自适应访问类除非机器生成的通信方法

文摘

蜂窝网络提供服务交通需求产生的人类。用于节点的随机接入信道竞争与一个eNB是有限的。即使机器产生很少量的数据流量,网络的信号通道变得超载和碰撞发生失败的访问,如果太多的矿渣MTC(机器类型通信)设备试图访问网络。为了解决这个问题,3 gpp指定一个访问类除非但叶子一个特定算法作为实现问题。在本文中,我们提出一种自适应访问排除方法。一般来说,一个eNB不知道电子设备的数量在其覆盖范围。因此,很难控制除非因素预测电子设备的数量在服务区域的细胞。相反,我们控制除非因素预测的基础上访问eNB强度可以测量的。以来的仿真结果表明,该方法可以根据访问自动操纵除非因素强度,它优于原方法的访问成功概率和碰撞概率。

1。介绍

矿渣MTC(机器类型通信)的应用程序是一个自动化的应用程序之间提供连接数量巨大的嵌入式设备在LTE-A(长期Evolution-Advanced) [1,2]。这些嵌入式设备支持广泛的应用,如智能电网、智能计量、e-health,监测和安全,和消费电子产品。行业报告预计,矿渣MTC的重要潜在应用程序产生可观的收入。在矿渣MTC,大量的设备生成大量的信号或数据流访问跑(随机访问网络)在短时间内。从大量的并发访问设备导致重大的交通拥堵。系统遭受数据包碰撞,长访问延迟,或低服务质量的应用程序。为了缓解交通拥堵,系统需要控制的过度连接设备(3]。因此,自适应是一个关键的矿渣MTC的应用程序,因为它自适应控制策略参数动态环境中的系统性能最大化。

当设备被激活发送数据,它试图储备上行contention-based渠道,也就是说,瑞秋(随机存取通道)。在LTE-A,多通道开槽迎宾系统用于模型随机接入信道。两种随机访问流量来自电子设备:交通由外部事件和发生周期性发生的交通通信设备和系统同步的方式。例如,对于电力抄表、设备需要定期报告用电。

当设备试图发送数据时,它遵循随机访问4步过程来储备上行通道图1。首先,设备随机选择一个序言从一组随机存取前言。选中的序言传播让eNB估计设备的传输时间。在第二步中,RAR eNB(随机存取响应)。它包括时间提前命令调整设备传输时间和分配上行资源设备。在第三个步骤中,一个设备传送消息和身份信息。如果一个序言碰撞发生在第一步,碰撞设备传输标识信息相同的时频资源块中。在这种情况下,碰撞发生在eNB。在最后一步,eNB传送消息争用解决。如果数据包碰撞发生,eNB解码数据包相撞,eNB承认包成功收到的设备。 Unacknowledged devices fail the random access in current access opportunity and they will try again in the next access opportunity.

根据割缝迎宾计划,如果设备访问控制系统的同时,可以提高系统性能。因此,eNB需要优化维护设备同时访问系统的数量。3 gpp(第三代合作伙伴项目)已经讨论了一些解决方案,比如ACB(访问类禁止)和EAB(扩展访问除非)(4]。使用ACB,设备推迟与概率的随机访问请求。换句话说,eNB定期广播除非参数SIB(系统信息块)。除非参数包括禁止因子(),除非持续时间。每个设备生成随机数在0和1之间,并比较与数量。如果随机数等于或大于除了时间,禁止访问。在EAB,设备分为一组ACs(访问类)。eNB定期广播SIB的禁止位图,表示禁止ACs。当设备启动一个随机访问过程中,一个设备检查是否禁止其交流。禁止设备推迟他们的随机存取过程,直到下一次SIB改变。

ACB和EAB控制战略是至关重要的参数,比如禁止因素或禁止位图。尽管许多研究人员试图解决控制问题,它仍然是开放的问题进一步的研究(5]。因此,我们提出一个自动控制方法,以确定一个除非因素ACB方案来提高系统的性能。实验结果表明,我们的方法改善系统性能的访问成功概率和碰撞概率。

