基于个性与群组特征的异构网络资源适配机制研究

With the explosive increase of traffic in Mobile Internet, the capacity of mobile communication network faces new challenges. It is significant to extract new resource forms and improve the resource utilization through radio resource management in heterogeneous networks to deal with these challenges. However, current radio resource management mechanism in heterogeneous networks is not flexible enough and the resource forms are limited. To remedy the shortcomings of current radio resource management mechanism in heterogeneous networks, this project, which is based on the mining and refining of user characteristics, studies the resource matching mechanism in heterogeneous networks from the perspectives of individual characteristics and group characteristic. First, the consistency of user characteristics is abstracted. To reveal the individual characteristics, an individual user relationship model is formulated based on the central of the nodes and the weak link theory. Besides a group user behavior model is constructed based on the unscented Kalman filter theory to reveal the group characteristics. Second, based on the fuzzy mathematical theory and artificial intelligence technology, a normalized resource mapping model is constructed to abstract and measure the heterogeneous radio resource. By using the relationship among users, the resource forms in the heterogeneous networks are extended and the user relationship-based cooperation transmission mechanism is built. Finally, by using the mathematical tools such as game theory and graph theory high efficiency radio resource matching mechanism is studied from the aspects of individual characteristics and group characteristics.

移动互联网业务的爆发式增长对移动通信网络的容量提升提出挑战。挖掘新的资源形态，并通过异构无线网络资源管理提高资源利用率，将对该问题的解决发挥举足轻重的作用。针对现有异构网络资源管理体制在资源拓展及灵活适配方面的不足，本项目在挖掘提炼用户行为特征的基础上，从用户个性和群组特征两方面入手，对异构网络资源适配机制展开研究。首先，挖掘用户的一致性行为特征，并基于网络节点的中心性和弱连接理论构建用户间行为相关性模型，根据无迹卡尔曼滤波理论构建用户群组行为时空特征模型，以揭示异构网络用户个性及群组行为特征。其次，基于模糊数学理论和人工智能技术，构建异构资源归一化映射模型对异质化无线网络资源进行抽象并统一度量。另外，利用用户关联关系特征拓展网络资源形态，构建基于用户行为关系为基础的协作传输机制。最后，基于博弈论、图论等数学工具从用户个性特征和群组特征两个层面对异构网络资源高效适配机制进行研究。

随着日益增加的移动互联网业务需求，下一代通信网络存在着异构资源可扩展性不足和用户需求灵活适配性差等方面的问题。针对未来通信网络在自适应能力、资源管理机制、资源形态的拓展方面所面临的诸多挑战，项目组在无线网络资源受限条件下，利用用户个性及群组行为特征拓展资源形态、挖掘网络容量潜力。通过在用户行为大数据环境中抽象、提取用户行为的本质特征，并协调利用未来异构无线网络环境中的异质化资源，形成了兼具全局统筹能力及局部高效灵活的资源适配机制，达到了拓展资源形态、挖掘网络容量潜力的目的。首先，为充分挖掘不同用户间的群组关系，项目组对用户行为相似度进行提取建模，建立了基于社区结构的自适应优化链路预测模型。其次，根据海量数据背景下的不同业务类型及用户特点，项目组针对路径异构性、控制点冗余影响力等问题，建立了以个人为主体的用户个性化服务模型。接着，结合用户关联关系的复杂性特征，项目组使用次模优化、差分凸优化等数学工具分析了大规模复杂网络中的社交结构，设计了具有高预测精度、个性化与多样性结合的服务推荐与业务预测模型，为网络实现资源共享、群体资源最优分配提供了重要参考。然后，面对移动随机性、业务多样性及网络负载波动性等挑战，项目组利用神经网络、物质扩散等方法建立了以用户个性化行为为导向的归一化资源适配机制，增强了融合网络的兼容性和可扩展性。最后，基于所构建的服务推荐与业务预测模型，项目组利用博弈论、动态规划、图论等数学工具定性与定量地挖掘用户聚类特性，构建了社交关系网络与物理网络的资源映射模型，增强了网络资源快速适配能力，提升了网络流量、均衡网络负载。基于研究成果，发表SCI/EI检索论文59篇（37/22）、申请发明专利29项（8项已授权）、向IMT-2020推进组3GPP标准工作组提交提案1篇。培养青年骨干教师5名，博士后1人，博士/硕士37名。超额完成任务。