导读:本文包含了无线资源管理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:资源管理,频谱,分配,资源,无线网络,网络,白子。
无线资源管理论文文献综述写法
徐少毅,高帅[1]（2019）在《机器对机器通信中一种基于能量效率与系统容量的多目标无线资源管理算法》一文中研究指出机器对机器(M2M)通信和设备到设备(D2D)通信都是5G中的关键技术。而M2M通信特别需要考虑提高设备的能量效率(EE)以延长设备的生存周期。该文将M2M技术与D2D技术相结合,考虑M2M设备使用D2D技术进行通信,同时M2M设备复用蜂窝网络中的人对人(H2H)通信的频谱资源。为了同时保证两种系统的服务质量(QoS)需求,建立了最大化M2M的能量效率,最大化H2H系统容量和,以及最小化M2M系统对H2H系统干扰的多目标优化问题(MOOP)。为了解决该问题,采用惩罚函数的方法将二进制变量松弛约束,进而采用凹凸过程(CCCP)方法将非凸的单目标优化问题转化为凸优化问题,并最终通过加权切比雪夫算法得到原多目标优化问题的Pareto最优解。通过与传统的加权和算法进行比较,仿真结果证明了该算法的有效性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年12期）
常昆,王禄生,李小喜,张帅,汪晏如[2]（2019）在《5G高密度网络中无线资源管理的仿真方案设计》一文中研究指出数量庞大的物联网设备与突发性的物联网业务碎包使5G网络中的无线资源管理过程变得非常困难,而后者的设计常需借助多种技术的联合仿真来完成,文章提出了一种专门针对5G网络承载物联网业务需求的高效无线资源管理技术仿真方案,并基于该方案搭建了一款完整的仿真平台架构;结合多个无线资源管理技术的串行处理过程,该平台设计了基于事件触发的精细仿真方式和基于虚拟时隙的粗略仿真方式,而且实现了多种物联网业务和多个5G场景的生成以增强设计的完整性。仿真结果表明,基于该方案搭建的平台仿真处理速度明显快于传统平台,特别适用于5G网络承载物联网业务中的无线资源管理技术仿真。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年08期）
李强,鲁昌龙,曹斌,张钦宇[3]（2019）在《基于网络切片的高频谱效率无线资源管理》一文中研究指出为满足差异化业务场景下不同类型用户的服务质量需求,构建了基于网络切片的无线资源分配模型.为获得最佳资源调度方案,将用户服务质量需求转化为无线资源需求,以系统总速率最大化为目标,构建网络资源管理和分配机理及其优化问题.该优化问题为混合整数非线性规划,直接求解复杂度较高,因此提出了基于拉格朗日对偶理论的解决方案,并给出求解算法.通过与比例公平算法和最大系统容量算法进行对比及仿真分析,证明了所提算法在牺牲了部分公平性的前提下提高了系统容量,并验证了所提算法的有效性.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2019年04期）
[4]（2019）在《是德科技与高通联合开发的5G射频解调和无线资源管理测试用例率先通过GCF验证》一文中研究指出是德科技公司宣布,该公司与高通公司旗下子公司高通科技联合开发的5G新空口(NR)一致性测试用例在业界率先获得全球认证论坛(GCF)的认可。这些测试用例主要适用于频率范围(FR)1内非独立组网模式下的射频解调和无线资源管理。是德科技是一家领先的技术公司,致力于帮助企业、服务提供商和政府客户加速创新,创造一个安全互联的世界。是德科技使用其5G射频/无线资源管理一致性测试工具套件创造了业界第一个里程碑式成就,显着加速5G设备的全球认证。这一(本文来源于《中国电子商情(基础电子)》期刊2019年08期）
栾兵,蔡昌毅[5]（2019）在《无线网络资源管理中接入控制对策研究》一文中研究指出近年来,社会的快速发发展,使信息技术、互联网技术有了更长足的发展,而由此衍生的无线网络技术也在实践中得到了广泛运用,不仅为国家的发展带来了诸多方便,对于国际交流也提供了诸多便利,成为了全球化进程的主要推动力。但是从当前无线网络资源管理现状来看,其中仍然存在弊端,导致无线网络资源的运用受到了负面影响,基于此,文章探究了无线网络资源管理中存在的问题,并针对接入控制探究了有效的对策,以便实现无线网络资源的安全、稳定、可靠应用。(本文来源于《中国新通信》期刊2019年15期）
