學位論文

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Subject: search.filters.subject.Resource allocation

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    異質性網路中Wi-Fi與LAA共存分析建模與基於人工智慧方法公平性分配無線資源之研究
    (2020) 范姜宗邑; Fan Chiang, Tsung-Yi
    在即將到來的5G新無線電(New Radio, NR) 時代中，使用未授權頻段增加傳輸速度已是未來的趨勢，NR微小型基地台(small cell) 和Wi-Fi 將會被布建在同一場域或是整合至同一台機器中，並爭奪未授權頻段的使用權。由3GPP 主導的技術中LTE 許可輔助存取(Licensed Assisted Access, LAA)，導入了LBT 技術，目的在於可以更加公平的競爭，使得Wi-Fi 與LAA 可在同一種場域共存。 本論文將介紹一個評估Wi-Fi和LAA共存下吞吐量 (Throughput)的框架，分別比較DCF 與LBT 各自的特徵，修改自著名的Bianchi 模型，並加入各種網路參數，如媒體存取控制層（MAC層）物理層（PHY）通道條件等進行模擬分析，並將呈現數值分析結果。 但是，我們發現在不同802.11協定下，LAA 與Wi-Fi 競爭會讓吞吐量出現極度不平衡的關係，為了改善不平等的關係，我們在本篇論文中提出基於強化式學習下調整TXOP (Transmission Opportunity)時間，來改善次世代異質性網路得公平效能，這項技術可以安裝在微小型基地台，增進在不同異質性網路下達到公平且有效的資源分配，保護網路用戶的服務品質。
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    於LTE中混合最大速率和比例性公平之下行資源分配演算法
    (2012) 詹昆燁; Chan, Kun-Yeh
    在本論文中，我們針對長期演進技術(LTE)系統提出了一個下行的資源分配演算法，在我們提出的演算法中，相似於之前的一些相關研究，如最大速率演算法(Max-rate)和均衡公平調度演算法(PF)，前者旨在提高最大限度吞吐量，後者旨在提高用戶之間的公平性。我們著重於詳細說明如何選擇排程演算法和物理資源塊分配。我們發現之前的研究不能兼顧最大限度吞吐量和公平性，因此在我們提出演算法內加入一個混合Max-rate和PF的調整參數β來幫助我們更能適性調整公平性和最大限度吞吐量的問題。從實驗結果發現在使用者數量不多時由於無法有效的提高吞吐量，所以我們建議把β調低偏向於均衡公平調度演算法(PF)，在使用者數量多時藉由讓使用者彼此競爭的情況下便能有效的提高最大吞吐量，所以我們建議把β調高偏向於最大速率演算法(Max-rate)。