下一代無線通信網(wǎng)絡(luò)公平接入控制技術(shù)研究的開題報告

下一代無線通信網(wǎng)絡(luò)公平接入控制技術(shù)研究的開題報告1.研究背景隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對于無線通信技術(shù)的需求越來越高。為滿足用戶日益增長的通信需求，無線通信網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)由第一代發(fā)展到了第五代。然而，在新一代無線通信網(wǎng)絡(luò)中，由于用戶數(shù)量的急劇增加和網(wǎng)絡(luò)資源的有限性，會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)擁塞問題，導(dǎo)致用戶體驗下降甚至無法接入網(wǎng)絡(luò)的情況。因此，對于如何實現(xiàn)無線通信網(wǎng)絡(luò)公平接入控制技術(shù)進(jìn)行研究具有重要意義。2.研究目的和意義本研究的目的是通過對于當(dāng)前無線通信網(wǎng)絡(luò)的問題進(jìn)行深入研究，提出一種可行的公平接入控制技術(shù)，以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的最優(yōu)利用和用戶的公平接入。具體意義如下：（1）提高用戶體驗。通過公平控制技術(shù)的實現(xiàn)，可以減少網(wǎng)絡(luò)擁塞問題，并提高用戶的接入速度和品質(zhì)，從而提高用戶的體驗。（2）提高網(wǎng)絡(luò)效率。在網(wǎng)絡(luò)資源有限的情況下，通過公平控制技術(shù)的執(zhí)行，可以使網(wǎng)絡(luò)資源得到最優(yōu)利用，提高網(wǎng)絡(luò)整體的效率。（3）推動無線通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。無線通信網(wǎng)絡(luò)是一個不斷發(fā)展的領(lǐng)域，通過對無線通信網(wǎng)絡(luò)公平接入控制技術(shù)的研究和發(fā)展，可以推動無線通信網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步發(fā)展和改進(jìn)。3.研究內(nèi)容和方法本研究的主要研究內(nèi)容如下：（1）理論分析和模型建立。通過對于無線通信網(wǎng)絡(luò)公平接入控制技術(shù)的理論分析，結(jié)合無線通信網(wǎng)絡(luò)的實際情況，建立相應(yīng)的模型。（2）算法設(shè)計和實現(xiàn)。基于理論分析和模型建立，設(shè)計一種公平接入控制算法，并進(jìn)行實現(xiàn)。（3）實驗驗證和性能評估。通過對于算法設(shè)計和實現(xiàn)完成后的實驗驗證和性能評估，對于算法性能進(jìn)行評估和分析。研究方法主要包括理論分析、數(shù)值模擬和實驗驗證等方法。通過對于無線通信網(wǎng)絡(luò)公平接入控制技術(shù)進(jìn)行理論分析和數(shù)值模擬建模，將所得出的研究結(jié)果進(jìn)行實驗驗證，以實現(xiàn)對于無線通信網(wǎng)絡(luò)公平接入控制技術(shù)的綜合研究。4.預(yù)期成果和進(jìn)展（1）設(shè)計和實現(xiàn)了一種公平接入控制算法，使得網(wǎng)絡(luò)中各個用戶的接入獲得了更好的公平和穩(wěn)定性。（2）完成了算法的性能分析和評估，得到了算法的實際效果和性能。（3）在無線通信網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域取得了一定的研究成果，推動了無線通信網(wǎng)絡(luò)公平接入控制技術(shù)的開發(fā)和發(fā)展。5.研究計劃和進(jìn)度安排研究時間：2021年10月-2022年6月研究計劃：（1）前期調(diào)研和理論分析：2021年10月-2021年12月（2）模型建立和算法設(shè)計：2022年1月-2022年3月（3）算法實現(xiàn)和實驗驗證：2022年3月-2022年5月（4）結(jié)果總結(jié)和論文撰寫：2022年5月-2022年6月6.參考文獻(xiàn)[1]Jiang,C.,Wang,C.,Xing,Y.,&Chen,N.(2020).Asurveyonresourceallocationforunmannedaerialvehiclenetworks.IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,22(2),938-967.[2]Lu,T.,Li,Y.,&Zhang,P.(2019).Dynamicresourceallocationforadrone-enablednetwork:Q-learningmeetsroughsets.IEEETransactionsonVehicularTechnology,68(1),810-815.[3]Ding,C.,Yang,L.,Zhang,C.,&Fan,X.(2018).Multi-dimensionalchannelstateinformation-basedresourceallocationfordrone-enablednetworks.IEEETransactionsonVehicularTechnology,67(3),2770-2778.[4]Li,Y.,Li,G.,Liang,Y.,Zhang,P.,&Lu,Y.(2020).Deepreinforcementlearningbaseddronetrajectoryoptimization:Asurvey.IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,22(2),647-682.[5]Zeng,Y.,Zhu,Y.,Zhang,F.,Rong,X.,&Zhou,X.(2021).Resourceallocationinmillimeter-wavedronecommunicationsystems