物联网学报 ›› 2019, Vol. 3 ›› Issue (4): 1-8.doi: 10.11959/j.issn.2096-3750.2019.00126

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基于需求预测的云无线接入网计算资源分配策略研究

王志朋1,2,曹斌1,2,张钦宇1,2   

  1. 1 哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院,广东 深圳 518055
    2 鹏城实验室网络通信研究中心,广东 深圳 518055
  • 修回日期:2019-08-26 出版日期:2019-12-30 发布日期:2020-02-05
  • 作者简介:王志朋(1994- ),男,河南周口人,哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院硕士生,主要研究方向为网络切片、云无线接入网和资源分配|曹斌(1985- ),男,江西景德镇人,博士,哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院党委副书记、副教授,主要研究方向为无线通信和网络、通信信号处理|张钦宇(1972- ),男,江苏扬州人,博士,哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院院长、教授,主要研究方向为空间通信和无线通信等
  • 基金资助:
    广东省自然科学基金资助项目(2017A030313372);深圳市科技计划项目(JCYJ20170307151148585);海洋立体通信网络示范验证平台项目(PCL2018KP002)

Research on computing resource allocation strategy for cloud radio access network based on demand forecasting

Zhipeng WANG1,2,Bin CAO1,2,Qinyu ZHANG1,2   

  1. 1 School of Electronic and Information Engineering,Harbin Institute of Technology(Shenzhen),Shenzhen 518055,China
    2 Research Center of Networks and Communications,Peng Cheng Laboratory,Shenzhen 518055,China
  • Revised:2019-08-26 Online:2019-12-30 Published:2020-02-05
  • Supported by:
    NSF Guangdong(2017A030313372);The Basic Research Project of Shenzhen(JCYJ20170307151148585);Stereoscopic Coverage Communication Network Verification Platform for China Sea(PCL2018KP002)

摘要:

云无线接入网利用网络功能虚拟化和软件定义网络技术以支持端到端的网络切片,使得接入网可共享无线、终端和网络等资源,已成为5G网络中优先采用的网络架构。针对云无线接入网中端到端的网络切片场景,通过控制平面建立的数据驱动运维框架来收集网络信息并进行数据处理。预测未来一段时间内计算业务量的需求,设计了一种基于虚拟化网络功能(VNF)的计算资源分配方案,提出了基于降序最佳适应(BFD)的离散粒子群算法。仿真结果表明,所提出的策略和算法可实现云无线接入网计算资源的动态灵活分配,并能有效降低VNF迁移能耗和迁移次数。

关键词: 云无线接入网, 计算资源分配, 离散粒子群算法, 网络切片

Abstract:

Cloud radio access network(CRAN) is a new network architecture commonly used in 5G network.It uses network function virtualization and software defined network technology to support end-to-end network slicing so that access network can share the same infrastructure.A computing resource allocation scheme based on virtualized network function(VNF) computing resource demand forecasting was proposed for cloud wireless network supporting end-to-end network slicing.Data-driven operation and maintenance framework established by the control plane collects network information and performs data processing to predict the demand for computing traffic in a period of time,which used the discrete particle swarm optimization based on best-fit-decreasing to dynamically and dynamically allocate CRAN computing resources,reducing the migration energy consumption and migration times of VNF.

Key words: cloud radio access network, computing resource allocation, discrete particle swarm optimization, network slicing

中图分类号: 

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