本文選題：毫微微蜂窩 + 隨機(jī)幾何　； 參考：《電子科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：作為下一代移動(dòng)電信網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù),femtocell可以有效分流宏蜂窩流量,并為室內(nèi)用戶提供高質(zhì)量的通信環(huán)境。Femtocell網(wǎng)絡(luò)覆蓋在宏蜂窩區(qū)域內(nèi),使得蜂窩網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)異構(gòu)化。相比其它無(wú)線接入技術(shù),femtocell的覆蓋半徑十分有限,一般不會(huì)超過(guò)30米。這些覆蓋有限的接入點(diǎn),通常由非專業(yè)用戶直接購(gòu)買并安裝,所以與傳統(tǒng)蜂窩的位置特征十分不同。對(duì)于傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò),基站的位置和部署是由運(yùn)營(yíng)商精心規(guī)劃并測(cè)試通過(guò),而femtocell網(wǎng)絡(luò)是無(wú)規(guī)劃的網(wǎng)絡(luò)。Femtocell位置的隨機(jī)性使得性能分析變得棘手。本文首先研究了femtocell網(wǎng)絡(luò)的基站規(guī)劃和位置建模等問(wèn)題。其中涉及了自動(dòng)femtocell蜂窩部署概念,以及在實(shí)際中部署室內(nèi)和室外femtocell的策略。本文同時(shí)探討了3種建模femtocell位置的方法:基于仿真的蒙特卡羅模型,基于確定性能的單小區(qū)線性模型,以及基于統(tǒng)計(jì)的隨機(jī)幾何建模方法。此外,本文分別為每種位置建模方法構(gòu)造了下行容量模型來(lái)闡明其在femtocell位置建模中的主要思想和特征。通過(guò)聯(lián)合使用蒙特卡羅方法和隨機(jī)幾何方法,本文繼而研究了femtocell-宏蜂窩混合網(wǎng)絡(luò)的覆蓋容量和孤立概率。覆蓋容量對(duì)于任何蜂窩網(wǎng)絡(luò)都是一項(xiàng)重要的指標(biāo),然而由于femtocell網(wǎng)絡(luò)位置的隨機(jī)特征,其覆蓋容量特征將與眾不同;而孤立概率對(duì)于femtocell網(wǎng)絡(luò)尤其重要,因?yàn)閒emtocell部署在宏蜂窩下,而孤立的femtocell必然導(dǎo)致用戶頻繁的切換和糟糕的用戶體驗(yàn)。本文假設(shè)femtocell采用開(kāi)放式接入,主要用于宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)的分流。本文使用2種方法來(lái)建模femtocell網(wǎng)絡(luò)的位置特征。第一種方法使用齊次泊松點(diǎn)過(guò)程模型,第二種方法使用了Matérn硬核模型。齊次泊松點(diǎn)過(guò)程對(duì)應(yīng)于femtocell的位置在給定區(qū)域內(nèi)是均勻分布(即femtocell間沒(méi)有最小距離約束);Matérn硬核模型對(duì)應(yīng)于femtocell間存在著最小距離約束。通過(guò)綜合考慮femtocell網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率、孤立概率以及實(shí)際約束,覆蓋半徑為20米的femtocell網(wǎng)絡(luò)性能較優(yōu)。對(duì)于覆蓋半徑為20米的femtocell網(wǎng)絡(luò),如果最小距離約束為18米,那么在500×500平方米的區(qū)域內(nèi),當(dāng)平均femtocell數(shù)目為200個(gè)時(shí),其覆蓋率從無(wú)約束情況下的63.4%增加到75.6%,而孤立概率卻沒(méi)有增加。本文同時(shí)考慮了不同最小距離約束對(duì)覆蓋半徑為20米的femtocell網(wǎng)絡(luò)的影響并且發(fā)現(xiàn)了有趣的現(xiàn)象:femtocell網(wǎng)絡(luò)的孤立概率與無(wú)約束情況下的差異并不隨最小距離約束的變化成正相關(guān)關(guān)系。
[Abstract]:As the key technology of the next generation mobile telecommunication network, femtocell can effectively distribute macro cellular traffic, and provide indoor users with a high quality communication environment. Femtocell network is covered in the macro cell area, which makes the cellular network structure isomerization. Compared with other wireless access technologies, femtocell has a very limited coverage radius, generally less than 30 meters. These access points with limited coverage are usually purchased and installed directly by non-professional users, so they are very different from traditional cellular location features. For traditional cellular networks, the location and deployment of base stations are carefully planned and tested by the operator, while the randomness of the location of the unplanned network, .Femtocell, makes performance analysis difficult. In this paper, the base station planning and location modeling of femtocell network are studied. The concept of automatic femtocell cellular deployment and the strategy of deploying indoor and outdoor femtocell in practice are discussed. This paper also discusses three methods of modeling femtocell location: Monte Carlo model based on simulation, single cell linear model based on deterministic performance, and stochastic geometric modeling method based on statistics. In addition, a downlink capacity model is constructed for each location modeling method to illustrate its main ideas and characteristics in femtocell location modeling. By combining Monte Carlo method and stochastic geometry method, we study the coverage capacity and isolation probability of femtocell-macro cellular hybrid network. Coverage capacity is an important index for any cellular network. However, because of the random feature of the location of femtocell network, the coverage capacity feature will be different, and the isolation probability is especially important for femtocell network, because femtocell is deployed under macro cell. Isolated femtocell will inevitably lead to frequent switching and poor user experience. This paper assumes that femtocell uses open access, which is mainly used for the distribution of macro cellular networks. In this paper, two methods are used to model the location characteristics of femtocell networks. The first method uses homogeneous Poisson point process model, and the second method uses Mat 茅 rn hard kernel model. The position of homogeneous Poisson point process corresponding to femtocell is uniformly distributed in a given region (that is, there is no minimum distance constraint between femtocell and Mat 茅 rn hard kernel model corresponding to the minimum distance constraint between femtocell. By considering the coverage, isolation probability and practical constraints of femtocell network, the performance of femtocell network with coverage radius of 20 meters is better. For a femtocell network with a coverage radius of 20 meters, if the minimum distance constraint is 18 meters, then in the area of 500 脳 500 square meters, when the average number of femtocell is 200, the coverage rate increases from 63.4% to 75.6%, but the probability of isolation does not increase. In this paper, we also consider the influence of different minimum distance constraints on the femtocell networks with coverage radius of 20 m and find that the isolation probability of the: femtocell network is not positively correlated with the variation of the minimum distance constraints.
【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)】：TN929.5

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本文編號(hào)：1996027