异构网络融合场景下资源管理若干算法研究

本项目拟深入研究异构网络融合场景下资源管理的若干算法，通过对异构融合网络中网络选择、资源共享重配置以及功率分配等算法的研究，能够在异构网络融合资源管理的关键技术方面有所创新。具体研究内容及目标是：将异构融合网络的网络选择问题建模为二分图模型，研究基于加权最优二分图的网络选择算法，以最大化接入请求与可用网络间的匹配度；研究基于多目标决策的双向资源重配置问题，建立多维Markov模型并分析资源重配置算法的性能，实现异构网络之间的动态负载平衡；研究异构融合网络的功率分配，尝试应用分层博弈理论建立功率初次分配和再次分配的双层博弈模型，实现分层网络间相互作用条件下最大化吞吐量和最小化网络能耗的目的。通过深入的理论分析、计算机仿真并辅之必要的实验，能够使异构网络融合场景下资源利用得更合理，所提出的资源管理算法在将来能够应用于实际的异构网络融合系统中。

异构网络融合技术是未来无线通信技术发展的重要趋势，而为了优化网络拓扑、最大化网络利用率以及向用户提供高质量的QoS（Quality of Service）保证，异构网络融合的关键技术研究主要集中在网络选择、功率分配、呼叫接入控制、垂直切换等无线资源管理算法方面。本项目针对异构网络融合场景下的资源管理算法，研究了“基于加权最优二分图匹配的网络选择算法”、“基于多目标决策的双向资源重配置算法”和“基于分层博弈理论的异构无线网络功率分配算法”等内容，并搭建相应的仿真和实验平台验证了其合理性。具体研究内容包括：研究了异构网络的网络选择问题，综合考虑网络带宽、接入费用、功率消耗、业务类型等多种用户QoS需求及网络侧各项参数，建立了加权二分图最优匹配模型，最大化所有请求接入的呼叫与备选网络之间的匹配度，同时保证整个系统的网络负载均衡和高接入概率；通过动态计算异构网络中带宽资源的占用情况，提出了基于优先级的动态负载传递算法，根据设定的门限值平衡网络中的语音和数据呼叫数目，建立了二维马尔科夫模型以求解网络的稳态概率，推导出新呼叫的阻塞概率；针对宏蜂窝微蜂窝融合网络的功率分配及功率控制问题，采用斯坦伯格博弈模型，分别研究了异构网络下行联合功率控制方法及用于毫微微蜂窝网络的动态混合接入控制方法，根据注册用户QoS值并以最大化基站售出功率所得收益为目标，对非注册用户和注册用户进行功率分配，再根据所得功率分配值，得到动态混合接入机制下可接入到毫微微蜂窝网络的非注册用户列表。本项目通过深入的理论分析、计算机仿真以及相关的实验，在异构网络融合场景的资源管理算法方面进行了探索性的研究，提出的若干算法能使网络资源得到合理配置并提高其利用率，优化了用户的接入体验，取得了一些创新性成果。