多时间尺度的未授权多制式无线网络资源管理

The multi-timescale stochastic network states in unlicensed multi-radio access networks bring challenges to the resource management. At the same time, they inspire a new design space for the low-complexity adaptive resource management strategy. In this project, our objective is to investigate the driving mechanism of multi-timescale network states to the resource management decisions and then propose a resource management strategy which can effectively utilize the features of multi-timescale network states to improve the utilization of spectrum resources. Specifically, we first find out the timescale relationship between channel access decisions and spectrum allocation decisions. Based on this, we decompose the resource management problem into different timescale subproblems so that the complexity of the resource management problem can be reduced. After that, we explore the mathematical mechanism of multi-radio access networks competing to access the unlicensed spectrum driven by large-timescale network states, and then propose a low-cost adaptive unlicensed spectrum access strategy. Further, we explore the driving mechanism of small timescale network states and channel access decisions to the spectrum allocation decisions, and then design a low-complexity dynamic adaptive spectrum allocation strategy. The research of this project provides a theoretical basis and technical support for the resource management of unlicensed multi-radio access networks.

未授权多制式无线网络的多时间尺度动态特性为其资源管理带来了挑战的同时，也启发了低复杂度自适应资源管理策略的新设计思路。本项目将探究多时间尺度的网络状态对资源管理决策的驱动机理，提出能够有效利用网络状态多时间尺度特性的资源管理方法，从而提高频谱资源的利用率。具体而言，首先理清信道接入和频谱分配决策的时间尺度关系，对联合资源管理问题进行不同时间尺度的降维和分解，从而降低资源管理问题的复杂度；随后，探究大时间尺度网络状态信息驱动下的多制式无线网络竞争接入未授权频谱的数学机理，并据此提出低开销的自适应未授权频谱接入策略；进一步探究小时间尺度网络状态信息和信道接入策略对频谱分配的驱动机理，并设计低复杂度的动态自适应频谱分配策略。本项目的研究为未授权多制式无线网络的资源管理提供理论依据和技术支撑。

面对未授权的多制式无线网络，探究多时间尺度的网络状态对资源管理决策的驱动机理，提出能够有效利用网络状态多时间尺度特性的管理方法，从而提高频谱资源的利用率，实现不同制式的无线接入网络的和谐共存是未授权多制式无线网络中的一个重要研究内容。本项目取得的具体成果如下所示：.1）揭示了随机网络状态的变化时间尺度并实现了对它们的建模。未授权多制式无线网络中，其资源管理行为会受到无线信道、传输队列等随机网络状态的影响。本研究理清了无线信道、传输队列等随机网络状态的同频谱划分和频谱分配之间的影响关系。.2）提出了多时间尺度的未授权频谱资源管理策略。本项目提出了大时间尺度的频谱接入策略和小时间尺度的资源管理策略，本项目实现了对多时间尺度网络状态驱动下的资源管理决策的移动趋势的建模，设计了资源管理的预测策略并得出了预测策略能够收敛的充分条件。.3）提出了未授权无线网络的智能资源管理策略。提出了未授权无线网络的智能资源管理策略，本研究利用深度神经网络以无监督的方式学习最优资源分配策略，提出了两种神经网络结构，第一种是级联的神经网络结构，其用来处理面对不确定网络状态信息想资源管理；第二种是并联结构，其用来实现不同制式的网络共存。然后，提出了交替迭代训练算法用于联合训练两种神经网络单元。.项目执行期间共发表论文18篇，其中SCI检索论文10篇，申请和授权专利共9项。参加国内外学术会议和交流活动7次，培养学生8人。