2021-05-23

Posted 2022-12-08 狂狼大白鲨

**An Ehanced Ranndom Access Algorithm Based On The Clustering-Reuse Preamble Allocation in NB-IOT System（NB-IOT系统中基于聚类-重用前导码分配的增强型随机接入算法）
1.问题（本质）
为了获得更高的QoS（服务质量），针对NB-IOT的复杂服务场景提出了一种增强的访问算法，该算法基于距基站距离和终端流量强度对网络终端进行聚类，并且分配重用的前导码来改善访问容量。
并且对容量进行建模和分析，以基于聚类重用前导码分配评估增强型算法（ERA-CRPA）。实验表明该算法可以有效地降低访问前导码冲突的可能性。
2.ERA-CRPA算法
A:可用的前导码

终端1和终端2同时发送相同的前导码。两个端子之间的距离d1足够大。随机接入请求对基站的时间差大于α，所以eNodeB可以区分并生成两个随机接入响应RAR1和RAR2。另一方面，端子3和端子4之间的距离d2较小。它们向基站传输的时间差小于α，在eNodeB中只出现一个随机接入响应RAR3，因此会产生前导码冲突。
终端1和终端2与基站的距离显著不同，并且基站分配的对准值也显著不同。两端接收到数据包后通过判断时序对齐值来确定数据包是否为自己的。由于对齐值不同的基端可以成功的解决竞争而没有前导冲突，因此终端1、2可以使用相同的前导码资源。

B:接入强度
接入强度：是终端集群在单位时间内发起的随机接入次数的量度，可以表示为 访问次数/秒/小区。
并且接入强度越大时，表示集群的终端发起随机访问的频率就越高。

C:算法说明
①　ERA-CRPA)算法根据用户设备与基站之间的距离和接入强度对网络中的用户设备进行聚类
②　互补前导集被分配给距离相似的簇，相同的前导集被分配给距离较远的簇
③　集合中前导码的数量由服务数据上传频率决定，上传频率由访问强度来衡量。通过这种方式，可以有效地重用有限的前导集，以提高网络的服务质量和等效容量
④　基于划分的算法首先确定堆叠点的所有最终簇的中心点个数，然后选择初始中心点。它根据预定的启发式算法迭代地重置数据点，直到类中的点足够接近并且类之间的点足够远。

根据以下步骤，将前导码资源分配给每个集群
1.确定每个簇的前置码总数。第一个群集的前置码总数为，每个群集的前置码总数与其平均访问强度成比例
2.然后，我们使用ith集群作为初始集群，并将前导集分配给P(1-li)。

3.ERA-CRPA系统建模
A:马尔科夫链
建立了半马尔可夫模型（SMM）来准确捕获NB-IoT中的随机访问过程，将NB-IoT网络中单个终端的工作状态概括为五个状态，即传输状态，活动状态，空闲状态，访问状态和退避状态。我们具体分析了终端在每种状态下的停留时间以及状态之间的转移概率，然后建立了一个终端的随机访问概率模型。结合本文提出的ERA-CRPA算法，进一步推导了NB-IoT网络吞吐量的QoS计算表达式和系统平均时延，然后根据等效容量的定义推导了NB-IoT等效容量的计算表达式。
1)前导资源的随机接入强度表达式，前导资源冲突的概率表达式

2)系统吞吐量和平均延迟
系统吞吐量：
平均时延：

4.ERA-CRPA实验方法与数值分析
A：实验方法
在一个城市的中心制造和部署了一个基站和三种终端的NB-物联网网络场景，这三种终端在位置、总数和报告周期方面具有不同的服务特征

数据集以距离和到达率作为特征值对网络中的终端进行聚类。实验结果如下图所示：

簇的随机接入强度由前面方程确定，根据平均距离对簇进行分组，然后基于簇之间的平均距离和随机接入强度来分配前导码。

结果是：两个不同组的簇群可以选择相同的前导码，相同组的簇根据接入强度的比例来分配前导码的比例。
B:数值分析

上图：描绘了标准随机接入机制和基于ERA-CRPA算法的随机接入过程的碰撞概率，随设备数量变化的情况。
结果：明显是在相同的终端情况下，基于ERA算法的碰撞概率会更低。

(1)当终端数量达到1.4x10^3时ERA算法的标准吞吐量达到最大值，大概是传统算法吞吐量的13倍
原因：主要是ERA算法扩大了前导资源的总数，并且减少了碰撞的概率。
(2)并且，ERA算法下的系统延迟会更低
原因：还是因为减少了前导码的碰撞概率