蜂窝网络中基于流量预测的节能关键技术研究

摘要

近年来,随着蜂窝用户数的急剧增加,蜂窝网络规模的迅速扩大,蜂窝网络逐渐成为了信息与通信产业能耗的主导者之一,为人类生存环境带来了极大的压力和严峻的挑战。同时,巨大的能耗成本也是各大运营性企业利润上升的瓶颈。然而,由于容量最大化的设计原则与多变的用户流量需求之间的矛盾,当前蜂窝系统中的能量支配存在严重的浪费现象,系统的能量利用效率极低。因此,设计能量高效的蜂窝通信系统十分必要。本论文研究了网络流量预测在能量高效蜂窝通信系统设计中的应用,提出了一种基于矩阵压缩感知的网络流量预测方法,并研究给出了两种基于网络流量预测的蜂窝基站动态调整节能方案。
　　 论文首先研究了网络流量预测的基本理论,包括网络流量矩阵的概念以及常用网络流量预测方法。
　　 其次介绍了基于压缩感知的网络流量预测技术。现有的压缩感知算法应用在实际数据上,数据恢复性能往往很差,尤其当数据的丢失率较高,且数据缺失呈现出某些结构性特征时,主要原因是实际数据信号往往不符合使现有的压缩感知算法性能最优的数学约束条件。本文提出了一种基于矩阵空时压缩感知的蜂窝网络流量预测方法,即构造蜂窝网络流量矩阵,并将未来时刻流量数据当成缺失元素,结合蜂窝网络流量数据固有的低秩特点和时间-空间相关性特征,利用近似矩阵分解对缺失元素进行插值重构实现流量预测。相比于传统的网络流量预测机制,可以较好地改善预测性能。同时,本文还分析了蜂窝网络的流量数据的特点:时间相似性与周期性、空间相关性和低秩性,并构建了蜂窝网络流量的空间-时间相关性模型,使预测流量数据能够准确跟踪实时流量数据固有的空时特性。
　　 现有蜂窝网络的能量消耗一般是用户流量无关的,这往往会导致严重的能量浪费现象:即使没有用户服务需求,蜂窝网络也维持正常工作状态。为了解决蜂窝网络中的能量浪费问题,论文研究了蜂窝网络用户流量的空间-时间分布非均匀性与差异性特征在蜂窝网络节能优化中的应用,提出了一种基于网络流量预测的蜂窝基站离线动态关闭机制,将蜂窝网络流量集中到有限个蜂窝基站子集上,关闭部分不必要的蜂窝基站,实现节能目的。同时,针对上述蜂窝基站动态关闭机制没有考虑蜂窝基站在调整自身覆盖范围以接收转移的用户流量时增加的能量消耗以及蜂窝基站在接收转移的用户流量时如何调整自身的覆盖范围的问题,论文对上述蜂窝基站动态关闭机制进行改进,提出了一种基于蜂窝网络的网格化流量分布的基站动态关闭机制。仿真结果显示,基于蜂窝网络的网格化流量分布的基站动态关闭机制可以极大改善蜂窝网络的能量利用效率。