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LTEUPA系统中的分组业务调度算法研究的综述报告
LTE（Long-TermEvolution）是一种高速无线通信技术，是4G移动通信的代表技术之一。其中，UPA（UnifiedPacketAccess）是一种系统架构，可实现语音和数据通信的融合，实现较高的频谱效率和吞吐量。分组业务调度是UPA系统中的关键技术之一，其作用是优化资源分配，提高系统吞吐量。本文将介绍LTEUPA系统中的分组业务调度算法的研究现状和发展趋势。
1.研究现状
1.1传统调度算法
传统的分组业务调度算法主要包括最大比例公平（MaxRatioFairness，MRF）算法、最小速率保证（MinimumRateGuarantee，MRG）算法等。
MRF算法以用户的贡献率作为调度的依据，使每个用户的贡献率在相同的水平线上，实现公平分配信道资源，但对于网络拥塞时的应急处理较弱；MRG算法为每个用户保证一个最小速率，以保证不同应用的实时性，但是该算法没有考虑网络的实际负载和带宽的分配悬殊等问题。
1.2基于QoS的调度算法
为了进一步提高网络质量，研究人员提出了基于服务质量（QualityofService，QoS）的调度算法。在这些算法中，各种业务的QoS要求被考虑的更加全面，如DelayBound、PacketLossRate等因素。最典型的算法为ProportionalFairness（PF）和WeightedFairness（WF）算法，这些算法不仅考虑了用户的贡献率，还考虑了用户的QoS要求，使得资源分配更加平衡，并保证不同应用程序和不同用户的QoS等服务质量。
1.3基于深度学习的调度算法
随着深度学习的逐渐成熟，研究人员将其应用于UPA系统的分组业务调度算法中，例如使用神经网络将计算机图像转换为数字代码，然后通过与已知代码进行训练，来自动地识别计算机图像。深度学习技术的应用，能够提高算法的准确性，使得算法对于环境的复杂度有了更好的适应性，也更能满足用户需求。
2.发展趋势
未来，UPA系统中的分组业务调度算法将越来越趋向于QoS-aware的集中式算法。QoS作为关键技术，能够保证不同应用程序和不同用户的服务质量。随着深度学习技术在通信领域的逐渐成熟，深度学习在UPA系统中的分组业务调度算法中也将得到更广泛的应用。此外，对于移动物联网（MobileInternetofThings，MIoT）和机器通信（Machine-typeCommunications，MTC）这两个新兴领域的需求增加，也为UPA系统中的分组业务调度算法的研究提供了新的思路和方向。
总结来说，UPA系统中的分组业务调度算法是LTE系统中的重要研究领域，控制着信道分配和质量保障的基本机制。各种算法在不同的应用场景下都有其适用性和优势，未来的发展趋势也将是更加智能化的QoS-aware算法。