隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和移動通信技術(shù)的發(fā)展,蜂窩通信網(wǎng)絡(luò)承載的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長的趨勢,導(dǎo)致具有粗放性、靜態(tài)性和局部性等特點(diǎn)的傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)提供的服務(wù)無法滿足用戶日益增長的QoS需求。針對上述問題,本文針對新的軟件定義蜂窩網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Cellular Network,SDCN)架構(gòu),利用全局的網(wǎng)絡(luò)視角和集中式的控制邏輯,通過實(shí)時、動態(tài)地獲取網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,研究了不同網(wǎng)絡(luò)部署中LTE與WiFi共存、地面基站與空中基站共存等場景下的資源管理機(jī)制,為未來蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的資源管理提供了有效的解決方案,具有重要意義。本文的研究工作如下:首先,在LTE和WiFi共存的場景下,深入研究了 SDCN中授權(quán)頻段和非授權(quán)頻段的資源管理機(jī)制,提出了一種面向SDCN網(wǎng)絡(luò)的資源分配算法。該算法采用集成的毫微微-WiFi基站(Integrated Femto-WiFi Base Station,IFW fBSN),允許智能終端設(shè)備可以同時使用授權(quán)頻段(通過LTE接口)和非授權(quán)頻段(通過WiFi接口)來緩解頻譜資源的短缺。同時,算法考慮具有LTE接口和WiFi接口的智能設(shè)備(Smart Device,sDevice)、只具有WiFi接口的WiFi設(shè)備(WiFi Device,wDevice),以及宏蜂窩設(shè)備(Macrocell Device,mDevice)等三種設(shè)備類型。利用SDCN控制器的全局化視圖,本文通過最大化sDevice和wDevice的加權(quán)效用總和,來分配授權(quán)頻段和非授權(quán)頻段的資源,并使fBSN對mDevice的干擾低于閾值。進(jìn)一步,采用并行的交替方向乘子法(Alternating Direction Method Of Multipliers,ADMM)和凸優(yōu)化算法來求解建模的組合非凸問題。數(shù)值結(jié)果表明,本文提出的資源分配算法顯著地提高了網(wǎng)絡(luò)中所有設(shè)備的平均吞吐量和平均效用。通過新設(shè)計,sDevice和wDevice的平均吞吐量可以提高41.6%。其次,在地面基站和無人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)共存的場景下,考慮UAV輔助技術(shù)來提高應(yīng)急場景中的用戶性能,并利用SDCN的集中式控制邏輯提出了適應(yīng)于未來網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)部署與資源分配算法。首先,通過優(yōu)化的三維(Three Dimensional,3D)UAV部署和用戶關(guān)聯(lián)來最大化無人機(jī)蜂窩用戶的效用總和。其次,提出了優(yōu)化的3D無人機(jī)部署和資源分配算法,該算法通過優(yōu)化3D UAV的部署、用戶的關(guān)聯(lián)和無人機(jī)的傳輸功率,最大化了關(guān)聯(lián)的用戶數(shù)和傳輸功率的網(wǎng)絡(luò)收益效用,同時保證用戶的QoS需求大于閾值。經(jīng)過數(shù)學(xué)分析,本文將混合整數(shù)的組合非凸問題降維為兩階段的子問題,并分別采用二分法和凸凹優(yōu)化(Convex-Concave Procedure,CCCP)算法進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明,與其他無人機(jī)部署方案相比,所提的3D UAV部署和用戶關(guān)聯(lián)算法提高了網(wǎng)絡(luò)的吞吐量和效用,最大增益可以達(dá)到36.4%;3D UAV部署和資源分配算法提高了網(wǎng)絡(luò)收益效用,最大增益可以達(dá)到35.08%。最后,針對彈性部署的無人機(jī)受限于回程鏈路的問題,本文進(jìn)一步研究了回程受限情況下的多維度地空資源分配。該算法利用SDCN控制器的全局化視角和集中式的控制邏輯,通過最大化用戶的效用總和,聯(lián)合優(yōu)化了3D無人機(jī)的部署,用戶的關(guān)聯(lián)以及頻譜資源的分配。進(jìn)一步,本文提出了交替最大化算法,將混合整數(shù)的組合非凸問題分解為三個并行的子問題塊,并分別采用連續(xù)凸優(yōu)化(Successive Convex Optimization,SCO)技術(shù)和改進(jìn)的ADMM進(jìn)行求解。理論分析和仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的收斂性。與傳統(tǒng)的無人機(jī)部署方法相比,所提算法顯著提高了用戶的吞吐量和效用,其中,最大的吞吐量增益為74.9%。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.53
【部分圖文】：

