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毫米波網(wǎng)絡(luò)中基于AI的波束賦形與AP管理

發(fā)布時間:2020-11-05 13:58
   隨著無線通信技術(shù)的迅猛發(fā)展和智能終端設(shè)備的大量出現(xiàn),人們對無線高速通信的要求也變得越來越高。然而,傳統(tǒng)的微波頻譜資源已經(jīng)擁擠稀缺,其難以滿足高速無線傳輸?shù)男枨。為了解決這一問題,通信界將目光轉(zhuǎn)向高頻段的毫米波,因此在下一代無線局域網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)IEEE 802.11ay中將使用毫米波進(jìn)行無線通信。此外,為了增大無線信號的傳輸范圍和提高信號傳輸?shù)聂敯粜?可使用多AP(Access Point)系統(tǒng)來進(jìn)行信號傳輸,在多AP系統(tǒng)中,AP與控制器間通過有線或無線相連,控制器用來對整個系統(tǒng)進(jìn)行集中控制。當(dāng)多AP系統(tǒng)使用毫米波進(jìn)行通信時,許多問題的解決將變得更加復(fù)雜和困難,比如毫米波多AP系統(tǒng)中的波束賦形問題,特別是當(dāng)STA(Station)具有較強移動性時。另外,系統(tǒng)的無線資源管理問題也急需解決,為了描述方便,本文將毫米波多AP系統(tǒng)中的AP與STA的配對和AP功率分配統(tǒng)稱為AP管理問題。由于AI(Artificial Intelligence)技術(shù)相比較于傳統(tǒng)的方法有許多的優(yōu)點,因此本論文將使用AI技術(shù)來對毫米波多AP系統(tǒng)中的波束賦形和AP管理展開研究。論文首先研究了毫米波多AP系統(tǒng)中波束賦形問題,基于IEEE 802.11ay波束賦形機制提出了一種改進(jìn)的毫米波多AP波束賦形方案,仿真結(jié)果顯示改進(jìn)方案能節(jié)省較多的訓(xùn)練開銷。針對毫米波多AP移動系統(tǒng),文中采用協(xié)調(diào)傳輸方式來提高系統(tǒng)傳輸?shù)聂敯粜?并為此設(shè)計了一種協(xié)調(diào)波束賦形方案。為了進(jìn)一步減小協(xié)調(diào)波束賦形方案的訓(xùn)練開銷和提高系統(tǒng)的性能,文中將深度學(xué)習(xí)與協(xié)調(diào)波束賦形方案相結(jié)合,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的毫米波協(xié)調(diào)波束賦形方案,通過設(shè)計的深度學(xué)習(xí)模型對各個AP的最佳波束賦形向量進(jìn)行預(yù)測。仿真結(jié)果表明,基于深度學(xué)習(xí)的毫米波協(xié)調(diào)波束賦形方案能獲得更高的系統(tǒng)有效可達(dá)速率,并且深度學(xué)習(xí)模型在LOS(Line-of-sight)環(huán)境和NLOS(Non Line-of-sight)環(huán)境下均有很好的性能表現(xiàn),其能快速適應(yīng)多變的無線通信環(huán)境。然后論文研究了毫米波多AP系統(tǒng)中的AP管理問題,以使得整個系統(tǒng)的總速率最大化。AP管理問題包括AP與STA的配對以及AP的功率分配,文中首先建立數(shù)學(xué)模型,將AP管理問題描述為一個最優(yōu)化問題。由于該最優(yōu)化問題是一個NP-hard問題且是非凸的,不能通過直接求解來獲得最優(yōu)解,因此設(shè)計了一個迭代算法將最優(yōu)化問題分解為兩個子問題,分別進(jìn)行求解,以獲得AP管理問題的一個次優(yōu)解。最后提出基于深度學(xué)習(xí)的AP管理方案,使用設(shè)計的迭代算法來生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù),并將這些數(shù)據(jù)用于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和測試。仿真結(jié)果表明,基于深度學(xué)習(xí)的AP管理方案的性能接近于迭代算法,但是其計算時間遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于迭代算法所需的時間。
【學(xué)位單位】:西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TN928;TP18
【部分圖文】:

架構(gòu)圖,無線局域網(wǎng),架構(gòu),控制器


架構(gòu)首先對現(xiàn)有的低頻無線局域網(wǎng)中的多 AP 架出的分布式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),最后分析本文將使2.11ay 標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上提出一種毫米波多 AP 域網(wǎng)中的多 AP 架構(gòu)在 2017 年 8 月份發(fā)布的“Multi-APTechni定義了 AP 間的控制協(xié)議,使得能夠在多 AP如圖 2-7 中所示。其中,多 AP 控制器為多 AP 網(wǎng)絡(luò)的前傳和回程鏈路,同時當(dāng)新的 A AP Agent 是執(zhí)行多 AP 控制器控制功能的可能僅包括一個多 AP 控制器,或者僅包括制器和一個多 APAgent。這種多 AP 架構(gòu)工作切換,實現(xiàn)無中斷的通信。

場景模型,場景,學(xué)位論文,西南交通大學(xué)


西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第 3OS 場景仿真節(jié)對 LOS 場景進(jìn)行仿真,具體仿真模型如 3-5 所示,4 個 AP 同時服務(wù) 1A,STA 的活動范圍如圖 3-5 中的紅色部分所示,其移動速度設(shè)為 15m/s。

移動系統(tǒng),場景,速率,上界


圖 3-6 多 AP 移動系統(tǒng)在 LOS 場景下有效可達(dá)速率仿真 可以看出,在 LOS 場景下,多 AP 移動系統(tǒng)的有效可達(dá)速率的Hz,而使用協(xié)調(diào)波束賦形方案的有效可達(dá)速率約為 2.8 bps/H的最優(yōu)上界,主要原因是使用協(xié)調(diào)波束賦形方案有較大的波3-6 中還可以看出,使用基于深度學(xué)習(xí)的協(xié)調(diào)波束賦形方案的習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增加,其有效可達(dá)速率可以接近系統(tǒng)有效可達(dá)度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大小為 0,即深度學(xué)習(xí)模型此時還未進(jìn)的預(yù)測效果很差,控制器無法使用深度學(xué)習(xí)模型為每個 AP
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本文編號:2871731

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