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    5G沖突管理的研究

    2019-09-10 11:58:58周壯戴鵬
    關(guān)鍵詞:負(fù)載均衡

    周壯 戴鵬

    摘 要:隨著5G的發(fā)展,多個優(yōu)化參數(shù)與多個KPI關(guān)聯(lián),有時候嘗試去實現(xiàn)多個配置目標(biāo)就是沖突的。眾所周知,M-MIMO的基本原理是通過增加發(fā)射天線和接收天線的數(shù)量,即設(shè)計一個多天線陣列,生成高增益、可調(diào)節(jié)的賦形波束,從而明顯改善信號質(zhì)量,并減少對周邊的干擾。

    本文要講的優(yōu)化樣例是基于5G M-MIMO特性。隨后談?wù)劧嗄繕?biāo)優(yōu)化,最后介紹多目標(biāo)優(yōu)化在無線領(lǐng)域可能的應(yīng)用前景和困難。

    關(guān)鍵詞:沖突管理;負(fù)載均衡;乒乓切換

    一、5G沖突管理需求來源

    在無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程中經(jīng)常碰到這樣的場景,多個優(yōu)化參數(shù)與多個KPI關(guān)聯(lián)。如何在參數(shù)可配置范圍中選擇合適的設(shè)置以滿足多個特定KPI要求,是一件非??鄲赖氖虑?。而且,有時候嘗試去實現(xiàn)多個配置目標(biāo)就是沖突的。例如SON特性MLB(Mobility Load Balancing)和MRO(Mobility Robust Optimization)的優(yōu)化都涉及切換門檻參數(shù),如HOM(Handover Margin),TTT(Time-to-trigger)等。我們希望通過MLB特性降低切換門檻,盡快將本小區(qū)的負(fù)載均衡到周邊小區(qū),從而實現(xiàn)負(fù)載均衡;而降低切換門檻可能導(dǎo)致過早切換,甚至切換的乒乓效應(yīng)。MRO特性則會想辦法升高切換門檻。

    二、M-MIMO多目標(biāo)優(yōu)化樣例

    眾所周知,M-MIMO的基本原理是通過增加發(fā)射天線和接收天線的數(shù)量,即設(shè)計一個多天線陣列,生成高增益、可調(diào)節(jié)的賦形波束,從而明顯改善信號質(zhì)量,并減少對周邊的干擾。

    在本例中[1] [2],作者假定有3個未知變量,即用戶的數(shù)量K,天線的個數(shù)M,以及發(fā)射功率P。它們分別滿足如下的一些約束(如K<=M/2,意味著每個用戶至少能享受雙天線;2<=M<=Mmax,意味著天線個數(shù)至少大于2,而少于某一特定值,如500):

    更進一步,作者分析平均用戶速率滿足如下表達式(除上述3個變量為未知,其他參數(shù)均假定有特定值設(shè)置):

    功率消耗滿足如下條件:

    最后,設(shè)定了3個優(yōu)化目標(biāo),即1>平均用戶速率;2>總的區(qū)域速率;3>能源效率。從下面的圖中可以看出,我們很難找到一個點,它對應(yīng)的平均用戶速率最高,總的區(qū)域速率最高,而且能源效率也能達到最高。

    具體就平均用戶速率與能源效率的關(guān)系,一開始隨著平均用戶速率的增加,能源效率也得到提升,因為能源效率的分子包含了平均用戶速率;但譬如通過增加天線數(shù)目使平均用戶速率升高后,對應(yīng)的能源消耗也增加了,會拉低能源效率。后半段的曲線即是沖突的體現(xiàn)。優(yōu)化的目標(biāo)首先是得到這個關(guān)系曲線,最終在沖突域中選擇最合適的點作為此次優(yōu)化的結(jié)果。

