學位論文

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    使用強化學習的基於效用的資源分配以在異質網路中提供公平性和使用者滿意度
    (2024) 于一方; Yu, Yi-Fang
    在下一代異構網絡中，5G NR基站將與Wi-Fi接入點競爭使用未許可的頻段，以提高傳輸速率。在3GPP LAA標準中，引入了一種名為LBT的技術，用於NR基站和Wi-Fi接入點的共存。然而，在LAA和Wi-Fi之間爭奪未許可頻段時，LAA中使用的LBT使競爭相對不公平；使用LBT的LAA的吞吐量遠高於Wi-Fi中使用的CSMA/CA。當Wi-Fi在與LAA共存時的性能主要取決於LAA如何配置LBT參數時，我們在本文中提出了一種基於強化學習的新型無線資源分配方案，該方案調整LAA的TXOP持續時間，以改善LAA和Wi-Fi之間的公平性。為了實現用戶公平性和系統吞吐量之間的均衡，這兩者通常是相互衝突且難以同時改善的，我們提出的基於RL的TXOP調整方案包括兩種策略：絕對公平和中度公平。如果最關心用戶的公平性，則可以利用提出的絕對公平方案以提供最佳的公平性性能。否則，如果需要兼顧公平性和吞吐量，則可以採用提出的中度公平方案以實現用戶公平性和系統吞吐量之間的平衡。此外，我們還引入了一種基於效用的公平方案，可以根據效用函數來保證用戶感知的服務質量（QoS）。模擬結果表明，所提出的方案能夠有效改善LAA和Wi-Fi之間的公平性，並同時考慮根據不同的網絡策略和用戶需求，系統吞吐量和用戶感知的QoS。
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    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。