【摘 要】
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日益增长的数据业务以及大量智能设备的应用促进了无线通信的演进,但同时也带来了许多新的挑战。而无源光网络(Passive Optical Network,PON)与云无线接入网(Cloud Radio Access Network,C-RAN)的融合网络结合了光网络与无线网络的优势,能够满足日益增长的移动无线网络需求。C-RAN将传统基站中的基带处理单元(Baseband Unit,BBU)和前端无
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日益增长的数据业务以及大量智能设备的应用促进了无线通信的演进,但同时也带来了许多新的挑战。而无源光网络(Passive Optical Network,PON)与云无线接入网(Cloud Radio Access Network,C-RAN)的融合网络结合了光网络与无线网络的优势,能够满足日益增长的移动无线网络需求。C-RAN将传统基站中的基带处理单元(Baseband Unit,BBU)和前端无线发射单元(Remote Radio Head,RRH)从地理位置上分隔开,并通过PON将这两个部分相连接,构成一种分布式RRH与集中式BBU相结合的架构。因此,本文从C-RAN整体架构出发,并以提高网络能效为目的,对其中资源管理以及设备休眠相关问题进行研究,并提出相应的策略。首先,本文对PON以及C-RAN网络进行了详细介绍,包括研究背景、网络结构、技术特点等;然后从内容缓存、协作资源管理、网络节能等方面介绍了其研究热点。最后通过介绍C-RAN网络前传资源管理策略引出本文工作重心。其次,本文提出一种负载聚合的C-RAN节能机制。考虑用户服务质量(Quality of Service,QoS)以及网络资源,建立网络能耗的优化模型。基于BBU与RRH两者的独立性,将原始问题分解为两个子问题即BBU资源分配问题与RRH资源分配问题,并采用启发式算法解决网络资源分配问题。结果表明,所提机制在保证用户QoS的同时,有效地提高了网络资源利用率与网络能效。再次,本文提出一种基于机器学习的混合供电C-RAN的资源分配机制。根据网络收集能量的特性,建立回归分析模型,利用这种模型,计算出不同时刻能量到达率。基于无线信道的时变性和能量到达率,通过强化学习使得网络与环境进行交互学习,实现网络资源的优化分配。结果表明,所提机制保证了用户QoS,提高了网络资源利用率与网络能效。最后,对本篇文章的主要工作内容和创新点进行总结,并对后续的研究工作提出目标。
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