狐梦实[6]（2019）在《面向5G的无线资源管理技术研究》一文中研究指出近年来,移动通信技术不断发展。尽管无线资源管理存在已久,但它作为移动通信领域的重要组成部分之一,同样需要适应新的技术与发展需要。尤其是当前正处于由第四代移动通信系统(The 4th Generation,4G)向第五代移动通信系统(The 5th Generation,5G)转变的时期,更加新颖的技术不断涌现,更多的通信场景不断被细化,传统的无线资源管理方式在面对这些新技术与场景时已难以全面适应。如多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统有朝着大规模MIMO发展的趋势,无线资源管理中的用户分组与调度需要考虑随之而来的影响;而无线网络虚拟化技术的引入,则需要无线资源管理考虑切片与调度问题,使系统能够满足不同的虚拟网络(Virtual Network,VN)各自的需求;另外,随着超密集网络(Ultra-Dense Network,UDN)等场景的兴起,异构网中对于减少小区间干扰的需求进一步增长,小区间的干扰协调问题值得进一步考虑。在这一背景下,本文对面向5G的无线资源管理技术进行了研究,旨在使无线资源管理适应新的发展需求,能够与新的技术场景相结合,始终保持较强的有效性与活力。本文的主要研究内容如下:(1)针对大规模MIMO这一场景,重点研究了多用户MIMO系统中的用户分组与调度技术。对于单天线用户场景,首先研究了用户分组组数对于系统性能的影响,并提出了用户分组数目可以动态调节的分组与调度方案。该方案主要分为用户分组与组数调节两部分,前者完成具体的用户分组调度,而后者则能够根据组内用户的性能表现来动态调节分组数目,仿真结果表明相比于固定组数等分组方案,所提方法有效提升了系统的稳定性,减少了其因组数及组内用户数目变化带来的性能损失。另外,单天线用户场景中普遍使用了基于相关性系数的用户选择算法,原则是将相关性大的用户分到不同组以降低性能损失。然而,这些算法并未给出相关性系数与性能损失的准确关系式。基于这一问题,本文推导出了单天线用户场景中的用户信干噪比(Signal-to-Interference-Plus-Noise Ratio,SINR)损失与用户间相关性的准确关系式,并基于此关系式提出了大规模MIMO系统中更合理的基于相关性系数的用户选择算法,有效降低了组内用户因相关性导致的平均性能损失。除此之外,本文还对多天线用户场景展开了研究,在该场景中,基于弦距离的用户选择算法普遍被认为是有着较好性能与最低复杂度的用户选择方案。本文基于相关性系数与矩阵运算,提出了更有效的用户选择方法,相比于之前复杂度最低的弦距离用户选择法,所提方案具有更高的吞吐量与更低的复杂度,对进一步降低大规模MIMO中用户选择算法的运行时间具有重要意义。(2)针对无线网络虚拟化中的无线资源管理,提出了无线接入网络侧的动态切片与用户调度方案。该方案可划分为两个主要部分:资源分配部分以及资源调整部分。资源分配部分用于在给定了资源数目的前提下对VN内的用户进行具体的调度,不同VN内的用户可以使用不同的调度算法;而在资源调整部分,系统将根据每个VN的需求和网络内用户的性能表现来对网络内部的资源占用情况进行调整,以实现更好的性能。该方案提供了新的无线网络的切片思路,并细化了切片后的具体调度方法,实现了较好的隔离性。仿真结果表明,在用户数目变化的情况下,所提方案仍然能够良好地满足不同虚拟网络内的用户需求。(3)随着小小区数目的增多,小区间干扰协调(Inter-Cell Interference Coordination,ICIC)愈发成为一个重点问题。针对异构网场景,本论文提出了集中式的宏小区静默方案,旨在减少小区间的跨层干扰。所提方案在子信道的层面上对宏基站进行静默,改善了小小区内用户的性能,同时兼顾了跨层与同层用户间的吞吐量与公平性。在方案中,通过集中式的方式,宏基站将综合考虑自身及各小小区内用户的公平性、吞吐量等因素,在每一个子信道上判断是否需要静默。在完成判断的同时,系统也对该子信道上宏基站及小小区各自需要调度的用户进行了确定。通过本方案,异构网络中的基站能够更加有效地利用时频资源,使小区间的干扰影响进一步降低。仿真结果表明,所提方案有效地提升了系统内用户的吞吐量与公平性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-04）
