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即将实现商用化的第五代移动通信(5G)主要采用的通信方式是超密集组网。这意味着在整个5G网中,会有海量的设备同时接入,这样在一定程度上可以实现构建万物互联的蓝图。换言之,M2M(Machine to Machine)通信将是5G的通信主体。且M2M通信在5G网络中是不可或缺的。而在M2M通信中存在急需解决的热点问题就是海量设备接入造成的网络过载。因为网络过载会造成通信质量的降低。为了解决未来5G网络中的M2M通信问题,需要对接入的海量M2M设备进行控制。根据以往接入控制策略的研究,本文提出了基于不同算法的两级ACB(Access control Barring)策略来解决过载问题。首先,本文在基于S-ALOHA(Slotted ALOHA)协议搭建的仿真平台上,验证了M2M通信中的一级启发式ACB方案的可行性和准确性,并做了相应的性能分析。将半分布式算法代替了启发式算法用于一级ACB方案中,使用MATLAB仿真软件验证了该方案的吞吐量和时延的理论分析的准确性。同时本文对比了一级启发式ACB方案和一级半分布式ACB方案的性能,验证了基于半分布式算法的一级ACB方案的系统性能优于基于启发式算法的一级ACB方案。其次,在M2M通信的两级ACB方案的理论基础上,将启发式算法用于第一级ACB核查中,使用MATLAB仿真软件验证了其系统性能优于基于启发式算法的一级ACB方案。在两级启发式ACB方案的基础上,提出了两级半分布式ACB方案。将半分布式算法用于第一级ACB核查中,同样使用MATLAB仿真软件验证了此方案的系统性能优于基于半分布式算法的一级ACB方案。同时本文验证了基于半分布式算法的两级ACB方案的系统性能优于基于启发式算法的两级ACB方案。最后,在两级启发式ACB方案和两级半分布式ACB方案的基础上,提出了两级ACB方案的改进和优化。将LARA(Learning Automaton Random Access)算法用于两级ACB方案的第二级控制因子的精准更新,从而可以达到实现提升系统性能的目的。仿真验证了改进的两级启发式ACB方案和改进的两级半分布式ACB方案的可行性以及作了相应的性能分析。同时仿真对比分析了两种改进方案的效果,其中改进的两级半分布式ACB方案最优。