[00520209]云无线接入网络基于延迟感应的无线资源管理理论与算法设计

　　为了支撑剧增的移动多媒体业务需求并满足高频谱效率和高能量效率目标，业界提出了云无线接入网络。该项目对云无线接入网络的基于业务队列的动态无线资源优化理论和方法进行了研究，利用马尔可夫决策过程理论和李雅普诺夫优化理论，提出了一系列自适应于队列状态信息和信道状态信息的低复杂动态资源优化算法。主要研究成果如下：
　　1。基于业务队列的动态功率和速率分配优化方法研究：提出了一种能平衡协作增益和去程消耗的基于流分离的混合协作多点传输方案，利用马尔可夫决策过程对混合协作多点传输方案下基于业务队列的动态功率和速率分配优化问题进行建模，提出了估计决策后值函数的在线学习方法和获取功率和速率分配策略的随机梯度算法。
　　2。基于业务队列的动态协作预编码优化方法研究：首先利用简单的以用户为中心的协作集选择方案为每个用户确定了协作预编码的线性约束；然后将问题建模为最小化队列时延和网络功耗的有约束的离散马尔可夫决策过程；基于微分方程的描述，推导出离散马尔可夫决策过程在连续时间上的等效形式并给出了值函数的闭式近似表达式；最后利用半正定放松和交替优化方法对问题进行低复杂度地求解。
　　3。基于业务队列的动态联合节点选择和预编码优化方法研究：首先利用李雅普诺夫优化的方法对优化问题进行转化，然后利用组稀疏波束赋形和松弛整数规划的方法分别提出了两种能够并行化求解的低复杂度算法。
　　4。基于业务队列的动态联合拥塞控制和资源分配优化方法研究：在满足平均能效需求和队列稳定性约束的前提下，联合拥塞控制和资源分配的优化问题建模为最大化平均吞吐量效益的随机优化问题。利用李雅普诺夫优化的方法，随机优化问题分解为每个时隙的三个相互独立求解的子问题。相比不考虑拥塞控制的优化算法，所提算法在队列时延和能量节省方面具有显著优势。