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博弈论在无线通信网络接纳控制中的应用

[关键词:博弈论,无线通信网络,接纳控制]  [热度 ]
提示:此毕业设计论文完整版包含【论文,源程序,答辩稿
作品编号:txgc0127,word全文:55页,合计:37000

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博弈论在无线通信网络接纳控制中的应用毕业设计论文------

本文首先引出了在CAC中普遍适用的博弈论模型,说明了此博弈论模型在解决呼叫接入问题中的可行性,给出了模型的构成要素,分析了基于博弈论模型的CAC的一般策略和步骤。并主要对一种上下链路非对称的多媒体无线网络中的CAC算法进行了预留带宽系数的博弈分析,申请接入的两类业务被看作博弈中的局中人,局中人的效用由业务的服务质量(Quality of Service,QoS)来表示,策略集就是可选的预留带宽系数。经过仿真分析,可得到最佳策略组合,这一策略的公平性由非合作博弈的纳什均衡满足,有效性由Pareto限来满足。针对这一CAC算法,本文还提出了一种改进的CAC算法,使得在接纳控制过程中可以对两类业务的预留带宽系数进行动态的博弈,并通过仿真验证了该改进算法的可行性和优越性。

论文的内容和组织结构

本论文主要研究了基于博弈理论的CAC算法。在论文的内容结构上做了以下安排:

第1章即绪论,介绍了论文所研究的内容、研究背景和研究意义,以及论文的组织结构。

第2章首先简要介绍了无线资源管理的基本概况,之后着重介绍了无线蜂窝网中的CAC算法,并对它的研究热点和发展趋势进行了详细描述。

第3章介绍了博弈论的基础知识。包括博弈论的定义、博弈理论的一些基本概念、博弈论分类方式、博弈论模型的建立。最后介绍了两个典型的博弈模型,并给出了求解思路。

第4章是论文的重点。首先引出了在CAC中普遍适用的博弈分析方法,着重对一种基于预留带宽系数博弈的接纳控制方法进行了研究,由于这种方法是在接纳控制后,再采用博弈论方法进行分析来寻找纳什均衡点,不是很有实用意义,所以论文又提出了一种改进的在接纳控制过程中博弈的方法。

第5章是对第4章提出的基于预留带宽系数博弈的CAC算法的仿真和分析,其中包括了接纳控制后进行博弈分析算法的仿真和在接入过程中博弈算法的仿真。通过仿真分析了改进后的CAC算法的可行性和优越性。

最后对整个论文进行了总结并对以后的工作进行了展望。

基于预留带宽的CAC博弈方法

本文在下面提出了一种在上下链路非对称的多媒体无线网络中,对CAC的预留带宽系数进行博弈的方法。我们首先介绍接纳控制所用到的系统模型(主要是业务源模型),接着主要描述一下所用到的CAC算法和建立的博弈论模型和框架,最后讨论如何找到纳什均衡点,从而使接纳控制的资源利用达到既公平又有效。

本文研究了博弈论框架下的CAC。随着无线通信与网络技术的迅猛发展,下一代无线通信网络将承载话音、视频、数据等多媒体业务,如何保证多用户、多业务的QoS是无线网络中一个至关重要的问题。在另一方面,为了保证多业务的QoS常常以降低资源利用率为代价。因为无线网络资源的稀缺性,迫切需要一种有效的呼叫控制机制对这两个相互冲突的目标进行权衡,即在保证多业务对QoS的不同需求的前提下,尽可能充分地利用无线带宽资源。

本文引入博弈论模型,为CAC提供了一个具体的分析框架,将经济学中的利益冲突和追求个人效益最大化的概念应用于CAC,把带宽作为各类业务争夺的资源,通过选择合理的策略,来控制各类业务的呼叫接入,从而进行带宽资源的合理分配。

现将本文主要工作总结如下:

1.引出了普遍适用的CAC的博弈论模型,说明了此博弈论模型在解决呼叫接入问题中的可行性,给出了模型的构成要素,分析了基于博弈论模型的接纳控制的一般策略和步骤。

2.对一种在上下链路非对称的多媒体无线网络的接纳控制算法进行了预留带宽系数的博弈分析。该接纳控制算法同时提供话音业务和数据业务,考虑到业务的实时性要求的不同,为实时性要求较高的话音业务设置了较高的优先级,算法也考虑了用户的移动性,为切换呼叫设置了最高的优先级。小区中的上行链路(下行链路)的带宽有限,所以要为高优先级的呼叫预留出相应的带宽,此预留带宽的大小和一个预留带宽系数值成比例。经过仿真得到不同预留带宽系数值取值下的数据结果,我们对此建立博弈论模型,在博弈模型下进行了分析,得到了既公平又有效的策略组合,这一策略的公平性由非合作博弈的纳什均衡满足,有效性由Pareto限来满足。

3.对上面提出的CAC算法进行了改进,使两类业务的预留带宽系数值在接纳控制的过程中根据网络资源的状况进行自适应的调整,完成预留带宽系数值在接入过程中的动态博弈。为了使预留带宽系数值能够变动起来,本文提出了多种算法,通过仿真测试,选择了效果最好的一种改进算法,并在4.3节对该算法进行了详细的说明,由仿真验证了该改进算法的可行性和优越性。

4.为了能够对CAC算法进行很好的研究,搭建了CAC算法的仿真平台,该仿真平台的用户信息生成模块能够对话音和数据两类业务进行精确的建模,其中的数据业务采用基于ON/OFF机制的自相似模型,其中ON周期服从Pareto分布。

 

 


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