剩下的纸是组织如下:在部分2我们描述了相关的工作。节3,我们目前的控制方法来操作ACB除非因素。节4,仿真结果进行了总结。节5结论和未来的研究计划。

2。相关工作

有正交前言在一个随机的访问机会(时间段)。如果不止一个设备发送相同的序言在一个槽,发生了碰撞。当碰撞发生时,设备再次尝试与一个随机选择的序言新槽。随着设备数量的增加,交通拥堵可能会更糟,系统性能恶化。

缓解交通拥堵由于随机访问冲突,提出了控制机制。提出了许多机制调节设备的访问机会(6]。Backoff-based机制分配设备的访问尝试时段使用倒扣窗口。接纳控制机制拒绝访问尝试根据平均入学率(7]。ACB-based机制分配访问尝试基于除非因素。它有效地降低了碰撞概率下大同时传输。其中,我们关注ACB-based机制自动操纵除非因素。有一个禁止因素之间的权衡和LTE性能资源利用率和平均访问延迟。如果除非因素是较小的,更少的设备被允许访问瑞秋。然而,访问延迟增加和资源利用率减少。因此,eNB需要有效地控制除非因素在当前网络状况。在[8),除非因素决定成功访问设备的期望值最大化每个插槽。在[9),控制因素最小化总服务时间的时间所有设备eNB成功访问。在[10),提出了一个分析模型以最小化所有设备的访问延迟。然而,这些机制受到高计算复杂度优化性能指标。降低复杂性,提出了近似算法来控制除非因素。

在一个近似的方法,目前的交通负荷或预测交通负荷主要是用于自适应控制禁止的因素。在[11),包传输的概率是基于当前交通负荷计算。然后,eNB决定除非因素来提高网络吞吐量。在[12),提出了细胞之间的合作机制来控制交通堵塞。eNBs合作来决定每个单元中的禁止因素对全球稳定和访问负载共享。在[13),竞争设备的数量估计使用马尔可夫链和碰撞状态。估计负载,除非因素决定。这些传统机制估计的数量竞争设备通过使用传统的交通预测技术。

3所示。该方法

在本节中,我们描述了一个自适应访问排除方法。法的目的是控制除非因素据估计访问强度的电子设备。访问强度定义为随机访问的次数在一定的时期。

最优预测应该知道确切的相关结构测量过去和未来之间测量。然而,它是不可能知道未来测量。因此,我们设计一个实用的预测基于过去的测量。图2控制器显示的框图除非因素。控制器由四大模块组成:强度测量模块的访问,访问强度量化模块,转换矩阵操作模块,除非因子生成模块。

访问强度测量模块访问强度在特定时间段内的措施。我们假设时间划分为一个固定的时间段,它的大小。一个eNB措施强度在每个时间段的访问。我们表示在访问强度时间槽。

访问强度量化模块可测量访问强度访问强度水平。我们表示访问强度,系统允许的最大数量。然后,是一个整数,可以有价值吗]。然而,随着变得更大,雾化最好的粒度要求eNB保持更多的系统资源预测未来访问强度并没有提高系统性能。例如,如果是足够大,和eNB并不意味着太多。因此,我们把范围成访问强度水平。每一层的高度,在那里是一个操作参数控制的粒度。我们分配量化值来每个访问强度级别从级别对应。然后,我们近似通过映射函数量化值。换句话说,如果我们表示的量化值,。我们也从零到数量访问强度水平和表示强度级别的访问属于。

转移矩阵的操作模块,估计下一个时间段的访问强度。一个eNB维护通过状态转移矩阵。过渡矩阵是用来近似结构之间的相关性和。为了实现目标,一个eNB使用过渡矩阵跟踪访问强度测量之间的关系在过去时间槽和访问强度测量在当前时间段。在状态转移矩阵,状态对应的索引号访问强度级别。在每个时间段的结束,eNB数字转换和成和。自是访问强度级别属于,eNB更新状态转换矩阵如下:

然后,利用转移矩阵,转移矩阵操作模块预测下一个时间段的访问强度级别作为 在哪里。

使用除非因子生成模块决定禁止的因素如下:

