本文關(guān)鍵詞： 資源管理 用戶配對(duì) 多點(diǎn)協(xié)作 干擾抑制合并 鏈路自適應(yīng)　出處：《電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：無線資源管理(Radio Resource Management,RRM)是對(duì)移動(dòng)通信系統(tǒng)中有限的無線資源進(jìn)行合理分配和有效管理,使用戶性能和系統(tǒng)容量達(dá)到聯(lián)合最佳狀態(tài)。在第三代合作伙伴組織(3rd Generation Partnership Project,3GPP,3GPP)的時(shí)分雙工長(zhǎng)期演進(jìn)系統(tǒng)(Time-Division Duplex Long Term Evolution,TD-LTE)中,無線資源管理涵蓋的內(nèi)容可分為資源管理和承載管理兩類,本文中主要研究了上行鏈路資源管理中的調(diào)度算法,包括時(shí)域用戶的調(diào)度和頻域資源的分配兩方面。第一章首先闡述了研究背景并引出本文的研究點(diǎn),接著概述了資源管理技術(shù)的基本理論和上行多點(diǎn)協(xié)作系統(tǒng)模型,最后說明本文的研究?jī)?nèi)容及論文結(jié)構(gòu)。第二章研究了正交配對(duì),行列式配對(duì),比例公平配對(duì),最大載干比配對(duì),隨機(jī)配對(duì)等經(jīng)典的多用戶MIMO(Multiple User MIMO,MU-MIMO)配對(duì)算法。在蜂窩無線系統(tǒng)的上行鏈路中,采用虛擬MIMO(Virtual MIMO,V-MIMO)技術(shù)可利用基站端獲得的用戶信道信息(Channel State Information,CSI),將兩個(gè)或多個(gè)移動(dòng)臺(tái)(Mobile Set,MS)聯(lián)合起來進(jìn)行發(fā)送,它們之間共享配對(duì)的所有天線,使用相同的時(shí)/頻資源,從而增加上行頻譜利用率。實(shí)現(xiàn)V-MIMO的關(guān)鍵問題是如何設(shè)計(jì)高效的用戶配對(duì)算法,以獲得多用戶分集增益,在提高系統(tǒng)吞吐量的同時(shí),保證各用戶可獲得滿意的服務(wù)質(zhì)量。本章首先概述了上行多用戶MIMO系統(tǒng)模型并搭建了基于Matlab的仿真平臺(tái);接著討論了各配對(duì)算法在SCM信道、路徑損耗、陰影衰落等條件下可獲得的系統(tǒng)容量,通過分析系統(tǒng)歸一化容量曲線的不同,總結(jié)歸納了各算法的特點(diǎn);最后對(duì)不同算法需要的浮點(diǎn)運(yùn)算復(fù)雜度進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),綜合考察各算法的優(yōu)劣,指出行列式配對(duì)(Determinant Pairing,DP)的優(yōu)越性。第三章研究了上行多用戶配對(duì)與資源分配聯(lián)合優(yōu)化問題。由于上行多用戶MIMO中配對(duì)的用戶必須使用相同的時(shí)/頻資源,因此針對(duì)單個(gè)用戶進(jìn)行資源分配并不合理,必須將虛擬MIMO中的配對(duì)用戶作為一個(gè)整體考慮。為不同的配對(duì)用戶組進(jìn)行資源分配是一個(gè)非確定性多項(xiàng)式(Non-Deterministic Polynomial,NP)求解問題。最優(yōu)解需要通過窮搜索獲得,經(jīng)過很復(fù)雜的運(yùn)算,算法復(fù)雜度高,解決問題的關(guān)鍵是如何設(shè)計(jì)具有較低復(fù)雜度的次優(yōu)算法。在TD-LTE系統(tǒng)中,這個(gè)問題的實(shí)質(zhì)是用戶配對(duì)與資源分配的聯(lián)合優(yōu)化問題。本章針對(duì)聯(lián)合優(yōu)化問題進(jìn)行建模并研究了三種次優(yōu)的解法,從子問題獲解順序先后的角度出發(fā),分別是:先配對(duì)后分配、先分配后配對(duì)、邊分配邊配對(duì)。其核心思想是將優(yōu)化問題分解為兩個(gè)子問題來分步解決,區(qū)別在于解決問題的先后順序不同。文中首先簡(jiǎn)要分析了優(yōu)化問題的模型并簡(jiǎn)述了基于窮搜索的最優(yōu)解求法;然后給出了三種次優(yōu)解法的具體實(shí)施步驟,其中包括對(duì)上行資源分配算法的說明;最后仿真評(píng)估了三種算法下的用戶歸一化吞吐量,通過比較吞吐量曲線指明了“先配對(duì)后分配”算法能保證較高的用戶性能。第四章研究了上行多點(diǎn)協(xié)作(Coordinated Multiple Points Transmission/Reception,CoMP)系統(tǒng)中的資源管理問題,其本質(zhì)是如何實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的用戶聯(lián)合調(diào)度(Joint Scheduling),同時(shí),在TD-LTE系統(tǒng)中還需考慮采用干擾抑制合并技術(shù)(Interference Rejection Combining,IRC)和鏈路自適應(yīng)技術(shù)(Link Adaptive Technology)的聯(lián)合優(yōu)化。本章首先給出了上行三小區(qū)協(xié)作的系統(tǒng)模型,搭建了基于Matlab的多小區(qū)仿真平臺(tái);之后介紹了兩種常用的聯(lián)合調(diào)度算法,分別考慮了基于單個(gè)小區(qū)內(nèi)的用戶正交、基于協(xié)作系統(tǒng)內(nèi)的全局正交兩種思路,利用到了比例公平(Proportional Fairness,PF)準(zhǔn)則和DP配對(duì)算法,接著基于這兩種算法提出了一種切換調(diào)度算法,將其優(yōu)點(diǎn)結(jié)合到一起。通過在仿真平臺(tái)上評(píng)估三種算法下的系統(tǒng)容量和用戶吞吐量,驗(yàn)證了新算法的良好性能。本章最后簡(jiǎn)要闡述了IRC技術(shù)和MCS技術(shù),將其運(yùn)用到上行多點(diǎn)協(xié)作場(chǎng)景中,通過對(duì)系統(tǒng)容量的仿真證明這兩種技術(shù)可進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)性能,提高系統(tǒng)容量。第五章總結(jié)本文,并指明未來可能的研究方向。
[Abstract]:Radio resource management (Radio Resource Management, RRM) is a rational allocation and effective management of limited wireless resource in mobile communication system, user performance and system capacity to achieve joint optimal state. In the third generation partnership (3rd Generation Partnership Project, 3GPP, 3GPP) TDD LTE system (Time-Division Duplex Long Term Evolution, TD-LTE), the content of radio resource management covers can be divided into two types of resource management and capacity management, this paper mainly studies the uplink resource management scheduling algorithm, scheduling and resource allocation of two frequency domain including time domain users. The first chapter describes the research background and research led to this point the basic theory, and then summarizes the uplink resource management technology of multi point cooperative system model, finally the research contents and the structure of the paper. The second chapter studies the orthogonal matching, determinant pairing, proportional fairness pairing, maximum SINR matching, multi user MIMO random pairing classic (Multiple User MIMO, MU-MIMO). The matching algorithm in uplink cellular wireless system, using virtual MIMO (Virtual MIMO V-MIMO) technology can be used to obtain the base station user channel information (the Channel State Information, CSI), two or a plurality of mobile stations (Mobile, Set, MS) are combined to send all antennas between them sharing matching, using the same time / frequency resources, so as to increase the uplink spectrum utilization. Key problems of implementation of V-MIMO is how to design efficient user pairing algorithm to obtain multi-user diversity gain in system throughput is improved at the same time, to ensure that all users can obtain satisfactory service quality. This chapter first outlines the uplink multiuser MIMO system model is built based on Ma The TLAB simulation platform; then discusses the matching algorithm in the SCM channel, path loss, shadow fading conditions such as the capacity of the system can be obtained, through the analysis of the normalized volume curve, summed up the characteristics of the algorithm; finally, floating point operations on different algorithms require the complexity of the statistics, the effects of the the performance of the algorithm, points out that the determinant pairing (Determinant Pairing, DP) superiority. The third chapter studies the problem of joint optimization of multiuser uplink pairing and resource allocation. The paired uplink multi-user MIMO users must use the same time / frequency resource, so for a single user resource allocation is not reasonable, the user must be paired the virtual MIMO is considered as a whole. For matching different groups of users for resource allocation is a non deterministic polynomial (Non-Deterministic Polynomial NP) to solve the question The optimal solution of problem. Need to get through the poor search, after a very complex operation, high complexity of algorithms, the key problem is how to design a suboptimal algorithm with low complexity. In TD-LTE system, the essence of this problem is the joint optimization of user pairing and resource allocation problems. This chapter focuses on joint optimization the problem is modeled and studied three kinds of suboptimal solution, the problem for the solution of the angle sequence, respectively is: first, after the first pair distribution, distribution matching, edge edge pair distribution. Its core idea is the optimization problem is decomposed into two sub problems to solve step by step, in order to solve the problem of the difference different. Firstly, a brief analysis of the optimization model and introduces the optimal solution method based on exhaustive search; and then gives three sub optimal solution of the specific implementation steps, including the uplink resource allocation algorithm Finally, simulation and evaluation; the users of normalized throughput in three algorithms, by comparing the throughput curve indicates the first pair allocation algorithm can ensure users high performance. The fourth chapter studies the uplink coordinated multi point (Coordinated Multiple Points Transmission/ Reception, CoMP) resource management system, its essence is how to achieve the optimal user scheduling (Joint Scheduling), at the same time, in the TD-LTE system should also consider using interference suppression with technology (Interference Rejection Combining, IRC) and adaptive link technology (Link Adaptive Technology) of the joint optimization. This chapter first gives the system model three uplink cell cooperation, to build a multi cell simulation platform based on the Matlab; after the introduction of two kinds of joint scheduling algorithm commonly used, are considered orthogonal single cell based on the user, based on Co As a global orthogonal system in two ways, the use of the proportional fair (Proportional Fairness PF) criterion and DP matching algorithm, then based on these two algorithms proposed a switch scheduling algorithm, its advantages together. By evaluating the system capacity and user throughput of three algorithms in the simulation platform and verify the good performance of the new algorithm. Finally this chapter briefly introduces the IRC technology and MCS technology, and applies it to the uplink coordinated multi point in the scene, through the simulation of the capacity of the system to prove that these two technologies can further improve system performance, enhance the capacity of the system. The fifth chapter summarizes the paper, and pointed out the future research direction possible.

【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN919.3

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