近幾十年來,隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展和無線智能設(shè)備的普及使用,用戶數(shù)量和需求史無前例地爆發(fā)式增長,為保證服務(wù)質(zhì)量而增設(shè)的通訊基站（Base Station,BS）的種類和數(shù)量也越來越多,進(jìn)而造成無線通信網(wǎng)絡(luò)的能量消耗持續(xù)增高。在無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,維持基站運(yùn)行和頻繁的用戶切換造成的功率消耗占無線網(wǎng)絡(luò)總消耗的絕大部分,因此對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)中的基站-用戶關(guān)系進(jìn)行優(yōu)化是有望削減網(wǎng)絡(luò)總開銷的有效途徑之一。國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)這一問題做了大量研究,基站-用戶接入關(guān)系主要分為兩個(gè)方面考慮:用戶接入控制與基站激活控制。本文主要從以上兩個(gè)方面開展研究。目前的用戶接入控制一般是和功率控制聯(lián)合優(yōu)化的,在滿足用戶服務(wù)質(zhì)量（Quality-of-Service,QoS）的條件下以最小功率消耗服務(wù)最大用戶數(shù),力圖在服務(wù)用戶數(shù)和發(fā)送功率之間尋找一個(gè)平衡。然而,目前相關(guān)算法都是針對(duì)即時(shí)信道狀態(tài)信息（Channel State Information,CSI）做決策,導(dǎo)致用戶接入狀態(tài)存在頻繁斷開接入的風(fēng)險(xiǎn),致使網(wǎng)絡(luò)花費(fèi)額外的能量克服這種結(jié)果。因此,本文在原有問題基礎(chǔ)上考慮一段時(shí)間內(nèi)的用戶鏈路切換率,期望在接入用戶集的穩(wěn)定性和靈活性之間... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：103 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

典型無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的功率消耗[1]

t期望大小。如果 =0 ，則智能體僅考慮當(dāng)前的獎(jiǎng)勵(lì)大�。蝗绻� =1，則智能體僅考慮長期獲取的總獎(jiǎng)勵(lì)大小。 狀態(tài)值函數(shù)V(s) 和行為-狀態(tài)值函數(shù)Q(s,a) 用來估計(jì)在策略 下的狀態(tài)或行為-狀態(tài)對(duì)的好壞： ( ) | t tss V G S = = (2-11) ( , ) | , t t ts a G S s A a Q = = = (2-12) 其中 表示求期望。簡(jiǎn)單來說，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種智能體與環(huán)境不斷交互的學(xué)習(xí)過程（如圖 2-1 所示），在該過程中，智能體根據(jù)環(huán)境狀態(tài)信息周期性的做出決策，觀察結(jié)果，然后自動(dòng)調(diào)整其策略以實(shí)現(xiàn)最佳策略。

第三章長期用戶接入控制策略和瞬時(shí)波束成形聯(lián)合設(shè)計(jì)29率，假設(shè)平臺(tái)有足夠的處理器（比如(J+1)(M+1)個(gè)核）。這些核被分成(J+1)個(gè)群組，每個(gè)群組由一個(gè)主核和M個(gè)輔助核構(gòu)成，并且(J+1)個(gè)群組可以彼此獨(dú)立地運(yùn)行。具體的，群組r更新索引為r的變量即v(r),W(r),x(r),y(r),z(r),¨h。這些任務(wù)被分配到如下的(M+1)個(gè)核中：群組r中的主核：更新W(r)(和Ω(r)群組r中的輔助核m：更新()()()mmmxt,at,dt，()()()mmmyt,bt,ct，(),()mmfrvr，()mzr和(),(),(),(),(),(),1,2,,mmmmmmrrrrrrm=M圖3-2顯示了算法3-3的并行化執(zhí)行過程。在每次迭代中，群組r的主核負(fù)責(zé)更新W(r)(和計(jì)算(r)=(r)(r),(r)GHW1Ω；同時(shí)群組r的輔助核m負(fù)責(zé)更新()()()mmmxt,at,dt和()()(),1,2,,mmmt,bt,ctmMy=，接下來主核將gm(r)通過高速片上數(shù)據(jù)通路傳給輔助核m。輔助核m收到()mgr后更新(),()mmfrvr和()mzr，然后將()mfr發(fā)送回主核以構(gòu)建F(r)。主核利用F(r)更新Ω(r)，同時(shí)輔助核m更新(),(),(),(),(),()mmmmmmrrrrrr。圖3-2基于ADMM的分布式線上算法實(shí)現(xiàn)從上圖可以看出，群組r每次迭代的時(shí)間復(fù)雜度大概是22(maxMN,MN)，主要消耗在更新W(r)(上。由于這里有(J+1)個(gè)群組，因此算法3-3每次迭代的時(shí)間復(fù)雜度是()22(J+1maxMN,MN)。相比而言，經(jīng)典的內(nèi)點(diǎn)法在解決問題(3-15)


本文編號(hào)：3545170