5G网络中人与机器共存的上行用户分配优化算法

"本文档介绍了一种在5G网络环境下，人与人通信（Human-Type Communications, HTC）和机器到机器通信（Machine-Type Communication, MTC）共存时，能效最大化的上行用户分配算法。" 在5G通信系统中，MTC设备的数量急剧增加，与传统的HTC用户共同分享网络资源，对网络架构提出了新的挑战。小蜂窝基站（Femtocell Base Station）作为一种关键的技术解决方案，被广泛采用以增强网络容量和覆盖范围。然而，这种超密集网络环境下的用户分配策略设计变得尤为复杂，特别是需要平衡负载、保障服务质量（Quality of Service, QoS）以及考虑能效问题。 当前的研究主要聚焦于下行链路的用户分配，但M2M通信的特性使得上行链路的用户分配成为一个亟待解决的问题。与下行分配不同，上行分配需要处理小蜂窝基站的大量接入请求，并且需要考虑如何减轻小蜂窝的负载。同时，小蜂窝基站的资源有限，如覆盖范围较小和可服务用户数不多，这给用户分配策略的设计带来了额外的困难。 已有的上行用户分配策略，如基于大学招生博弈或联合上下行分配的方案，未能充分考虑到M2M通信中大规模用户接入的特性，因此不适用于处理M2M和HTC共存的场景。另外，尽管许多研究关注基站的能效，但在M2M通信中，终端设备的能耗成为更重要的考量因素，这使得现有能效优化策略不能直接应用于这种环境。 针对这些挑战，该文档提出了一种新的上行用户分配算法，结合匹配理论，引入了两种接入控制策略：对于HTC用户，采用非竞争接入控制，确保其服务质量；而对于MTC设备，则采取基于接入限制的竞争随机策略，以控制和优化整体网络的能效。这种方法旨在在保障QoS的同时，实现负载均衡，并最大化整个系统的能效。 这篇论文深入探讨了在异构蜂窝网络中，兼顾HTC和MTC业务需求的上行用户分配策略，为5G网络环境下能效优化提供了新的思路和方法。通过精心设计的接入控制策略，有望在保证用户服务质量和网络负载平衡的同时，最大程度地提升网络的能源效率。