學位論文
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Item 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。