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超密集網(wǎng)絡(luò)中基于分簇的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源分配技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-07-17 13:20
【摘要】:超密集網(wǎng)絡(luò)通過(guò)密集部署小小區(qū)基站,能夠極大地提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量,提高用戶(hù)體驗(yàn)速率,實(shí)現(xiàn)小區(qū)的無(wú)縫覆蓋,是第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)(The Fifth Generation Mobile Communication System,5G)的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而,隨著超密集網(wǎng)絡(luò)中小小區(qū)基站數(shù)目的不斷增加,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兊脧?fù)雜,基站管理變得困難,網(wǎng)絡(luò)中的干擾也變得越來(lái)越嚴(yán)重,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)中的能源消耗也變得越來(lái)越多。如何有效地進(jìn)行基站管理、抑制干擾以及合理分配網(wǎng)絡(luò)資源,進(jìn)而提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量、提高能量效率是本文的主要研究?jī)?nèi)容。本文的主要研究工作和成果如下:(1)研究了超密集網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)分簇技術(shù)。針對(duì)超密集網(wǎng)絡(luò)中大量小小區(qū)基站的隨機(jī)分布,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜的問(wèn)題,提出了一種基于密度改進(jìn)的K-means分簇算法,根據(jù)小小區(qū)基站的分布密度,將基站動(dòng)態(tài)地劃分到不同的簇中,實(shí)現(xiàn)對(duì)基站的有效管理和對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化。(2)研究了基于分簇的網(wǎng)絡(luò)資源分配方案。在超密集網(wǎng)絡(luò)中,由于小小區(qū)基站的密集部署所帶來(lái)的干擾問(wèn)題成為限制系統(tǒng)吞吐量提升的主要因素。為此,本文提出通過(guò)分簇,將相互間干擾嚴(yán)重的小小區(qū)基站劃分到同一個(gè)簇中,然后在簇中利用正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技術(shù)分配相互正交的資源塊(Resource Blocks,RBs)給用戶(hù)來(lái)減少干擾,不同的簇則可以復(fù)用這些資源塊的資源分配方案。同時(shí)本文提出一種基于貪婪算法改進(jìn)的兩階段資源補(bǔ)償分配算法,在兼顧用戶(hù)公平性和用戶(hù)服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)的同時(shí)最大化網(wǎng)絡(luò)吞吐量。(3)研究了基于重疊簇的網(wǎng)絡(luò)資源分配方案。通過(guò)在簇內(nèi)分配正交的資源塊可以解決簇內(nèi)干擾,但是簇間干擾仍然沒(méi)有解決。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出重疊簇的概念,允許兩個(gè)相鄰的簇存在部分重合,即允許一個(gè)簇的邊緣基站加入另外一個(gè)簇從而形成重疊簇。在重疊簇中通過(guò)時(shí)分復(fù)用多址(Time Division Multiple Access,TDMA)技術(shù)解決由于復(fù)用相同的資源塊帶來(lái)的簇間干擾的問(wèn)題。同時(shí)本文研究了網(wǎng)絡(luò)能效優(yōu)化的問(wèn)題,通過(guò)將優(yōu)化問(wèn)題分解成資源塊分配和功率分配的兩個(gè)子優(yōu)化問(wèn)題,提出一種基于非合作博弈論的分布式迭代功率分配算法。仿真結(jié)果表明,該算法可以有效地提高網(wǎng)絡(luò)能效。
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類(lèi)號(hào)】:TN929.5
【圖文】:

部署圖,集網(wǎng),基站,小區(qū)


圖 2.1 超密集網(wǎng)絡(luò)部署圖這些小小區(qū)基站的發(fā)射功率很低,通常在在 10~100mW 之間,覆蓋范圍在 10~200m ,可支持的用戶(hù)數(shù)一般不超過(guò) 10 人,允許用戶(hù)的最大移動(dòng)速度為 10km/h。微微蜂窩基以部署在服務(wù)需求密集的熱點(diǎn)地區(qū)以增強(qiáng)信號(hào)覆蓋,可以提供高速接入,提高蜂窩網(wǎng)絡(luò)量,保證熱點(diǎn)地區(qū)的 QoS。家庭基站基站具有成本低、功率低、易管理、能自動(dòng)配置和等特點(diǎn),大多部署在小小區(qū)、辦公區(qū)等室內(nèi)來(lái)增強(qiáng)室內(nèi)的無(wú)線(xiàn)信號(hào)強(qiáng)度,提高室內(nèi)的無(wú)號(hào)覆蓋。中繼處于宏基站和移動(dòng)終端之間,可以作為二者的中間節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)信號(hào),同時(shí)支下行鏈路通信。中繼的發(fā)射功率比較低,一般為 30dBm[23]。通過(guò)部署中繼,可以改善移端的信號(hào)質(zhì)量,提高如小區(qū)邊緣、隧道或地下停車(chē)場(chǎng)等接收信號(hào)質(zhì)量較差的覆蓋區(qū)域服量。各類(lèi)小區(qū)基站的區(qū)別如表 2.1 所示。表 2.1 各種小區(qū)基站的分類(lèi)基站類(lèi)型 發(fā)射功率(dBm) 覆蓋范圍(m) 部署區(qū)域 主要特點(diǎn)宏基站 46 1k~25k 室外較大范圍內(nèi)提供

