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下一代移动通信网络中的业务特征认知及服务机制研究

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缩写、符号清单、术语表

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 移动通信系统基础简介

1.3 国内外研究现状

1.4 论文研究动机

1.5 研究思路、内容及论文结构

2 蜂窝网业务量空间分布及可预测性研究

2.1 蜂窝网业务量空间分布

2.1.1 研究背景

2.1.2 蜂窝网空间业务量的测量

2.1.3 流量密度的空间相关性建模

2.1.4 流量密度的空间建模

2.1.5 空间流量模型的应用

2.1.6 业务量空间分布建模小结

2.2 蜂窝网业务量可预测性研究

2.2.1 流量可预测性的背景和动机

2.2.2 预测数据集和分析机理

2.2.3 基于信息熵的蜂窝网业务量可预测性分析

2.2.4 分析参数讨论

2.2.5 蜂窝网业务量可预测性分析小结

3 蜂窝网中用户移动模型

3.1 研究背景和动机

3.2 用户到达间隔建模

3.3 用户停留时间建模

3.4 用户育开间隔建模

3.5 单位时间内到达用户数建模

3.6 蜂窝网中用户移动模型小结

4 移动端的社交即时消息业务特征及其影响

4.1 “信令风暴”的成因和研究背景

4.2 移动即时消息业务特征建模

4.3 移动即时消息业务对网络性能的影响

4.4 移动即时消息业务特征建模小结

5 基于业务特征认知的跨层服务机制

5.1 区分业务的用户体验指数建模

5.2 无线状态反馈在传输层业务管理中的应用

5.3 基于业务特征的无线自定义调度机制

6 基于云计算技术的软件定义蜂窝网

6.1 业务爆发和云计算技术的出现

6.2 蜂窝网中的业务爆发研究

6.3 云计算和软件定义网络在蜂窝网中的应用

6.4 智能的软件定义蜂窝网络

6.5 对5G技术的展望

7 攻读博士期间主要研究成果

8 简历

参考文献

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摘要

随着移动互联网的飞速发展,蜂窝网中各种创新的业务形态和应用场景开始涌现,五花八门的业务需求对网络的设计和管理提出了挑战。为了应对这些挑战,各大国际标准组织和通信公司开始研究下一代网络的形态和关键技术。近年来,无论是工业界还是学术界的研究人员都越来越意识到现网数据分析的重要性,并将数据的建模和分析结果用于网络的优化和下一代网络的设计。本学位论文根据大量的现网数据分析结果,揭示了网络流量、用户行为、业务特征等规律,并根据软件定义网络的思想提出了在下一代蜂窝网的架构方案,及其跨层业务管理和优化的方法。具体而言,作者从以下业务特征和服务机制两方面进行了研究,概括为:
  业务特征分析:根据现网基站流量数据,建立了流量密度的空间分布的模型,讨论了密集和稀疏区域的基站间的流量相关性,并提出了一种空间流量生成的算法。该模型可以基于正弦和函数在时间和空间上描述大尺度的空间业务变化,并描述业务的指数正态分布特征和小区间的空间相关性。另外,结合信息论中熵的概念,分析了不同类型业务(语音、短信、数据)在时间和空间上可预测性。然后,在单个用户的移动性行为方面,本文发现使用幂律分布来拟合用户的到达间隔和停留时间会更加精确;根据先前拟合的用户的到达间隔和停留时间分布,本文建立了用户离开的模型和单位面积内用户达到数的模型,用来更全面地刻画用户的移动性规律。在用户使用的数据业务中,本文以目前流行的“微信”应用为例,研究了移动即时消息的业务特征。我们发现虽然该业务只消耗了很少的核心网带宽,但其突发、频繁的通信机制对接入网的无线资源有较大的消耗。根据现网采集的即时消息的业务数据,我们尝试使用联合ON/OFF过程建立用户使用该业务的行为规律和业务特征模型,并据此来评估该业务在各种场景下对网络性能的影响。
  服务机制探究:本文尝试提出用户体验指数概念,从而可以计算在不同的网络条件下该业务给用户带来的实际感知。根据无线上下文信息和不同业务的QoS需求,在核心网对业务进行管控从而满足用户体验指数的最大化目标。通过进一步抽象,本文提出了基于云计算技术的软件定义蜂窝网的概念。根据目前蜂窝网中潜在的三种典型的业务爆发:OTT(Over The Top)类业务的频繁访问和心跳导致的无线业务爆发、海量M2M类终端并发产生的核心网信令风暴、用户自行部署的Femto/Small Cell的上下线对网络拓扑结构造成的冲击,本文提出了将传统网元虚拟化后迁移到云计算平台,从而实现处理能力动态扩展,应对业务爆发。区别于传统的烟囱状的网元构成的蜂窝网络,我们提出的架构可以拉通相关网元和协议,实现信息的共享,达到打破横向的网元障碍和纵向的协议层级。总体而言,本文通过将网元的虚拟化后迁移至云计算平台,通过SDN技术将网元互相连接,提出了软件定义蜂窝网络的架构的设想,并认为其会成为下一代蜂窝网关键技术的重要组成部分。

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