白昆霭[7]（2019）在《城市轨道交通LTE-U系统无线资源及移动性管理的研究》一文中研究指出CBTC(Communication based Train Control,基于通信的列车运行控制)系统通过车地间连续、双向、大容量的无线通信,实现车载和地面设备间的信息交互,确保对列车的精准闭环控制。车地无线通信系统作为CBTC系统的子系统,承载以CBTC信号业务为主的城市轨道交通各项生产业务,其性能对城市轨道交通的安全和高效运营具有重要影响。近年来基于LTE的城市轨道交通车地通信系统(即LTE-M系统),采用授权频段提供通信服务,但LTE-M系统频谱资源有限,难以满足未来城市轨道交通中IMS(Image Monitoring System,视频监控)业务及PIS(Passenger Information System,乘客信息)业务越来越高的吞吐量需求。为了解决以上问题,本论文研究使用免授权频段的频谱资源承载城市轨道交通的IMS和PIS业务。LTE-U(LTE in Unlicensed)作为LTE的补充技术,聚合了授权频段与免授权频段资源,在具有授权频段诸多优势的同时,通过使用免授权频段资源可以有效地缓解频谱资源紧张的压力。本文首次对LTE-U在城市轨道交通车地通信系统中的应用,及其无线资源的调度管理和移动性管理算法进行了研究。论文的工作归纳如下:(1)介绍了 LTE-U系统特殊的车地无线通信环境及信道模型,提出了 LTE-U车地通信系统的网络架构,设计了无线资源管理和移动性管理的信令交互流程。(2)由于主要是WLAN用户占用免授权频段进行通信,本文首先研究免授权频段LTE与WLAN系统的共存机制。结合城市轨道交通的业务特点,本文分析了LTE-U车地通信系统与WLAN系统共存的场景,通过使用时域共享策略中的ABS(Almost-Blank Subframes,几乎空白子帧)协作策略,在每个无线帧结构中配置一定数量的空白子帧供WLAN系统接入,保证两者的共存。(3)针对城市轨道交通无线通信环境的快速时变性和异构网络的共存,以提高免授权频段用户业务的满意度为目标,本文分别对单车及多车运行的场景,提出了基于Q-learning的动态资源分配算法。最后通过仿真实验对该算法与其它的静态资源算法及共存方式进行对比,结果表明该算法能提高免授权频段用户整体性能。(4)考虑到LTE-U系统免授权频段基站覆盖范围小,列车会在小区间发生频繁的切换,本文提出了结合CoMP技术的免授权频段切换算法,分析了该算法对通信系统性能指标的影响,最后仿真验证了该切换算法的系统通信性能相比于传统切换算法更优。图63幅,表12个,参考文献62篇。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-03）
黄超[8]（2019）在《面向高能效无线协作通信系统的资源管理机制研究》一文中研究指出日益增长的高数据速率需求使现有的通信网络在负载方面面临着越来越紧张的局面,并且移动终端(Mobile Terminal,MT)的电池电量消耗的速度也随之增加。因此,迫切需要开发新型的无线网络架构来解决现有负载和通信能耗问题。现有相关研究人员提出了由移动终端组成的协作移动云(Collaborative Mobile Clouds,CMC)与无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术相结合的内容分发架构,这种内容分发架构能有效地改善通信网络负载过重问题以及降低通信能耗。但同时也存在以下几点问题:1)在能量获取方面,只考虑了基站与移动终端之间的能量传递,并没有考虑移动终端之间的能量交互;2)在协作移动云内的通信过程中,并没有对移动终端能耗方面的公平性进行充分考虑;3)协作移动云内的终端与终端之间的通信采用的专用频谱模式,并未采用频谱复用模式,频谱利用率不高。因此,本文需要充分考虑以上几点问题,对现有提出的新型内容分发架构进行重新设计。同时,由于复用模式的引入,资源管理的问题也会变得更加复杂。具体来说,本文的研究主要包括以下几个部分:1.对现有提出的新型内容分发架构的通信流程以及通信协议进行设计,进一步将SWIPT技术引入了通信网络,并且提高了终端能耗的公平性,同时还保证了通信的高效性以及可靠性。此外,还对具体通信过程的能耗情况进行分析并对其建模。2.对本文所建立的能耗模型进行优化,其中主要包括蜂窝通信过程的能耗优化问题以及D2D组播通信过程能耗优化问题。在蜂窝通信过程中,为了联合优化通信时延以及能耗,设计了一种数据块分配方法。在D2D组播通信优化过程中,主要包括了频谱资源分配问题和功率控制问题。