集網(wǎng),小區(qū),基站,鏈路


于宏基站跟小小區(qū)基站、小小區(qū)與小小區(qū)基站間的距離相對(duì)來(lái)說(shuō)比較遠(yuǎn),擾抑制手段可以有效地解決小區(qū)內(nèi)的干擾問(wèn)題。但是在超密集網(wǎng)絡(luò)中,小部署,使得基站間的距離變得越來(lái)越近,小區(qū)內(nèi)的干擾的問(wèn)題也變得越來(lái)越為制約超密集網(wǎng)絡(luò)性能的主要因素。區(qū)網(wǎng)絡(luò)與小小區(qū)網(wǎng)絡(luò)并存的雙層網(wǎng)絡(luò)中,可以將干擾劃分為兩大類(lèi):跨層干本質(zhì)上都是因?yàn)閺?fù)用相同的頻帶資源而產(chǎn)生的同頻干擾。擾是指處于同一層的小小區(qū)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的干擾。在超密集網(wǎng)絡(luò)中,密集部署的很緊,當(dāng)基站復(fù)用相同的頻帶資源給各自服務(wù)的用戶(hù)時(shí),小小區(qū)中的基站用戶(hù)產(chǎn)生下行干擾。同樣的,當(dāng)小小區(qū)中用戶(hù)設(shè)備在上行發(fā)射信號(hào)時(shí)也會(huì)站的上行干擾。超密集網(wǎng)絡(luò)中的同層干擾場(chǎng)景如圖 2.2 所示,其中鏈路 1 用戶(hù)設(shè)備的下行通信鏈路,鏈路 2 表示相鄰基站對(duì)用戶(hù)產(chǎn)生的下行同層干戶(hù)設(shè)備到小小區(qū)基站的上行通信鏈路,鏈路 4 表示相鄰小小區(qū)中的用戶(hù)設(shè)上行同層干擾。

集網(wǎng),小區(qū),用戶(hù)設(shè)備,鏈路


務(wù)各自的用戶(hù)時(shí),小小區(qū)基站就會(huì)對(duì)附近的宏小區(qū)用戶(hù)產(chǎn)生同頻干擾。特宏小區(qū)邊緣地帶的時(shí)候,宏基站發(fā)送給宏用戶(hù)的信號(hào)由于距離過(guò)遠(yuǎn)的原因用戶(hù)往往接收到很弱的信號(hào)。如果該宏用戶(hù)附近存在小小區(qū)并且該小小區(qū)一樣的頻帶資源,就很有可能由于同頻干擾使得宏用戶(hù)無(wú)法正確接收宏基樣地,在宏小區(qū)邊緣的用戶(hù)設(shè)備由于距離的原因往往會(huì)以高功率發(fā)射信號(hào)區(qū)用戶(hù)設(shè)備的發(fā)射功率一般都很低,這樣宏小區(qū)用戶(hù)就會(huì)對(duì)相鄰小小區(qū)用干擾。超密集網(wǎng)絡(luò)中的跨層干擾場(chǎng)景如圖 2.3 所示,其中鏈路 5、鏈路 6 分與小小區(qū)用戶(hù)設(shè)備間的下行通信鏈路和宏基站與宏用戶(hù)設(shè)備間的下行通信路 8 分別表示小小區(qū)基站對(duì)宏用戶(hù)設(shè)備造成的下行跨層干擾和宏基站對(duì)小行跨層干擾;鏈路 9、10 分別表示小小區(qū)用戶(hù)設(shè)備到小小區(qū)基站的上行通備到宏基站的上行通信鏈路,鏈路 11、鏈路 12 分別表示宏用戶(hù)設(shè)備對(duì)小行跨層干擾和小小區(qū)用戶(hù)設(shè)備對(duì)宏基站產(chǎn)生的上行跨層干擾。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 孫雷;;通信機(jī)房節(jié)能技術(shù)[J];應(yīng)用能源技術(shù);2013年12期

2 步媛媛;關(guān)忠仁;;基于K-means聚類(lèi)算法的研究[J];西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年01期

3 孫吉貴;劉杰;趙連宇;;聚類(lèi)算法研究[J];軟件學(xué)報(bào);2008年01期



本文編號(hào):2759492

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