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    於LTE網路使用QoS感知方式來改進後端網路效能
    (2012) 沈書樺; Shu-Hua Shen
    這篇研究在4G行動系統裡不同速度方案中提議了一個基於QoS(Quality of Service)的雙播傳輸換手機制來有效地改善後端網路資源的利用度。傳統的雙播傳輸機制可以讓所有潛在的目標基地台(Base Station)掌握住用戶資料，因此可以藉由換手時降低封包波動延遲來達到無縫式的連線。然而這個機制在後端網路中導致資源的耗損。當這個機制廣泛地被運用在即時服務時，這些服務的需求增加，由於雙播傳輸的關係，將會導致後端資源極端地耗損。因此，我們提出一個基於QoS的雙播傳輸換手機制來降低雙播傳輸時間來改善後端網路資源的利用度。模擬結果顯示可以改善後端網路資源的耗損。
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    於LTE 上行鏈路之佇列感知與多樣化資料型態的資源分配研究
    (2012) 許筑淵
    近年來由於科技蓬勃的發展，4G網路的飛躍性進步，長期演進技術(Long Term Evolution, LTE）系統一值是個值得關注的話題，但因為手持式裝置的發送功率限制，正交分頻多工(Orthogonal Frequency-Division Multiple Access, OFDMA)系統過大的功率消耗不適宜移植至各式各樣的手持式移動裝置內，因此LTE系統選擇單載波分頻多工 (Single-carrier Frequency-Division Multiple Access, SC-FDMA)作為其主要的上行鏈路傳輸系統，然而SC-FDMA系統在排程的策略上，因為有連續資源塊的限制，無法沿用以往的OFDM系統機制，本篇研究提出基於用戶的確實需求，進行資源分配，考慮到用戶的佇列狀態、延遲額度、封包丟棄率，設計演算法以提升系統效能，改善整體傳輸效益。
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    對於3GPP LTE網路之可調適多週期不連續接收機制
    (2014) 盧尚宏; Lu Shang Hung
    在此論文中，將提出可調適非連續接收的架構，其能根據目前的流量類型及剩餘的電量動態地調整DRX參數。我們發展分析性模組利用傳統以及動態的DRX機制分析省電性能，並且依據發展中的分析模組設計動態的DRX架構。在運行時，每個用戶設備（UE）的最佳DRX參數，可以利用簡單的查表方式，不需要花太多時間，而得到最佳參數。最後我們進行模擬來比較我們所提出的動態DRX與傳統DRX架構下之性能。其結果顯示，我們所提出的方法能夠根據當下的流量類型和剩餘電量，有效地改進使用者感知的QoS以及節能效能，因而強化整體的LTE性能。
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    LTE下行鏈路封包排程模擬器之研究
    (2017) 傅方儒; Fu, Fang-Ju
    近年來，長程演進技術(Long Term Evolution，LTE)已成為第四代行動通訊的無線系統，而國際電信聯盟(International Telecommunication Union，ITU)與第三代合作夥伴計畫(3rd Generation Partnership Project，3GPP)國際標準組織為了評估各種解決方法，已經開始訂定各種模擬規範，主要是用於複雜且具有整體驗證性質的系統層級模擬器(System level simulator, SLS)。系統層級模擬器LTE-Sim是一個開放源碼基於C++的模擬器，其設計理念是希望能完整實現演進型技術協定層，可提供完整的LTE網路性能驗證和讓研究人員進行修改，並用來了解LTE長程演進技術整體網路的效能，在本論文中，利用公平比例(Proportional Fairness，PF)、最大延遲優先(Maximum Largest Weighted Delay First，M-LWDF)和指數型公平演算法(Exponential Proportional Fairness，EXP/PF)，去評估LTE-Sim模擬器對於LTE系統的效能測試，例如：基地台平均傳輸速度、流量影響、使用者裝置、封包吞吐量、延遲和公平性等效能評估，並增加一個公平比較的模擬平台。 關鍵字：LTE-Sim模擬器、長程演進技術。
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    D2D通訊用於蜂巢式網路之位置推薦演算法
    (2015) 黃元杰; Huang, Yuan-Chieh
    設備與設備(Device-to-Device, D2D)之通訊將是長期演進技術(Long Term Evolution, LTE)網路中的重要通訊之一，D2D通訊可應用於蜂巢式網路並且重複使用基地台的資源可提高整體系統容量以及資源利用率(Resource Utilization)，其中D2D用戶允入數量以及資源分配機制是重要的關鍵因素。本研究首先根據D2D用戶允入數量以及資源分配機制之條件下尋找出系統容量的最佳值，並且提出D2D位置推薦演算法(Location Recommendation, LR)來改善系統容量。根據結果顯示，D2D用戶透過演算法的移動後可有效地提升整體系統容量以及資源利用提升率。