基于LightGBM的LAA/Wi-Fi混合网络的竞争窗口自适应预调整

• 作者: 冯义磊 唐震洲
• 来源期刊: 温州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 授权频谱辅助接入技术 Wi-Fi 混合自动重传请求 机器学习 竞争窗口 吞吐量
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 49-58
• 页数: 10页
• 分类号: TN801
• 语种: 中文
• DOI: 10.3875/j.issn.1674-3563.2021.01.007

摘要

授权频谱辅助接入技术(License Assisted Access,LAA)可以把LTE网络部署在未授权频段上.为了与Wi-Fi网络友好共存,LAA网络采用先听后说(Listen Before Talk,LBT)机制.但是,LAA和Wi-Fi共存网络的性能很大程度上取决于LBT中的退避机制,而竞争窗口的增加则是由当前传输机会(Transmission Opportunity,TXOP)的混合自动重传请求(Hybrid Automatic Repeat Request,HARQ)反馈情况来决定的.为此,本文首先利用LightGBM等6种机器学习算法,对TXOP第一个子帧的HARQ反馈的NACK占比是否达到80％进行了预测,由于LightGBM算法91.6％的准确率和0.98的AUC值(Area Under Curve),故恒其作为实时预测模型.结果表明,采用了本文所提出的竞争窗口自适应预调整机制的LAA/Wi-Fi混合网络相比于没有采用该机制的LAA/Wi-Fi混合网络,吞吐量提升了21.266％.