【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術的迅猛發(fā)展,全球移動數(shù)據(jù)流量呈幾何速率爆炸式增長,且空-時域分布極不均勻,超高清視頻、虛擬現(xiàn)實等服務質量(Quality of Service,QoS)需求多樣化的新興業(yè)務呈井噴式涌現(xiàn),不斷挑戰(zhàn)無線網(wǎng)絡的容量極限。網(wǎng)絡為了承載海量數(shù)據(jù),不斷增加基站數(shù)量和類型,密集化組網(wǎng)提升容量。同時,為了滿足非均勻、多樣化業(yè)務需求,在宏基站覆蓋范圍內進一步分層部署小小區(qū)基站、Wi-Fi等低功率異構無線接入點,形成重疊覆蓋、高密度的分層異構網(wǎng)絡,引入多制式無線接入網(wǎng)融合,通過資源共享和動態(tài)分配提高利用率,適配用戶需求。然而,密集化組網(wǎng)導致小區(qū)覆蓋面積更小,小區(qū)間干擾更加復雜且強度大,從而限制網(wǎng)絡容量提升。另一方面,傳統(tǒng)分層異構網(wǎng)絡組網(wǎng)模式簡單,層間垂直獨立,松耦合共存方式缺乏有效的協(xié)調互通機制,造成系統(tǒng)間干擾嚴重,資源利用率低,無法保證端到端無縫QoS需求,用戶業(yè)務體驗差。這些對第五代移動通信系統(tǒng)(The Fifth Generation mobile communication system,5G)網(wǎng)絡組網(wǎng)帶來了巨大挑戰(zhàn)。本文圍繞以下三方面挑戰(zhàn)開展面向5G的分層異構融合網(wǎng)絡資源管理研究:(1)密集組網(wǎng)引入復雜動態(tài)干擾嚴重制約網(wǎng)絡容量的持續(xù)提升,實際部署缺乏理論指導;(2)異構多網(wǎng)靜態(tài)疊加、垂直獨立的現(xiàn)狀嚴重制約無線資源的高效利用;(3)現(xiàn)有網(wǎng)絡追求高速率寬帶通信,難以支撐大規(guī)模設備的差異化QoS需求。本文主要的研究工作和創(chuàng)新點總結如下:(1)在工作于授權頻譜的超密集網(wǎng)絡(Ultra Dense Network,UDN)中,由于基站密度大,基站業(yè)務負載極不均衡,業(yè)務引入的干擾隨機性加劇,這使得傳統(tǒng)無線容量分析因較少考慮隨機業(yè)務干擾和業(yè)務QoS難以精確刻畫UDN網(wǎng)絡性能。本文突破此現(xiàn)狀,通過構建密集網(wǎng)絡的隨機干擾模型,求解多重積分下的干擾分布,推導出基于隨機干擾的超密集網(wǎng)絡有效容量,揭示了容量與帶寬、基站密度、業(yè)務QoS之間的尺度規(guī)律。又進一步基于所得出的有效容量,構建業(yè)務不飽和度的非合作博弈模型,提出了一種流量控制算法來最大化UDN保證業(yè)務QoS需求下的總平均到達速率。仿真結果還表明所提出的算法相對于飽和業(yè)務發(fā)送方案相比,實現(xiàn)了33%的容量提升。(2)在工作于未授權頻譜的UDN中,由于未授權頻譜采用隨機競爭接入機制,密集化部署導致未授權頻譜接入沖突問題更加嚴重,無法保證用戶QoS。本文將授權頻譜輔助接入(Licensed-Assisted Access,LAA)網(wǎng)絡的無線接入過程建模為四狀態(tài)半馬爾可夫模型,推導出基于隨機接入的超密集分布式網(wǎng)絡有效容量,給出未授權頻譜保障QoS需求下網(wǎng)絡容量極限�；谒贸龅挠行萘�,提出兩種不同的功率控制算法分別最大化在保障用戶QoS需求下的有效容量和有效能效。最后采用數(shù)值和蒙特卡洛仿真驗證所提理論的準確性,給出了超密集分布式網(wǎng)絡的容量-時延域。仿真結果表明所提出的算法與現(xiàn)有經(jīng)典方案在有效容量和有效能效方面分別提高了62.7%和171.4%。(3)在異構融合網(wǎng)絡中不同制式的無線接入網(wǎng)絡在工作參數(shù)、傳輸能力、組網(wǎng)模式、保障QoS需求的能力等存在很大差異,例如工作于授權頻段的長期演進技術(Long Term Evolution,LTE)網(wǎng)絡和工作于非授權頻段的Wi-Fi和LAA站點,高發(fā)射功率的宏基站和低發(fā)射功率的小小區(qū)基站等。如何統(tǒng)一量化多種接入網(wǎng)絡異構資源的容量和保證QoS能力是當前5G組網(wǎng)研究中待解決的難題。本文首先針對LTE與Wi-Fi聚合(LTE and Wi-Fi Aggregation,LWA)網(wǎng)絡,提出一種基于有效容量的理論框架,將數(shù)據(jù)流分流、QoS解耦,并映射到不同空口中,從而滿足用戶端到端QoS需求。進一步提出了一種基于塊坐標下降(Block Coordinated Descent,BCD)和凸差規(guī)劃的多頻譜資源分配算法。仿真結果表明,相對于序列決策方案和靜態(tài)映射方案,所提出的算法在保證用戶QoS需求下,分別節(jié)省了 16.89%和30.2%的授權頻譜帶寬。針對LAA系統(tǒng),提出一種基于李雅普洛夫優(yōu)化的自適應頻譜接入和功率分配算法,在保證隊列穩(wěn)定性約束下,最小化異構融合系統(tǒng)平均功耗。理論分析和仿真結果表明,調節(jié)控制參數(shù)V可以在功耗和延遲之間達到[(?)(1/V),(?)(v)]的折衷關系。所提出的算法在同等的時延保證下可減少73.3%的能耗。(4)在傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡中,隨機接入過程與數(shù)據(jù)傳輸過程相對獨立,難以支撐大規(guī)模接入需求與差異化的QoS需求。針對該難題,本文構建了基于優(yōu)先級隊列的接入等級控制(Access Class Barring,ACB)模型,提出了一種混合的隨機接入和數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議來保證不同業(yè)務類型的端到端QoS。在考慮隨機接入和短包傳輸?shù)那闆r下,推導出該協(xié)議下大規(guī)模機器通信(Massive Machine Type Communications,mMTC)的有效容量。利用所提出的有效容量,將接入策略建模為非合作博弈模型,分別設計了分布式算法與動態(tài)價值算法來最大化網(wǎng)絡效用。仿真顯示所提出的分布式算法相比于設備全激活方案,網(wǎng)絡總的有效容量提升一倍;所提出的動態(tài)價值算法相比于分布式算法,網(wǎng)絡總的有效容量提升了 35.5%。
【圖文】：

