LTE 系統中考慮負載平衡之模糊 Q 學習

Abstract

近年來行動通訊的資訊傳輸量快速的提升，為了滿足用戶的需求，異質網路在LTE中被拿出來討論。異質網路系統可減低發射?率、提高頻譜效率，進而提升總體資訊傳送量，但其附隨的行動用戶頻繁細胞間交接(handover)處理也引發系統複雜性及整體服務品質降低的疑慮。 在行動通訊網路中，用戶很少會剛好均勻的分佈在整個網路中，當一個基地台超載時，附近的基地台通常都還有空閒的資源，這就造成基地台負載不平衡的問題。 本論文即探討在LTE系統下的異質網路，利用交接演算法來改善負載不平衡的問題，提出使用Fuzzy Q-learning方法來實現適應性交接演算法，除了考慮基地台負載之外，同時考慮通話阻斷率與通話中斷率來學習調整handover參數，使系統能夠根據基地台的負載狀況來做調整，將用戶移動至鄰近基地台以降負載，並探討不同參數的調整及不同的模擬情境下對系統效能的影響。

Date of Award	2015 Sept 18
Original language	Chinese
Supervisor	Szu-Lin Su (Supervisor)