【摘要】：超密集異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)是5G的關(guān)鍵技術(shù)之一,因其可以提升系統(tǒng)容量、提升邊緣用戶的服務(wù)質(zhì)量的特性受到了學(xué)者廣泛的關(guān)注。研究表明,在網(wǎng)絡(luò)中部署一定數(shù)量的微小基站可以提升網(wǎng)絡(luò)能效,但電磁輻射強(qiáng)度也隨之增強(qiáng),給環(huán)境造成了巨大的影響。因此在保證用戶服務(wù)質(zhì)量的條件下,通過(guò)合理地部署微小基站來(lái)實(shí)現(xiàn)綠色通信,具有一定的實(shí)際意義。鑒于異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中微小基站的部署問(wèn)題屬于約束多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,本文采用約束多目標(biāo)算法來(lái)解決,而現(xiàn)有約束多目標(biāo)算法的收斂性和分布性都有待提高。大量實(shí)驗(yàn)證明,約束多目標(biāo)算法框架和算法的進(jìn)化策略直接影響約束多目標(biāo)算法的性能。為更好的解決異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)下微小基站綠色部署問(wèn)題,本文將從以下三個(gè)方面進(jìn)行研究。第一,為提升約束多目標(biāo)算法的收斂速度、避免種群陷入局部最優(yōu),提出跳躍海豚群算法(Jumping Dolphin Swarm Algorithm,JDSA)。增加跳躍步驟,保留更多優(yōu)秀解,加快收斂;提出聲波長(zhǎng)度隨迭代自適應(yīng)變化的策略以及含有變異因子的動(dòng)態(tài)位置更新策略,滿足算法不同時(shí)期對(duì)進(jìn)化的需求;并加入早熟收斂機(jī)制,降低陷入局部最優(yōu)的機(jī)率。最后,分析了參數(shù)對(duì)算法性能的影響,并與四種算法進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)表明其在收斂速度、收斂精度以及魯棒性上優(yōu)勢(shì)明顯。第二,為提升約束多目標(biāo)算法收斂性和分布性,提出一種約束多目標(biāo)海豚群算法(Constrained Multi-objective Dolphin Swarm Algorithm,CMO-DSA)。首先,提出一種基于Harmonic距離的循環(huán)刪除的策略,既能更加準(zhǔn)確地反映種群的分布性又可以使對(duì)處于同一等級(jí)的個(gè)體的篩選更為合理;其次,提出一種新的不可行解支配關(guān)系,使得更優(yōu)秀的可行解參與進(jìn)化;最后,對(duì)搜尋捕獵階段的位置更新方式做出調(diào)整,并且將選擇概率(常數(shù))改為隨迭代進(jìn)行逐漸減小的函數(shù),加快了算法后期的收斂速度。通過(guò)與三種算法在CTP1-7系列測(cè)試函數(shù)上對(duì)比,結(jié)果表明,約束多目標(biāo)海豚群算法的具有良好的收斂性和分布性。第三,提出基于CMO-DSA的異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)微小基站綠色部署策略。首先,構(gòu)建兩層異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并給出用戶速率、網(wǎng)絡(luò)能效和電磁輻射強(qiáng)度的計(jì)算模型。針對(duì)用戶分布動(dòng)態(tài)變化的特征,利用概率加權(quán)的方式對(duì)問(wèn)題模型進(jìn)行了簡(jiǎn)化;其次,提出基于CMO-DSA的異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)微小基站綠色部署算法。最后,在MATLAB環(huán)境下進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。通過(guò)分析基站數(shù)量與網(wǎng)絡(luò)能效和電磁輻射強(qiáng)度以及平均用戶速率的關(guān)系確定微小基站的最佳數(shù)目;在該數(shù)目下與HEEDA算法和雙群體差分進(jìn)化算法在MATALB上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,與雙群體差分進(jìn)化算法相比,在保證平均用戶速率的條件下,本文提出的CMO-DSA算法的網(wǎng)絡(luò)能效最高可提升18.19%,且電磁輻射強(qiáng)度均在安全范圍之內(nèi)。
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN929.5

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4 張知v，

本文編號(hào)：2643691