混合异构无线接入网的负载优化机制

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移动数据业务量的快速增长促使移动通信系统不断引入新技术来突破无线接入网的业务容量瓶颈,如微蜂窝、无线中继、空中基站、WiFi、毫米波等。不同接入技术共存和多种异构类型基站共同组网使蜂窝网形成了混合异构无线接入网。在混合异构无线接入网中,业务量在空间分布不均造成的网络局部负载和资源不匹配的问题仍然存在,并且由于各技术网络和各类基站具有不同特性,用户会根据自己的偏好涌向特定类型网络或基站,造成各技术网络和各类基站间负载分布不合理。这成为无线接入网性能和资源利用率提升的瓶颈。因此,研究混合异构无线接入网的负载优化机制,使业务负载与网络资源更加匹配具有重要意义。混合异构无线接入网负载优化需要解决的突出问题有:异构蜂窝网场景中以往均衡机制无法有效均衡宏微异构基站间负载,以及突发超高业务量热点区域负载超出传统蜂窝网负载均衡能力;在蜂窝网与WiFi网络共存场景中,WiFi接入点资源利用率低,缺乏针对性的负载优化机制。针对以上问题,本文面向混合异构无线接入网,展开异构蜂窝网以及蜂窝网与WiFi网络共存两大类场景下负载优化机制的研究,主要包含以下研究内容:(1)针对已有负载均衡方法无法有效均衡异构蜂窝网中宏微异构基站间负载的问题,提出了基于负载序列最小化的负载均衡机制。该机制通过调整小区间个性化偏置参数,在保证用户服务质量前提下,实现异构基站间负载差异最小化。文中定义了负载序列及其大小,分析了负载序列最小化与提升负载均衡度的一致性,并证明了通过不断减小负载序列能达到负载均衡的局部最优。非规则异构蜂窝网场景中的仿真结果显示,所提机制比现有方法能提升15.2%的负载均衡度,并且网络总吞吐量和接入负载的能力明显提升。(2)针对以往负载优化方法无法应对热点区域突发超高业务量负载的问题,提出了基于毫米波空中基站3D部署的热点区域容量增强机制。该机制首先利用机器学习算法根据用户位置分布实现热点检测;随后通过热点区域毫米波空中基站的各态历经容量最大化,确定毫米波空中基站初始部署位置;最后,通过部署位置调整、用户选择、资源分配和波束参数联合优化,使毫米波空中基站在获得最大吞吐量的同时尽可能降低能耗。仿真结果显示,通过合理部署和优化,毫米波空中基站能够获得显著的吞吐量提升。(3)针对非融合的蜂窝网和WiFi网络中已有流量卸载方法影响蜂窝网流量收益以及缺少切换用户服务一致性保障的问题,提出了收益驱动的蜂窝网流量卸载机制。本文通过构建用户切换条件,选择合适的用户进行流量卸载实现提升蜂窝网吞吐量收益和保障切换用户服务的一致性,并通过设计UE协助的蜂窝网基站与WiFi接入点间分布式协商的用户切换机制保证所提流量卸载机制的可实现性。仿真结果显示,所提机制能够有效平衡异系统网络的资源利用率,用户满意度和网络吞吐量收益也有明显提升。(4)针对蜂窝网和WiFi融合网络中已有负载均衡方案普遍采用对数利用度函数,会迫使基站为用户平分资源,不能充分改善边缘用户速率的问题,提出了扩展的对数利用度函数来重构面向负载均衡的用户接入和资源分配联合优化模型,以实现网络资源灵活分配,并提出基于Bender分解的最优化算法对该优化模型进行有效求解。文中证明了所提算法的收敛性,并通过与常用的分支定界求解算法对比,验证了所提算法的求解效率。仿真结果显示所提方案能有效提升WiFi资源利用率,并改善用户服务速率公平性。
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