针对频谱资源分配问题,本文设计了一种基于二部图匹配理论的频谱资源分配算法。功率控制问题分为两种情况:一种是由基站补偿电量的情况,为了降低D2D组播通信能耗,本文使用了一种非线性规划迭代算法来控制移动终端发射功率;另一种为移动终端自身从周围环境获取能量的情况,在此种情况下,本文设计了一种自适应的功率使用策略。最后通过数值仿真实验论证了本文所研究的工作带来的高能效性。综上所述,本文对协作移动云与SWIPT技术的结合进行了更深层次的研究,建立了新型的内容分发模型,并对其中的通信资源管理问题进行了深入研究。为推动高能效的内容分发架构的发展与应用奠定了理论基础。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
李鹏雨[9]（2019）在《面向5G的蜂窝车联网通信中无线资源管理的研究》一文中研究指出随着5G技术和物联网技术的快速发展,车联网目前受到了越来越多的关注。蜂窝车联网(Cellular Vehicle-to-Everything,C-V2X)通信可以在商用蜂窝频谱中运行,可以实现与现有蜂窝网络的兼容。然而车辆数目的急剧增多,数据流量爆炸式的增长,使得现有授权频段的频谱资源日益紧张。但是与之对应的非授权频段的频谱资源却相当丰富,通过充分利用非授权频谱,可以大大缓解频谱资源的紧缺。另一方面,车联网的快速发展也为车辆终端提供了多样化的应用服务,但是车载终端通常只具备较低的计算能力和有限的存储空间。高效计算要求的应用对现有车载终端提出了巨大挑战,特别是要求更多的计算资源。基于移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的车联网可以将计算任务卸载到MEC服务器,不仅解决了车载终端计算能力受限的弊端,同时还能满足车联网对计算时延的要求。本课题的主要内容与创新点概括如下:首先,考虑到授权频谱资源紧缺以及充足的非授权频谱资源,本文提出了C-V2X系统与WiFi系统的共存场景,在保证C-V2X用户服务质量(Quality of Service,QoS)需求的前提下,卸载部分C-V2X用户到非授权频段。本文考虑联合优化C-V2X用户发送功率和卸载个数,以同时最大化C-V2X系统、LTE(Long Term Evolution)系统和WiFi系统吞吐量为目标,建立多目标优化问题。与传统上解决多目标优化问题的方法不同,本文采用了先进的非支配排序遗传算法Ⅲ(Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅲ,NSGA-Ⅲ)对原问题进行求解,得到帕累托最优解集。仿真研究了算法收敛性,同时验证了所提算法在公平性和吞吐量上比传统单目标优化算法具有更优的性能。其次,针对卸载到非授权频谱上的多个C-V2X用户,本文提出了一种基于先听后说(Listen Before Talk,LBT)的车辆编队形成机制,将C-V2X用户进行车辆编队,利用车队中头车竞争非授权频谱的资源,实现了车队场景下的无线资源管理。仿真验证了车辆编队机制有效降低了非授权频段用户的碰撞概率,减少了C-V2X用户的通信时延。最后,针对C-V2X高效计算场景,本文提出了在多小区多MEC服务器场景下,旨在实现网络负载均衡的C-V2X用户任务卸载算法。以最小化用户成本函数为目标,联合优化卸载决策、C-V2X用户发送功率以及MEC服务器计算能力。C-V2X用户的移动性导致网络的状态实时变化,传统的优化算法无法求解。因此,本文采用深度强化学习中的双层深度Q网络(Double Deep Q-Learning Network)进行求解。仿真分析了算法的收敛性,并验证了所提算法在成本消耗上比传统单小区单MEC服务器场景具有更好的性能。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-01）
