C-RAN架构下一种基于分形定理的载波迁移预测算法

作为C-RAN关键技术之一的实时虚拟化技术要求实现硬件处理资源的虚拟化管理,实现物理资源的动态分配和负载均衡,保证虚拟基站的实时性,处理时延和抖动可控。为提高物理资源的动态分配和负载均衡的效率,在传统虚拟机迁移策略基础上结合分形理论,提出一种动态载波迁移预测算法,避免了因瞬时负载峰值触发载波迁移而带来不必要的迁移开销。该算法通过对物理资源负载离散历史数据进行分形拼贴拟合出完整负载曲线,然后根据分形维度不变性实现对未来数据的预测。为实现对该算法的仿真,结合C-RAN的系统架构搭建了一个基于并行离散事件仿真(parallel discrete event simulation PDES)的验证平台,仿真结果表明该算法能在有效减少虚拟基站迁移次数的同时确保达到负载均衡的目的。     

时变OFDM稀疏信道估计中最优导频选择

针对时变OFDM系统中基于压缩感知的频率选择性衰落信道估计,为了提高其估计精度,结合最优导频选择方式,给出一种自适应求最优导频方法。通过闭环反馈信道稀疏度变化的方式,实时的求取最优导频进行信道估计,并与周期性求最优导频方法进行对比分析。仿真结果表明,自适应方法具有更低的信道估计均方误差,与随机方式相比,性能增益平均提高了11 dB,比周期性方法,平均提高了4 dB,且自适应方法误差曲线更平滑。     

大规模MIMO预编码中降低反馈开销的方法

研究大规模多输入多输出(MIMO)系统下,天线数增多反馈开销随之显著增大的问题,提出一种分割码本的预编码方法。该方法将有限反馈的大码本等间隔地分成k个码本,信道变化一次k个码本中的多个码本就被循环一次,选出一个最优码字Fi。Fi放入新开辟的储存空间,方便与下次选出的最优码字比较,循环一次Fi更新一次。同时将注水算法与之结合,使系统性能大大提高,而不会增加反馈量。仿真表明：正交移相键控(QPSK)调制、离散傅立叶变换(DFT)码本的预编码、反馈比特数为4的条件下,系统误码率与单一码本下预编码误码率对比,约提升3dB;用较少反馈量便可取得与大码本预编码几乎相同的误码率。     

一种基于C-RAN架构下资源负载预测方法

在C-RAN构架下,虚拟基带池集中化资源管理要求对物理硬件资源进行实时监控,保证物理资源有效进行动态分配和负载均衡。提出将自回归AR(autoregressive)预测方法运用于C-RAN架构下的物理资源负载预测,并根据物理资源特点,构建预测模型。采用双阈值限定负载范围,对超过或低于阈值的后续时间节点的负载进行预测,避免瞬时负载峰值触发的虚拟基站迁移。仿真结果说明该方法可以减少迁移次数,达到整个系统中资源的负载均衡。     

一种C-RAN架构下载波迁移的调度策略

在云无线电接入网络(cloud-radio access network,RAN)架构的基础上,为提高载波迁移后虚拟多模基站的资源利用率和负载均衡度,把CPU资源适度分离成基带CPU资源和协议CPU资源,并提出一种基于负载特征的载波迁移调度策略.针对物理层主机的触发类型和虚拟多模基站的负载特征,采用双阈值上下触发方式触发迁移,根据9种负载状态并采用最小资源代价策略,完成对需要迁移的虚拟多模基站以及目标主机的选择.实验结果表明,基带资源利用率方差均值降低0.04左右,协议资源利用率方差均值降低0.03左右,实现了虚拟基站迁移的自主管理,并且达到了节约资源的目的.迁移前后,虚拟基站的状态没发生太大的改变,具有良好的一致性.