无线宽带移动网络中基于内容频谱感知的资源管理研究

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1、⑧论文作者签名：丝莶!＆指导教师签名：堑垫!垂论文评阅人1：评阅人2：评阅人3：评阅人4：评阅人5：医墓羞I副教授I浙江太堂鲑财至l副数援I逝江太堂匿名证阊厶答辩委员会主席：理d!良l教授级高工I虫国电筐委员1-黄爱芏I数授l滥、江太堂委员2：韭朔阻l教授l滥江太堂委员3：鲑财至I副教授I逝江太堂委员4：望杭冠I进哑I逝江太堂委员5：躯婵髋样雠姗创性獭llll507llllt930lll／lllU／／／Ul表或撰写过的研究成果，也不包含为获得逝至三盘鲎或其他教育机构的学位或学位论文作者签名：／f见右Jj见签字日期：2。14年≥月fD日学位

2、论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解迸姿盘堂有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝姿盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：吖儿袁、见导师签名：弟舳易签字日期：2。Iq年3月如日签字日期：弘似年弓月7。日浙江大学硕士学位论文致谢光阴似箭，岁月如梭。不知不觉问，两年半的研究生生涯己接近尾声。回顾在浙大读研期间的这段时光，感慨万千。在此，向所有一直以来关心、

3、支持、给予我帮助的老师、同学、朋友以及亲人表示最真挚的感谢!感谢黄爱苹教授对我学习、生活的关心和指导，她在我硕士研究生阶段中给了我很大的支持和帮助，她的意见和建议使我受益匪浅。衷心地感谢我的导师单杭冠老师。从来到浙大开始直到现在，单老师不仅在学术方面给予我全面系统的培养，在生活上更是像一个亲人一样给予我无微不至的关怀。从初入浙大时对专业知识的陌生到现在能顺利完成硕士学位学习，期间所有的成果都离不开单老师悉心地指导。每当我在学术上遇到难以攻克的难题时，单老师总是会在第一时间抽空与我讨论，探讨新的思路与解法，常常会让我茅塞顿开。单老师严谨周密

4、的科研作风，兢兢业业的工作态度和积极向上、乐观执着的精神深深地感染了我，是我一生受用不尽的财富。此外，我还要感谢已经毕业离校的王坚师兄、武洲云师兄、周立满师兄、丁雪丽师姐、周宁凯师兄、赖立人师兄、吴飞师兄以及还在实验室的张公正师兄，他们在学习、科研、生活上给我无私的照顾和指导，也是我进入实验室后顺利开始科学研究的良师益友。感谢信晓峰博士、范东东硕士、孙龙博士、何婷婷硕士、王成硕士、姚棋中博士、张雅旎硕士、袁建涛博士、蔡瑾琰博士、宋孝智硕士以及何鸿利博士，还有韩清望硕士、姚建江硕士、林文益硕士以及沈烨烨硕士，和你们的学习与交流让我受益匪浅，

5、祝愿你们家庭幸福，生活美满。由衷地感谢我的父母，不管我做什么事情，遇到多大的困难，他们都会一如既往地给予我最最无私的关怀和鼎力支持，你们的信任永远是我动力的源泉。最后，我要感谢我的女朋友陈弋，不管我遇到什么样的挫折，她都会陪伴我身边，给予我最大的鼓励和支持，才使我顺利地完成学业。倪志风2014年1月于浙大求是园II浙江大学硕士学位论文摘要无线宽带移动网络中指数增长的数据流量给无线资源的使用带来了极大的挑战。为了应对这一挑战，本文主要从基于内容感知的资源分配策略和基于频谱感知的资源分配策略两方面研究无线宽带移动网络下的接入控制和资源调度问题

6、。首先，研究基于时频资源转换的接入控制策略。提出一种带有用户信息反馈机制、并由用户行为驱动的时频资源转换机制，通过建立数学模型得到了可兼顾人工频谱空洞制造效率和用户体验(Qualityofexperience，QoE)风险保证的时频资源转换策略，并据此为LTE类型网络设计了符合该策略的接入控制方案一一“双门限保护信道策略”。另外，建立了一个详细的分析框架来获得所提新技术对LTE类型网络小区会话层性能的影响。通过利用多维马尔可夫模型将原问题从一个混合的连续与离散时间共存的马尔可夫过程近似转化为连续时间马尔可夫过程，从而得到各状态的稳态概率，

7、并推导出新连接阻塞概率、切换连接掉话概率和恢复连接掉话概率等关键参数的解析表达式。仿真表明，在给定切换连接掉话概率的约束条件下，所提出的时频资源转换方案可以有效降低网络拥塞情况下的新连接阻塞率以及提高网络可同时容纳的最大用户个数，并且能将用户QoE风险(用恢复连接掉话概率衡量)控制在一个较低的数量级。在第一个工作的基础上，进一步研究在LTE蜂窝网络中采用时频资源转换后的资源调度问题。针对请求式数据服务，分别给出了不采取时频资源转换和采取时频资源转换两个场景下，以最大化系统总收益为目标，综合考虑各请求的调度时间、数据量大小以及各信道的实时信

8、道容量的最佳资源调度模型。因为最佳资源调度模型需要利用未来的信道及业务信息，所以从实际应用的角度，我们还设计了仅利用当前的信道及业务信息的资源调度模型，并给出了一种低时间复杂度的启发式算法。仿