【摘 要】
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窄带物联网（Narrow-Band Internet of Things,NB-IoT）作为一项新兴的低功耗广域网（Low-Power Wide-Area Network,LPWAN）技术,已在物联网领域取得了广泛的应用。移动性管理（EPS mobility management,EMM）是NB-IoT协议栈非接入层（Non-Access Stratum,NAS）中的一个子层,EMM功能对物联网终
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窄带物联网（Narrow-Band Internet of Things,NB-IoT）作为一项新兴的低功耗广域网（Low-Power Wide-Area Network,LPWAN）技术,已在物联网领域取得了广泛的应用。移动性管理（EPS mobility management,EMM）是NB-IoT协议栈非接入层（Non-Access Stratum,NAS）中的一个子层,EMM功能对物联网终端的位置信息管理和移动性具有重要作用。然而,随着NB-IoT应用的快速发展,在某些终端设备和接入站点密集部署的区域内,因接入过载会导致EMM拥塞,如何优化接入机制成为了当前面临的主要挑战之一。针对以上情况,本文对NB-IoT的无线接入过程进行改进,设计了一种运行于基站侧,基于机器学习的接入拥塞控制算法。基站通过周期性地对无线网接入拥塞环境进行强化学习,实现在每一次接入周期开始前对接入成功系数进行预测,并将该参数和接入资源配置信息通过无线信道广播给终端,确保终端可以实时做出有利于提高接入性能的目标基站选择,以最大程度降低接入碰撞。并在改进的接入机制的基础上,根据3GPP标准协议规范,对NB-IoT终端侧协议栈NAS层EMM子层进行了详细设计与工程实现,包括终端的开机初始附着、安全模式控制、鉴权和位置区更新等功能。论文最后,通过搭建ARM硬件测试平台并基于MATLAB软件模拟信道,实现了EMM子层协议栈的测试环境,对EMM子层协议栈的基本功能和拥塞控制算法性能进行测试。测试结果显示:本文设计实现的EMM子层协议栈中状态管理、鉴权、附着请求发送与附着接受处理等功能模块符合标准协议要求,拥塞控制性能相较于最新版本标准协议中方案有一定提升,终端平均接入碰撞次数降低12.4%,平均附着延时降低11.3%,达到了预期设计指标。本文研究成果改善了无线接入过载和EMM流程拥塞,对NB-IoT应用有一定的工程实用价值。
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