4所示。性能分析

我们使用的交通模型智能电力计量矿渣MTC应用程序作为一个实验方案1]。智能电表支持各种应用,如自动抄表、能源需求管理和microelectric代管理。在交通模型中,伦敦市区的居民密度是35670家庭/细胞。定期报告[24小时计读数范围从5分钟到14]。报告周期影响的访问强度米在一个单元中。我们阅读频率设置为5分钟。在实验中,我们设置的最大数量的设备随机访问的时间段。例如,我们集30 100 ms的时间段。LTE-A网络的随机接入信道的参数跟踪(1]。

一个数量的eNB服务设备在一个单元中。每个设备在一段时间内生成一个单一的访问请求。换句话说,所有设备激活之间发送数据和。在我们的实验场景中,设置为5分钟。访问强度的分布。设备的数量产生的访问请求th访问机会,访问强度,定义如下: 在哪里的时间是th访问机会,遵循贝塔分布的值和(1]: 在哪里是β函数。图3显示了智能电测量应用程序的访问强度。

我们采用拥塞系数来启用或禁用像ACB拥塞控制机制15]。拥堵系数的比值的倒数许多成功的设备竞争设备的数量。当拥塞系数超过特定阈值,拥塞控制被激活。我们将阈值设置为0.4。这是释放当拥塞系数低于阈值。一旦激活拥塞控制,eNB操纵除非因子调节强度的访问。

图4显示除非因子的方差强度不同的访问级别。我们可以看到,除非根据访问强度因素是自适应控制。我们分析的方差除非因素三个方面。第一个是当时间段改变,500毫秒,1000毫秒。时曲线高峰时间段是1000 ms低于槽的时间是500 ms。第二个是当访问强度水平的数量改变,5、10、15、20。随着层数的增加,曲线看起来像楼梯。最后是当交通模型中访问强度改变,增加和减少。贝塔分布的不对称曲线在图3,艰苦的斜率比下坡坡度陡峭。因此,除非轻轻因素的曲线下降段访问强度是稳定的多,在急剧增加。

图5访问时显示除非因子的方差强度增加。在图中,表明35670户家庭/单元,家庭密度在伦敦市区。我们将访问强度水平的数量设置为10。访问强度急剧增加的时期,我们的方法迅速反应。在慢慢下降时期,缓慢反应的方法。然而,如果访问的平均强度太低了(在图中,当设备的总数= 0.5),碰撞设备减少和禁止因素相应的反应。

图6显示了访问成功概率是成功完成概率随机存取的序言传输的最大数量。在实验中,改变的时段60 ms - 200 ms。相比之下,我们使用原始的ACB (4]。在最初的ACB,拥塞控制被激活后,除非因子设置为0.1。当我们使用方法,成功概率的平均值是比原来的ACB约18%。图7显示了碰撞概率的比率时出现两个或两个以上的设备的数量相同的序言试图访问瑞秋和访问总数的机会。使用我们的方法时,碰撞概率的平均值是比原来的ACB约12%。

数据6和7表明,存在一个最佳范围时的性能在3和4之间。如图8,当增加,访问强度相邻级别之间的差异减少和改变除非因素的影响减少。当减少,增加访问强度相邻级别之间的差异和改变访问强度不影响除非参数调整。它表明,性能可以通过控制访问的数量提高强度水平。

图9显示的方差为每个时间段成功的设备的数量。成功的设备表示设备成功地访问瑞秋在一个时间段。当访问强度很低,我们的表演方法和原始ACB是相似的。然而,当访问强度高,许多成功的设备在我们的方法是在原始ACB 3.5倍。换句话说,我们的方法有效地控制了除非因子以改善系统性能。

5。结论

在本文中,我们提出了一个动态访问除非方法根据访问控制除非因素强度。通过测量强度在每个时间间隔的访问,我们构建访问强度之间的转移概率。然后,在每个时间间隔,eNB计算预期的访问强度基于当前访问强度。仿真结果表明,该方法优于原始ACB方法的成功概率和碰撞概率,因为它可以控制除非因素即使交通强度会随着时间而改变。仿真结果还表明,存在一个最优值的访问强度水平是该方法的操作参数。由于访问强度水平的数量影响的成功概率,我们把它作为未来的工作制定一个系统的方法,发现为操作参数最优值的数学分析。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究得到了Sookmyung女子大学研究经费(1-1603-2032)和基础科学研究项目通过韩国国家研究基金会(NRF)由教育部(NRF - 2015 r1d1a1a01060117)。

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