【摘 要】
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随着智能终端及其业务应用的不断增加,全球移动流量急剧增长,蜂窝网络中的授权频谱越来越紧张。一些研究人员因而提出将蜂窝通信技术工作在免授权频段上,即授权辅助接入(LAA)
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随着智能终端及其业务应用的不断增加,全球移动流量急剧增长,蜂窝网络中的授权频谱越来越紧张。一些研究人员因而提出将蜂窝通信技术工作在免授权频段上,即授权辅助接入(LAA)方案。为了实现蜂窝系统与Wi-Fi系统在免授权频段上的和谐共存,LAA方案规定蜂窝小基站需要在数据传输之前确认信道的状态,只有当信道状态为空闲时才能发送数据。在LAA方案中,蜂窝小基站通过能量探测技术探测信道。然而,因为能量探测技术固有的局限性,信道的探测结果可能受到信道环境和能量阈值等因素的影响,进而导致不完美的频谱探测。当前,不完美频谱探测对共存性能的影响还存在研究空白。因此,本文主要研究不完美频谱探测对共存性能的影响以及能量阈值的优化。1.考虑到信道探测过程中可能出现的不完美频谱探测,本文将3GPP LAA方案建模成了一种新的二维离散时间马尔可夫链,并重新定义了不同于Bianchi模型中的时间刻度(Time Scale)。然后基于提出的模型推导出了共存网络的碰撞概率和吞吐量表达式,进而深入地分析了不完美频谱探测对共存网络的性能影响。为了通过比较获得性能分析结果,本文还研究了不完美频谱探测对基于不同退避机制的共存网络的性能影响。仿真结果表明,信道的不完美频谱探测能够极大地影响共存网络的吞吐量和公平性。2.考虑到能量阈值能够影响到信道探测的准确度,进而影响到共存网络的性能,本文提出了一种基于Q学习的能量阈值优化算法。这种算法将蜂窝小基站作为智能体,并将能量阈值定义为智能体行为,将公平性和吞吐量两个指标的不同组合定义为智能体状态,智能体通过执行不同的动作获取相应的奖励。基于提出的Q学习框架,智能体能够通过与环境不断交互,学习到最优的能量阈值,即在确保共存网络公平性的前提下获得最大的吞吐量。仿真结果表明,基于Q学习的动态能量阈值优化方案优于传统的固定能量阈值方案。
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