崔馨鹤[10]（2019）在《异构蜂窝网络中D2D通信无线资源管理研究》一文中研究指出随着下一代移动网络的快速发展,终端设备与应用程序的数量呈现爆炸式的增长,如何在有限的频谱资源中获得更快的数据传输速率、更广的网络覆盖范围以及更高的频谱资源利用率成为了学者们共同的研究目标,设备到设备通信(Device-to-Device,D2D)等前沿通信技术应运而生。设备到设备通信是指通信网络中邻近设备之间直接通信的技术,目前已被列为第五代移动通信(The 5th Generation,5G)的关键技术之一。D2D通信技术的引入,可以有效地提高频谱利用率、降低传输时延、扩大网络覆盖、提高系统吞吐量,但同时D2D通信技术也会因频谱资源复用而产生更加复杂的干扰情况。因此,只有进行有效的无线资源管理才能发挥出D2D通信技术的优势。本文基于以上背景,主要研究了在异构蜂窝网络中如何合理地为D2D用户选择通信模式以及分配频谱资源的相关技术和解决方案。本文主要工作以及创新点总结如下:1、本文介绍了D2D通信技术的概念和主要的增益特性,并与其他短距离无线通信技术进行了多方面的比较。然后分析了D2D设备发现与会话建立过程,研究了D2D用户复用频谱资源的四种干扰场景以及D2D通信技术的四种通信模式,同时对D2D用户更适合复用上行链路资源的原因进行了分析。另外,本文还总结了可以解决干扰问题的功率控制方法以及D2D通信技术的应用场景。2、针对D2D用户采用蜂窝模式时通信服务质量不佳,而随机复用宏用户(Macro User Equipment,MUE)资源则会产生严重干扰的问题,本文引入拍卖模型中的VCG(Vickrey-Clarke-Groves)拍卖,提出了一种基于位置限制和VCG拍卖的D2D用户通信模式选择方案。根据MUE和D2D接收端的信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)确定位置限制范围,将MUE进行集合划分。然后在D2D用户可复用的MUE集合中,利用VCG拍卖为D2D用户确定通信模式,为采用复用模式的D2D用户选择最佳复用对象。仿真结果表明,本文所提出的算法能够为D2D用户选择最优的通信模式,显着改善D2D用户性能,提高了频谱利用率,提高了系统的吞吐量。3、针对D2D用户数远大于链路资源数的情况,本文提出了一种基于位置限制的D2D用户分簇资源分配方案。首先,根据D2D接收端的信干噪比确定位置限制范围,并与D2D用户对之间的距离作对比,构建出干扰拓扑图,采用图着色理论对D2D用户进行分簇。然后,为了满足D2D用户和宏用户的QoS需求,对D2D用户簇进行筛选、重构。最后为D2D用户簇分配最优频谱资源进行复用。仿真结果表明,本文所提出的算法能够有效地提高D2D用户的接入率,提高频谱利用率和系统的吞吐量。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
无线资源管理论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
数量庞大的物联网设备与突发性的物联网业务碎包使5G网络中的无线资源管理过程变得非常困难,而后者的设计常需借助多种技术的联合仿真来完成,文章提出了一种专门针对5G网络承载物联网业务需求的高效无线资源管理技术仿真方案,并基于该方案搭建了一款完整的仿真平台架构;结合多个无线资源管理技术的串行处理过程,该平台设计了基于事件触发的精细仿真方式和基于虚拟时隙的粗略仿真方式,而且实现了多种物联网业务和多个5G场景的生成以增强设计的完整性。仿真结果表明,基于该方案搭建的平台仿真处理速度明显快于传统平台,特别适用于5G网络承载物联网业务中的无线资源管理技术仿真。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
无线资源管理论文参考文献
[1].徐少毅,高帅.机器对机器通信中一种基于能量效率与系统容量的多目标无线资源管理算法[J].电子与信息学报.2019
[2].常昆,王禄生,李小喜,张帅,汪晏如.5G高密度网络中无线资源管理的仿真方案设计[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2019
[3].李强,鲁昌龙,曹斌,张钦宇.基于网络切片的高频谱效率无线资源管理[J].北京邮电大学学报.2019
[4]..是德科技与高通联合开发的5G射频解调和无线资源管理测试用例率先通过GCF验证[J].中国电子商情(基础电子).2019
[5].栾兵,蔡昌毅.无线网络资源管理中接入控制对策研究[J].中国新通信.2019
[6].狐梦实.面向5G的无线资源管理技术研究[D].北京邮电大学.2019
[7].白昆霭.城市轨道交通LTE-U系统无线资源及移动性管理的研究[D].北京交通大学.2019
[8].黄超.面向高能效无线协作通信系统的资源管理机制研究[D].重庆邮电大学.2019
[9].李鹏雨.面向5G的蜂窝车联网通信中无线资源管理的研究[D].北京交通大学.2019
[10].崔馨鹤.异构蜂窝网络中D2D通信无线资源管理研究[D].吉林大学.2019