[发明专利]一种认知融合网络中多资源表征和管理方法有效
申请号: | 201310308817.0 | 申请日: | 2013-07-22 |
公开(公告)号: | CN103347284A | 公开(公告)日: | 2013-10-09 |
发明(设计)人: | 杨春刚;李建东;刘勤;侯蓉晖;盛敏;岳健;李红艳;刘伟;黄鹏宇;马英红 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | H04W28/16 | 分类号: | H04W28/16;H04W48/06 |
代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人: | 汤东凤 |
地址: | 710071 陕西省*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 认知 融合 网络 资源 表征 管理 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种认知融合网络中多资源表征和管理方法,实现整体规划资源,满足端到端业务质量要求。
背景技术
高效自主的资源管理和控制技术是决定当前通信系统性能的关键技术之一,也是保障多用户服务质量和感受质量需求的重要途径。在当前异构网络高度融合发展的大环境下,如何实现多网络、多用户和多智能设备等多种资源的高效综合利用具有战略意义。无论是对于运营商进一步提高资源收益,还是满足用户越来越高质量要求的多种业务需求,都提出更加严峻的挑战。当前,网络融合呈现一种大趋势,对资源管理和分配提出了更高要求。无论是从时间、空间和频率等多个度,还是从协议栈的不同层面,同一资源也体现不同的特性。这导致对于资源本质认识的模糊性。认知无线电技术为认识资源、探索资源和高效利用资源提供全新的视角和方向。
以认知无线电及其网络技术等为基础,实现多种无线接入网的有效融合。一方面,可彻底解决当前“孤岛式”的无线网络发展模式;另外,它可以实现面向多种业务的资源需求的多域环境资源有效汇聚和统一管控。同时,可实现多业务的完美资源保障和用户的端到端效能高质量体验。
我们把以认知无线电及其网络技术为基础,实现多种异构网络成功融合的网络为认知融合网络。认知融合网络的最大特点是认知性、自主性、适变性和融合性。在这种认知融合网络中,资源的管理和控制成为决定其网络性能的关键技术。高级自主的资源管控方案,通过对资源的高效配置,来有效保证多用户的服务质量需求,并有效改善多种资源利用效率。如何针对认知融合网络特点,面向多种业务,实现分类分级的融合资源控制方案,实现自主资源管控和按需分配,对于认知融合网络发展十分关键。同时,在认知融合网络中采用统一架构的资源管理和控制技术,对于解决异构网络环境下服务质量问题非常关键。然而,由于资源类别的多样性(如图1所示),资源的管理和控制难以形成统一的纵向跨层、横向跨网的管理模式;且面向跨异构网络环境,融合资源管控方案设计更是具有挑战性,
环境感知和业务感知是认知无线网络的基本特点。认知网络通过感知无线环境探索多可利用的资源,实现满足具体业务承载需求的多资源智能匹配。未来无线通信网络呈现智能绿色泛在异构融合的发展趋势,多制式无线接入网络共存,多节点协同传输,支持不同程度的无缝移动业务。多种无线传输制式共同应用已经成为必然趋势,无线资源分配算法也需要同时关注多种无线资源分配。不同的无线资源可以对应信号空间中的一,无线通信系统中的资源类型逐渐增多,因此这种无线资源多样化的趋势,即无线资源多化。随着新的无线传输技术的应用,无线通信系统中的资源类型逐渐增多,呈现多化趋势。传统无线资源分配方法已经不能适应多无线资源系统中资源分配粒度小,分配灵活度大,受信道状态与用户业务分布影响大的特点。因此研究适用于多无线资源系统的新型资源分配方法对未来无线通信技术的发展有着重要的意义。
使用了两种或两种以上无线传输技术的通信系统需要进行两种或两种以上无线资源的分配,我们称之为多无线资源分配。现在,随着技术的不断进步,越来越多的无线网络出现在我们周围。2G的蜂窝网络应用已经成熟,3G网络也已经进入大规模商用阶段,周围的WLAN短距离覆盖网络也越来越多,这些网络将在未来很长一段时间内共存。毫无疑问,异构性将成为现在和将来无线通信的主要特征之一。但是由于不同系统之间缺乏有效的网络信息交互和资源的有效协调和共享的机制,不同的网络技术形成了相对孤立的自治区域,大大降低了资源合理有效的利用。因此如何实现异构网络融合,以便更有效地利用各种无线网络的资源为用户提供高带宽、高质量的业务,就成为当前我们面临的主要问题。
传统无线资源分配方法已经不能适应多无线资源系统中资源分配粒度小,分配灵活度大,受信道状态与用户业务分布影响大的特点。因此研究适用于多无线资源系统的新型资源分配方法对未来无线通信技术的发展有着重要的意义。
发明内容
本发明的目的是针对当前技术不足,提出一种采用基于资源量的多资源表征方法,可以为运营商从宏观上掌握的资源的情况提供依据,同时有助于探索最佳的资源管理和分配方法。其具体包括:一种认知融合网络中多资源表征和管理方法,包括以下步骤:
S1:资源代理周期性获取认知融合网络中的资源信息,并形成资源信息编码,并更新资源信息列表,所述资源信息包括资源种类,资源数量以及资源质量;
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