【摘要】：隨著無線通信網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展,設(shè)備數(shù)量和移動流量急劇增多,同時用戶業(yè)務(wù)需求也朝著寬帶化、多樣化、個性化發(fā)展。在這樣的背景下,5G異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生。從業(yè)務(wù)應(yīng)用角度來看,5G網(wǎng)絡(luò)將滿足人們超高流量密度、超高連接數(shù)密度、超高移動性的異構(gòu)需求。從通信技術(shù)角度來看,諸如移動邊緣緩存、頻譜共享、設(shè)備間通信(device-device communication,D2D communication)、超密集組網(wǎng)技術(shù)的引入使得5G網(wǎng)絡(luò)成為異構(gòu)技術(shù)融合的網(wǎng)絡(luò)。從網(wǎng)絡(luò)頻譜角度來看,5G網(wǎng)絡(luò)也是授權(quán)、非授權(quán)等多種頻譜共存的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。而這些不同的業(yè)務(wù)需求、差異化技術(shù)和異構(gòu)頻譜的存在,為5G異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源管理帶來新機(jī)遇的同時,由于多種業(yè)務(wù)需求需要互相兼顧平衡,不同的技術(shù)、頻譜間需要考慮協(xié)調(diào)和干擾等的影響,也為網(wǎng)絡(luò)性能的提升和用戶業(yè)務(wù)的保障造成了極大的挑戰(zhàn)。因此,研究面向5G異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的資源管理技術(shù)就具有巨大的意義。論文的創(chuàng)新點(diǎn)和貢獻(xiàn)可以分為以下幾個部分:1.面向不同用戶需求的資源管理問題。首先,在超密集網(wǎng)絡(luò)中,針對同種信干噪比用戶需求下譜效和能效間的均衡問題,提出了兩階段信道功率分配算法以實(shí)現(xiàn)超密集網(wǎng)絡(luò)中簇頭和分簇成員的不同性能目標(biāo)。先基于小小區(qū)間的相互干擾完成小區(qū)分簇。與現(xiàn)有的分簇資源分配算法不同的是,考慮到簇頭和成員的不同性能需求,以及它們相互間的非合作競爭關(guān)系,將資源分配問題建模為多領(lǐng)導(dǎo)多跟隨者的Stackelberg博弈模型,分步完成網(wǎng)絡(luò)中的信道分配和功率控制。通過仿真分析驗(yàn)證,兩階段信道功率分配算法在可接受范圍內(nèi)的吞吐量下降下,極大提升了系統(tǒng)能效。由于5G網(wǎng)絡(luò)中存在多種的業(yè)務(wù)類型,其有著各自的差異化需求,因此兼顧保障不同的需求成為資源管理中的重要問題。基于這樣的考慮,在D2D輔助蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,針對異構(gòu)的統(tǒng)計(jì)性用戶需求,提出了分層的需求保障功率分配算法。為了準(zhǔn)確表示用戶的需求差異,對具有延時容忍業(yè)務(wù)的蜂窩用戶和具有延時敏感業(yè)務(wù)的D2D用戶分別展開分析,利用有效容量和中斷容量的概念建立用戶能效模型。在此基礎(chǔ)上,利用蜂窩用戶和D2D用戶之間的非合作關(guān)系,以及時變?nèi)鹄ヂ湫诺赖奶攸c(diǎn),提出了基于分層博弈的功率分配算法。與現(xiàn)有的研究成果相比,論文考慮在時變信道環(huán)境下不同的時延和中斷需求對資源分配的影響。通過仿真結(jié)果可得,分層的需求保障算法在滿足用戶差異化需求的同時,顯著提升了系統(tǒng)的能效。2.基于異構(gòu)技術(shù)的資源分配問題。其次,異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中多種技術(shù)提升網(wǎng)絡(luò)性能的同時,由于相互間的重疊交互,也為資源分配帶來了極大的挑戰(zhàn)。與現(xiàn)有成果不同的是,在D2D輔助的蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,針對移動邊緣緩存技術(shù)中基站緩存和D2D緩存的特點(diǎn),利用其不同的協(xié)作方式,分別提出了混合緩存?zhèn)鬏斔惴ê吐?lián)合緩存?zhèn)鬏斔惴?實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)吞吐量和能效的極大提升,并研究了視頻傳輸比例因子對于系統(tǒng)性能的影響。在D2D輔助異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中,利用D2D通信的社交分組特性,實(shí)現(xiàn)移動邊緣緩存技術(shù)和D2D技術(shù)的異構(gòu)協(xié)作,通過D2D緩存和基站緩存的聯(lián)合傳輸,提出了面向用戶的資源分配算法,完成異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的信道和功率資源分配。3.異構(gòu)頻譜中的資源分配問題。在異構(gòu)頻譜網(wǎng)絡(luò)中,針對異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的多頻譜特點(diǎn)和密集部署的特性,論文提出了一個低復(fù)雜度的分布式信道分配算法�？紤]到小小區(qū)的密集重疊部署,論文先通過圖論構(gòu)造小區(qū)間干擾圖。之后利用勢博弈的分布式特征完成密集小區(qū)間的異構(gòu)頻譜協(xié)作,并保障小小區(qū)用戶的服務(wù)體驗(yàn)。用戶速率超出一定閾值后,服務(wù)滿意度并不會顯著提升。基于這一理論,論文利用聯(lián)盟博弈,實(shí)現(xiàn)D2D用戶與小小區(qū)用戶間的信道共享以提升系統(tǒng)中的頻譜利用率。通過理論分析和仿真驗(yàn)證,所提出的分布式算法能夠顯著降低資源分配的復(fù)雜度,并大幅提升用戶體驗(yàn)和系統(tǒng)吞吐量。最后,則對論文的研究內(nèi)容和未來的研究方向進(jìn)行了總結(jié)。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.5
【圖文】：

