蜂窩網絡中基于流量預測的節(jié)能關鍵技術研究.pdf

1、近年來,隨著蜂窩用戶數的急劇增加,蜂窩網絡規(guī)模的迅速擴大,蜂窩網絡逐漸成為了信息與通信產業(yè)能耗的主導者之一,為人類生存環(huán)境帶來了極大的壓力和嚴峻的挑戰(zhàn)。同時,巨大的能耗成本也是各大運營性企業(yè)利潤上升的瓶頸。然而,由于容量最大化的設計原則與多變的用戶流量需求之間的矛盾,當前蜂窩系統(tǒng)中的能量支配存在嚴重的浪費現象,系統(tǒng)的能量利用效率極低。因此,設計能量高效的蜂窩通信系統(tǒng)十分必要。本論文研究了網絡流量預測在能量高效蜂窩通信系統(tǒng)設計中的應用,提

2、出了一種基于矩陣壓縮感知的網絡流量預測方法,并研究給出了兩種基于網絡流量預測的蜂窩基站動態(tài)調整節(jié)能方案。
　　 論文首先研究了網絡流量預測的基本理論,包括網絡流量矩陣的概念以及常用網絡流量預測方法。
　　 其次介紹了基于壓縮感知的網絡流量預測技術?，F有的壓縮感知算法應用在實際數據上,數據恢復性能往往很差,尤其當數據的丟失率較高,且數據缺失呈現出某些結構性特征時,主要原因是實際數據信號往往不符合使現有的壓縮感知算法性能最優(yōu)

3、的數學約束條件。本文提出了一種基于矩陣空時壓縮感知的蜂窩網絡流量預測方法,即構造蜂窩網絡流量矩陣,并將未來時刻流量數據當成缺失元素,結合蜂窩網絡流量數據固有的低秩特點和時間-空間相關性特征,利用近似矩陣分解對缺失元素進行插值重構實現流量預測。相比于傳統(tǒng)的網絡流量預測機制,可以較好地改善預測性能。同時,本文還分析了蜂窩網絡的流量數據的特點:時間相似性與周期性、空間相關性和低秩性,并構建了蜂窩網絡流量的空間-時間相關性模型,使預測流量數據能

4、夠準確跟蹤實時流量數據固有的空時特性。
　　 現有蜂窩網絡的能量消耗一般是用戶流量無關的,這往往會導致嚴重的能量浪費現象:即使沒有用戶服務需求,蜂窩網絡也維持正常工作狀態(tài)。為了解決蜂窩網絡中的能量浪費問題,論文研究了蜂窩網絡用戶流量的空間-時間分布非均勻性與差異性特征在蜂窩網絡節(jié)能優(yōu)化中的應用,提出了一種基于網絡流量預測的蜂窩基站離線動態(tài)關閉機制,將蜂窩網絡流量集中到有限個蜂窩基站子集上,關閉部分不必要的蜂窩基站,實現節(jié)能目的。