１．２．２論文組織結(jié)構(gòu)??本文從軟件定義蜂窩網(wǎng)的框架出發(fā)，針對ＬＴＥ和Ｗｆｆｉ共存、地面基站與空中基??站共存等場景展開研宄，內(nèi)容框架、數(shù)學(xué)工具、及各個部分的拓?fù)潢P(guān)系圖解見圖１－６??所示�；诖私M織結(jié)構(gòu)，本文將各個章節(jié)的具體內(nèi)容安排如下：??第一章：本章首先簡介了課題內(nèi)容的研宄背景及意義，分析了軟件定義蜂窩網(wǎng)??的發(fā)展前景，然后，梳理了全文的系統(tǒng)框架并闡述了本文的主要工作。??７??

Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ，?２Ｇ）支持?jǐn)?shù)字制式的通信；３Ｇ支持語音、文本、數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)；４Ｇ支持高??質(zhì)量的視頻、圖像等業(yè)務(wù)的高速傳輸。本文將己有的１Ｇ－２Ｇ蜂窩網(wǎng)絡(luò)稱為傳統(tǒng)蜂窩??網(wǎng)絡(luò)。其中，傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)（４Ｇ／ＬＴＥ）的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖２－２所示，該架構(gòu)主要由接入??網(wǎng)和核心網(wǎng)兩部分組成。其中接入網(wǎng)中主要由終端設(shè)備、ＬＴＥ基站（Ｅｖｏｌｖｅｄ?Ｎｏｄｅ?Ｂ，??ｅＮＢ）和接入點(diǎn)（Ａｃｃｅｓｓ?Ｐｏｉｎｔ，ＡＰ）組成，核心網(wǎng)主要由業(yè)務(wù)網(wǎng)關(guān)（Ｓｅｒｖｉｎｇ?Ｇａｔｅｗａｙ，??Ｓ－ＧＷ）、分組數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)（Ｐａｃｋｅｔ?Ｎｅｔｗｏｒｋ?Ｇａｔｅｗａｙ，Ｐ－ＧＷ）、移動性管理實(shí)體（Ｍｏｂｉｌｅ??Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ?Ｅｎｔｉｔｙ，ＭＭＥ）、用戶歸屬服務(wù)器（Ｈｏｍｅ?Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ?Ｓｅｒｖｅｒ，ＨＳＳ）、計費(fèi)??規(guī)則功能（Ｐｏｌｉｃｙ?Ａｎｄ?Ｃｈａｒｇｉｎｇ?Ｒｕｌｅｓ?Ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ＰＣＲＦ）等組成。接入網(wǎng)和核心網(wǎng)的各??個組成部分的主要功能為：??？ｅＮＢ和ＡＰ等基站設(shè)備主要負(fù)責(zé)接收和發(fā)送無線電信號、小區(qū)覆蓋等，主要??用于實(shí)現(xiàn)鏈路級的數(shù)據(jù)傳輸，完成物理層（Ｐｈｙｓｉｃａｌ?Ｌａｙｅｒ）、介質(zhì)訪問控制層??（Ｍｅｄｉｕｍ?Ａｃｃｅｓｓ?Ｃｏｎｔｒｏｌ?Ｌａｙｅｒ

？ＭＭＥ負(fù)責(zé)用戶的接入控制、切換、漫游以及核心網(wǎng)承載的建立、釋放、負(fù)載??均衡等。??？Ｐ－ＧＷ網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)核心網(wǎng)與ＩＰ網(wǎng)之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，為用戶分配ＩＰ地址，負(fù)責(zé)上??行／下行業(yè)務(wù)的等級計費(fèi)，同時，支持不同的無線接入技術(shù)（如ＬＴＥ、ＷｉＦｉ）及其??相關(guān)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)路由。??？?Ｓ－ＧＷ網(wǎng)關(guān)主要用于完成ｅＮＢ和Ｐ－ＧＷ網(wǎng)關(guān)之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)包過濾??等功能。??？?ＨＳＳ為用戶歸屬服務(wù)器，可以作為中央數(shù)據(jù)庫，其包含了運(yùn)營商中的用戶信息，??存儲用戶的移動性和服務(wù)數(shù)據(jù)，同時還有用戶認(rèn)證的功能。??？?ＰＣＲＦ主要用于提供可用的策略和計費(fèi)控制決策。??圖２－２中用黃色、綠色、藍(lán)色等顏色標(biāo)記了對應(yīng)于ＳＤＮ的三層功能分解：黃色對應(yīng)??于應(yīng)用層，綠色表示控制層功能，藍(lán)色表示數(shù)據(jù)層，黑色實(shí)線表示數(shù)據(jù)及控制信令??
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本文編號：2857838