端射频头(Remote Radio Head,RRH)的优化问题。通过把原问题进行分解成两个子问题,然后提出了一种两步次优化的算法对其进行求解。最后,利用MATLAB对算法进行仿真,并与其他资源分配方案进行比较分析,证明了所提资源分配方案的优越性。