本論文的主要研宄的是面向５Ｇ異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的資源管理技術(shù)，通過分配頻帶、信逡逑道和功率等網(wǎng)絡(luò)資源，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的提升和用戶需求的保障。５Ｇ網(wǎng)絡(luò)是多種網(wǎng)絡(luò)逡逑架構(gòu)共存的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，如圖１－１所示，包括宏小區(qū)、小小區(qū)、中繼以及Ｄ２Ｄ等，宏逡逑小區(qū)承擔(dān)基礎(chǔ)覆蓋的任務(wù)，覆蓋范圍廣、服務(wù)用戶多，小小區(qū)負(fù)責(zé)熱點(diǎn)區(qū)域覆蓋，逡逑其相應(yīng)的基站相比于宏小區(qū)基站發(fā)射功率低、覆蓋范圍小，另外，Ｄ２Ｄ以及協(xié)作中逡逑繼作為短距離直通技術(shù)，在地理位置較近的兩個節(jié)點(diǎn)之間直接進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，具有逡逑直通、距離近和復(fù)用頻譜的特點(diǎn)。在這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中宏小區(qū)逡逑的覆蓋范圍內(nèi)部署不同的低功率小小區(qū)基站，通過節(jié)點(diǎn)的密集部署來提高網(wǎng)絡(luò)的容逡逑量和覆蓋，Ｄ２Ｄ技術(shù)不僅能提高頻譜利用率和系統(tǒng)容量、擴(kuò)展覆蓋區(qū)域，還能減輕逡逑蜂窩網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)、降低終端功耗。異構(gòu)蜂窩技術(shù)和Ｄ２Ｄ技術(shù)在提升網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)容量和終逡逑端用戶體驗(yàn)方面具有顯著的作用，因此本文緊緊圍繞異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中無線資源管理技術(shù)逡逑開展工作

圖１－２：論文主要內(nèi)容示意圖逡逑基于異構(gòu)頻譜共享的資源分配問題。逡逑各個研究內(nèi)容及相互間的關(guān)系如圖１－２所示，本論文的重點(diǎn)是面向５Ｇ異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)逡逑的資源分配算法研究。５Ｇ異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是多種業(yè)務(wù)共存、多種技術(shù)促進(jìn)和多種接入融逡逑合的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。面向用戶需求的資源分配中，首先研宄的是同種用戶需求下不同系逡逑統(tǒng)性能之間的平衡，在資源分配中，不同網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間的性能目標(biāo)有時是矛盾的，論逡逑文針對這一問題在第二章中進(jìn)行了研究分析；其次研宄在不同的業(yè)務(wù)需求情況下，逡逑實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中功率資源的高效管理，這一部分內(nèi)容在論文到的第三章進(jìn)行詳細(xì)介逡逑紹。在單頻譜網(wǎng)絡(luò)中，存在多種不同的技術(shù)，可以利用異構(gòu)技術(shù)間的相互協(xié)作，論逡逑文通過ＭＥＣ技術(shù)和Ｄ２Ｄ技術(shù)相互協(xié)作，實(shí)現(xiàn)單頻譜網(wǎng)絡(luò)中的資源分配，這一部分逡逑內(nèi)容對應(yīng)論文的第四章。在多頻譜的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，有著多種的頻譜可供使用，利用逡逑異構(gòu)的頻譜實(shí)現(xiàn)不同小區(qū)間的分布式協(xié)作提高系統(tǒng)性能和用戶體驗(yàn)

區(qū)之間的相似性完成分簇，每個分簇內(nèi)使用相同的信道。在ＣＢＧＳ算法中，利用逡逑Ｋ－ｍｅａｎｓ算法分簇，之后根據(jù)最大化系統(tǒng)吞吐量完成信道和功率的分配。逡逑圖２－２顯示了邋１２０個小小區(qū)基站的分簇結(jié)果�？梢钥吹剑總�分簇內(nèi)的小小區(qū)逡逑基站都聚集在簇頭周圍。隨著小小區(qū)基站數(shù)量的增加，分簇方案不再復(fù)雜且適合于逡逑資源分配方案。每個小小區(qū)基站使用不同的信道來避免每個分簇中的同信道干擾。逡逑在圖２－３中，可以看到所提出ＴＳＳＧ算法的系統(tǒng)吞吐量略小于ＣＢＧＳ算法。當(dāng)逡逑小小區(qū)基站數(shù)量為１６０時，最大減少量為６．３２％，這是可以接受的。在所提的ＴＳＳＧ逡逑算法中，每個小小區(qū)基站在滿足其服務(wù)用戶的ＳＩＮＲ目標(biāo)值的情況下，并不會一味逡逑的提升其傳輸功率，因此其實(shí)現(xiàn)的吞吐量小于ＣＢＧＳ算法。在ＨＦＭＳ算法中，由于逡逑每個分簇內(nèi)使用相同的信道，而隨著小小區(qū)數(shù)量的增加，使用相同信道的小小區(qū)由逡逑于位置較近，其相互間的同信道干擾比較大，減少了每個集群的吞吐量，整個系統(tǒng)逡逑的吞吐量變化不大

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本文編號：2797274