5G增强移动宽带(enhanced mobile broadband,eMBB)场景对于频谱效率、系统容量提出了较高要求。传统技术无法带来相应的性能提升,拟引入大规模天线、毫米波通信等技术,结合应用异构网络,提高系统性能。同时,目前针对e MBB场景关键技术...5G增强移动宽带(enhanced mobile broadband,eMBB)场景对于频谱效率、系统容量提出了较高要求。传统技术无法带来相应的性能提升,拟引入大规模天线、毫米波通信等技术,结合应用异构网络,提高系统性能。同时,目前针对e MBB场景关键技术的仿真评估较少,无法从仿真的角度说明各项技术的性能优势。通过搭建系统级仿真平台,评估了不同天线数目下大规模天线的性能,并根据异构网络下的仿真结果,总结了工作在毫米波频段的微基站密度与接入偏移对系统性能的影响,对5G网络的参数配置和网络建设都具有很大的参考价值。展开更多
为更好地使URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communications)与增强型移动宽带业务(eMBB:enhanced Mobile Broad Band)在同一载波频段有效复用,进一步提升混合业务系统性能,提出一种基于可扩展传输时间间隔(TTI:Transmission Time...为更好地使URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communications)与增强型移动宽带业务(eMBB:enhanced Mobile Broad Band)在同一载波频段有效复用,进一步提升混合业务系统性能,提出一种基于可扩展传输时间间隔(TTI:Transmission Time Interval)的动态带宽分配策略。系统根据业务类型进行带宽动态划分;时域上提升URLLC调度优先级;频域上采用不同长度的TTI进行以用户为中心的无线资源分配。动态系统级仿真表明,在不同程度的负载水平下,相比传统无线资源分配算法,该方案能在有效满足URLLC用户时延需求的前提下优化eMBB用户的吞吐量消耗,URLLC用户时延增益最高达到83.8%,提升了5G混合业务系统中不同类型业务的服务质量(QoS:Quality of Service)。展开更多
为了提高车联网中高清地图下载业务的吞吐量和降低车队行驶业务的传输时延,提出一种基于进化策略算法和匈牙利算法(Evolutionary Strategy Algorithm and Hungarian Algorithm,ES-HA)的网络切片资源分配策略。构建增强型移动带宽(Enhanc...为了提高车联网中高清地图下载业务的吞吐量和降低车队行驶业务的传输时延,提出一种基于进化策略算法和匈牙利算法(Evolutionary Strategy Algorithm and Hungarian Algorithm,ES-HA)的网络切片资源分配策略。构建增强型移动带宽(Enhanced Mobile Broadband,eMBB)切片和高可靠低时延(Ultra Reliable&Low Latency Communication,uRLLC)切片,根据eMBB用户和uRLLC用户功率之间的函数关系求得最佳功率,采用ES算法获得两种用户的最佳带宽,并使用HA实现最佳信道匹配。仿真结果表明,与基于集群的资源块共享和功率分配(Cluster-based Resource Block Sharing and Power Allocation,CROWN)算法、基于基准算法的资源分配策略在总吞吐量、传输任务时延、链路容量及最小吞吐量方面进行对比,该策略在满足车到基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路用户高容量需求的同时,能够提高下载业务的吞吐量和降低车队行驶业务的传输时延。展开更多
文摘5G增强移动宽带(enhanced mobile broadband,eMBB)场景对于频谱效率、系统容量提出了较高要求。传统技术无法带来相应的性能提升,拟引入大规模天线、毫米波通信等技术,结合应用异构网络,提高系统性能。同时,目前针对e MBB场景关键技术的仿真评估较少,无法从仿真的角度说明各项技术的性能优势。通过搭建系统级仿真平台,评估了不同天线数目下大规模天线的性能,并根据异构网络下的仿真结果,总结了工作在毫米波频段的微基站密度与接入偏移对系统性能的影响,对5G网络的参数配置和网络建设都具有很大的参考价值。
文摘为更好地使URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communications)与增强型移动宽带业务(eMBB:enhanced Mobile Broad Band)在同一载波频段有效复用,进一步提升混合业务系统性能,提出一种基于可扩展传输时间间隔(TTI:Transmission Time Interval)的动态带宽分配策略。系统根据业务类型进行带宽动态划分;时域上提升URLLC调度优先级;频域上采用不同长度的TTI进行以用户为中心的无线资源分配。动态系统级仿真表明,在不同程度的负载水平下,相比传统无线资源分配算法,该方案能在有效满足URLLC用户时延需求的前提下优化eMBB用户的吞吐量消耗,URLLC用户时延增益最高达到83.8%,提升了5G混合业务系统中不同类型业务的服务质量(QoS:Quality of Service)。
文摘为了提高车联网中高清地图下载业务的吞吐量和降低车队行驶业务的传输时延,提出一种基于进化策略算法和匈牙利算法(Evolutionary Strategy Algorithm and Hungarian Algorithm,ES-HA)的网络切片资源分配策略。构建增强型移动带宽(Enhanced Mobile Broadband,eMBB)切片和高可靠低时延(Ultra Reliable&Low Latency Communication,uRLLC)切片,根据eMBB用户和uRLLC用户功率之间的函数关系求得最佳功率,采用ES算法获得两种用户的最佳带宽,并使用HA实现最佳信道匹配。仿真结果表明,与基于集群的资源块共享和功率分配(Cluster-based Resource Block Sharing and Power Allocation,CROWN)算法、基于基准算法的资源分配策略在总吞吐量、传输任务时延、链路容量及最小吞吐量方面进行对比,该策略在满足车到基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路用户高容量需求的同时,能够提高下载业务的吞吐量和降低车队行驶业务的传输时延。