２．２基于隨機干擾的超密集網(wǎng)絡模型逡逑考慮一個超密集網(wǎng)絡的下行鏈路，包含多個小小區(qū)基站及其服務的用戶，如逡逑圖２－１所示。令NB邋＝邋ｆｌ，．．．，７Ｖ丨表示小小區(qū)基站集合。由于本章重點在超密集網(wǎng)絡的逡逑性能分析，因此假設小小區(qū)基站和用戶之間的關聯(lián)關系己經(jīng)確定，且所有小小區(qū)基站逡逑工作在相同的信道中，因此每個小小區(qū)基站在該信道上只能服務一個相關聯(lián)的用戶。逡逑每個小小區(qū)基站均有一個先入先出（Ｆｉｒｓｔ邋Ｉｎｐｕｔ邋Ｆｉｒｓｔ邋Ｏｕｔｐｕｔ，邋ＦＩＦＯ）隊列用于緩沖逡逑用戶請求業(yè)務的數(shù)據(jù)包。業(yè)務數(shù)據(jù)包隨機到達隊列。假設隊列足夠長，因此隊列既逡逑不會溢出，也不會造成數(shù)據(jù)包丟失。如果小小區(qū)基站的隊列為空，且小小區(qū)基站并逡逑沒有新到達的數(shù)據(jù)包，則小小區(qū)基站處于靜默狀態(tài)。處于靜默狀態(tài)的小小區(qū)基站不逡逑會干擾其他基站發(fā)送數(shù)據(jù)。令尸？表示第ｎ個小小區(qū)基站的靜默概率

用戶的歐式距離。每個數(shù)據(jù)點均為２０００次獨立運行的平均值。每次獨立運行時間為逡逑１０００００個時隙。逡逑圖２－２采用蒙特卡洛仿真驗證了在兩個小小區(qū)基站情況下所提模型和理論的準確逡逑性，與飽和業(yè)務假設下全干擾模型相比，該理論更能精確地刻畫網(wǎng)絡容量，其中兩逡逑個基站和相對應得用戶之間的信道狀況為０＝丨１０，１；２，，２０］邋ｄＢ。全干擾模型意味著第逡逑ｎ個小小區(qū)基站的干擾為除第ｎ個小小區(qū)基站之外的所有基站帶來的干擾。隊列ＱｏＳ逡逑違反概率的分析結果可以通過公式（２－９），邋（２－１５），邋（２－１６）和（２－３０）獲得。隨著業(yè)務流逡逑量增加，隊列ＱｏＳ違反概率也會增加�？梢钥吹�，分析結果與蒙特卡洛仿真結果一逡逑致。同時，蒙特卡洛仿真結果與全干擾模型之間存在較大差異，這表明每個小小區(qū)逡逑基站業(yè)務隨機到達產生的隨機干擾會對有效容量和ＱｏＳ保證（即隊列長度或時延保逡逑證）產生強烈影響。逡逑圖２－３采用蒙特卡洛仿真驗證了在ｉＶ個小小區(qū)基站情況下所提模型和理論的準確逡逑性。隊列ＱｏＳ違反概率的分析結果可以通過（２－９），（２－２９）和（２－３０）獲得�？梢钥吹藉义戏治鼋Y果與蒙特卡洛仿真結果一致，且與全干擾模型之間也存在較大差異。隨著小逡逑小區(qū)基站密度增加
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.5

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 童旺宇;張穎江;;基于有效容量鏈路模型的無線局域網(wǎng)幀聚合算法研究[J];計算機科學;2017年12期

2 彭U

本文編號：2684941