[发明专利]一种基于估计算法的动态接入蜂窝网络的方法

摘要

本发明基于传输重传次数的状态转移模型，揭示了一种基于估计算法的动态接入蜂窝网络的方法。针对当海量机器类设备同时发起接入蜂窝网络时，碰撞概率明显提高、资源利用率低和接入时延增大的问题。本发明提出了一种新的分析模型来最优化MTCD(Machine Type Communication Device)随机接入蜂窝网络的性能，建立MTCD的状态转移模型，通过分析稳态时MTCD所处的状态转移过程，求得某个MTCD稳态时处于第几次重传前导的稳态概率。接着用迭代算法估计出每个随机接入时隙发起接入的MTCD数目，最后利用最优的ACB检测参数来最优化网络的吞吐量性能。

主权项

1.一种基于估计算法的动态接入蜂窝网络的方法，其特征在于包括步骤：S1，根据mMTC的到达模型计算出第k个随机接入时隙新到达的MTCD数量Ak，然后估计出之前随机接入时隙中未通过ACB检测退避到本时隙重新发起接入的MTCD数量和通过ACB检测且前导发生碰撞而退避到本时隙重新发起接入的MTCD数量；S2，根据估计得到的MTCD数量进行ACB分析，得出第k个随机接入时隙最优的ACB检测参数qk；S3，第k个随机接入时隙中活跃的Mk个MTCD发起接入蜂窝网络的接入请求，每个MTCD随机产生一个0‑1的随机数u，将u与qk进行比较筛选出允许发送前导的MTCD数量Nk，然后通过ACB检测的Nk个MTCDs各自从前导资源池中随机选取一个前导发送给基站，得到该时隙基站检测到的前导成功发送的MTCD的概率pk和前导发生碰撞的MTCD数量Mcoll_k；S4，构建任意时隙关于前导传输次数的马尔可夫状态转移图，得到第i次发送前导的稳态概率П_i和前N_PT‑1次传输前导的概率和其中i≤N_PT,N_PT为前导的最大传输次数；S5，利用之前w_s个时隙中得到的参数M_k、q_k、M_{coll_k}、返回步骤S1通过迭代估计每时隙发起接入的MTCD数量，其中w_s为退避窗口时隙数。