基于多维业务行为动态变化的无线移动通信网络高效服务控制方法研究

With the rapid development of mobile Internet and IoT, the scale of network and capability are continuously enhanced, while the network efficiency and control problem becomes more sophisticated. The performance of current wireless networks are constrained severely by the variance of traffics from user terminal and networks, which results that the transmission capacity and network efficiency can not be improved fundamentally. This project, which aims at the basic problems during the development of next generation wireless networks, will present and study the theory and service architecture exploiting the variance of traffic behavior. Through analyzing and mining traffic traces collected from network and terminals, traffic behavior modeling and predicting methods will be studied to solve the uncertainty problem of traffic behavior. Then this project will study the allocation problem for various resources such as computing, communications and storage in wireless traffic transmissions to improve network resource efficiency. Then based on traffic behavior model, the network efficiency will be optimized and resource allocation methods will be studied. This project will seek the possible solutions of greatly improving the network efficiency and contribute to publications and standards.

随着移动互联网和物联网业务快速发展，网络规模与能力不断增强，网络效率与控制问题越来越突出。无线移动通信系统受到网络和终端业务行为模式差异性的严重制约，导致无线移动通信网络业务服务质量以及网络谱效和能效难以得到根本性提高。本课题针对新一代无线移动通信网络新需求，探索提出面向差异化业务行为特征的无线移动通信网络服务控制体系框架，利用网络侧和终端侧大量业务统计数据进行深入挖掘分析，建立参数化的业务行为模型及预测方法，解决多维业务行为特征的不确定性问题;进而研究无线网络业务承载中计算、通信和存储等多域资源的孤立性分配问题，提升网络资源使用效率；同时基于多维业务行为模型研究无线网络性能优化与资源适配机制与方法，解决系统资源调控与业务行为特征的失配性问题。本课题研究并突破从业务动态行为规律角度可使新一代无线系统的谱效和能效大幅度提高的理论与技术，实现相关核心技术突破，为未来无线通信网络发展提供支撑。

随着移动互联网和物联网业务快速发展，网络规模与能力不断增强，网络效率与控制问题越来越突出。无线移动通信系统受到网络和终端业务行为模式差异性的严重制约，导致无线移动通信网络业务服务质量以及网络谱效和能效难以得到根本性提高。本课题针对无线移动通信网络新需求，探索提出面向差异化业务行为特征的无线移动通信网络服务控制体系框架，利用网络侧和终端侧大量业务统计数据进行深入挖掘分析，建立参数化的业务行为模型及预测方法，解决多维业务行为特征的不确定性问题;进而研究无线网络业务承载中计算、通信和存储等多域资源的孤立性分配问题，提升网络资源使用效率；同时基于多维业务行为模型研究无线网络性能优化与资源适配机制与方法，解决系统资源调控与业务行为特征的失配性问题。首先，从蜂窝网络中采集得到了大量实际业务数据（包括流量和行为数据），并搭建了大数据处理平台进行挖掘分析；其次，基于对实际数据的分析，建立了能够反映蜂窝网络用户和业务空间、时间和内容特征的行为模型，并基于此模型开展异构分层网络缓存控制和资源优化的研究，结果表明利用该模型能幅度提升蜂窝网络的服务效能。然后，在业务非均匀分布特征场景下，提出了计算迁移策略和休眠控制方案，以优化时延约束下的长期系统能耗为目标，显著提升蜂窝系统的能效。最后，搭建了基于系统级仿真平台进行仿真评估和技术验证。依托本课题，申请国内发明专利4项；通过与中国移动研究院合作，输出成果向标准化组织提交标准提案或报告2项以上；发表学术论文21篇，其中期刊论文10篇，会议论文11篇，SCI检索9篇，EI检索11篇，高水平IEEE期刊论文5篇。并获得2项国际会议的最佳论文奖，相关成果已经在运营商和通信企业中得到应用。依托本课题，在国际高水平期刊上组织了一次专刊（IEEE Wireless Communications）。组织国内外本领域专家学者召开了关于边缘计算、算力网络的专题研讨会。培养了博士生2名，硕士生6名。