    上述的曲線是通過SCALARIZATION的優(yōu)化算法得到的,還有一篇論文通過NSGA II和SMPSO算法得到了類似的曲線結(jié)果[3]。

    三、多目標(biāo)優(yōu)化基本概念

    上面的樣例其實是一個典型的多目標(biāo)優(yōu)化的問題(MOP,Multi-objective Optimization Problem)。與單目標(biāo)優(yōu)化只有一個最優(yōu)解不同,多目標(biāo)優(yōu)化的解通常有多個,稱為Pareto最優(yōu)解。求解MOP的最終目的是在各個優(yōu)化目標(biāo)之間權(quán)衡處理,使所有的目標(biāo)都“盡可能”達到最優(yōu)。

    MOP是一個研究很多年的問題,學(xué)術(shù)界已經(jīng)產(chǎn)生了大量的算法嘗試解決這個問題。簡單分類如下:

    上面提到是比較復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化,如非連續(xù),非線性等。如果是線性類的關(guān)系,則可以通過一些簡單的方法,如區(qū)間傳播算法,滿意度函數(shù)及多目標(biāo)協(xié)商等方法,得到讓步之后大家都滿意的結(jié)果。

    四、無線的沖突管理

    從多目標(biāo)優(yōu)化理論回到無線領(lǐng)域,在5G時代,優(yōu)化場景必定更復(fù)雜,如M-MIMO,多頻段,多垂直業(yè)務(wù)等場景;其次,網(wǎng)絡(luò)需要自動駕駛意味著極小的人為干預(yù)。系統(tǒng)將自我實現(xiàn)優(yōu)化計算和調(diào)整,傳統(tǒng)的人工沖突消解方法很難滿足自動化Level 4及以上水平的要求。

    通過ML獲得無線領(lǐng)域目標(biāo)函數(shù)表達和多目標(biāo)的優(yōu)化求解在學(xué)術(shù)界已經(jīng)有一些研究;ML(機器學(xué)習(xí)),GA(遺傳算法),ACO(蟻群算法)等AI技術(shù)在SON領(lǐng)域均已有一些應(yīng)用。

    五、沖突管理的機會和困難

    1.基于無線網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,即便我們嘗試使用AI技術(shù)來學(xué)習(xí)參數(shù)和目標(biāo)的關(guān)系也會很困難。同時,AI的效果還依賴更好設(shè)計的,更多場景覆蓋的海量數(shù)據(jù)。對于無線某一領(lǐng)域的優(yōu)化,要先通過良好的自生系統(tǒng)設(shè)計,如良好的資源建模和系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計,解決大部分的問題,然后再通過AI解決少部分確實難以解決的問題;嘗試通過AI解決所有問題是不必要的,也是不可能的;

    2.即使通過線性/非線性回歸等手段建立了超多目標(biāo)的優(yōu)化表達,但目前的算法很難支撐5個及其以上目標(biāo)的優(yōu)化。針對4個目標(biāo)以下的場景,已有算法的適配性和計算效率都還比較匹配,可以嘗試在某些特定的場景中使用,如前面提到的M-MIMO場景;

    3.參數(shù)數(shù)量的多少對配置尋優(yōu)的性能的結(jié)果影響也有一些影響,有一些技術(shù)手段,如GRA(Grey Relationship Analysis),可以挖掘出相關(guān)性高的參數(shù)集;

    參考文獻

    [1] Multiobjective Signal Processing Optimization:The way to balance conflicting metrics in 5G systems,Emil Bjornson,etc.,2014

    [2] https://ieeexplore.ieee.org/document/6924852

    [3] Energy-Efficient Communication in Wireless Networks:Small or massive MIMO?,Emil Bjornson,2014,

    [4] https://www.commsys.isy.liu.se/~ebjornson/presentation_5green.pdf

    [5] Multi-Objective Optimization in 5G Wireless Networks With Massive MIMO,Sotirios K. Goudos,etc.,2018,

    [6] https://ieeexplore.ieee.org/document/8454783

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