近幾十年見證了移動通信網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,由于新的移動設(shè)備數(shù)量的大幅增長,迫使移動數(shù)據(jù)流量需求呈指數(shù)式增長,我們需要為這些設(shè)備連接提供大量接入點。為了滿足這些需求,我們可以在傳統(tǒng)的單層宏蜂窩下部署各種類型的低功耗小基站,例如微基站,微微基站,家庭基站,然后增加這些基站的密度構(gòu)成超密異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。超密異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)作為5G的一項關(guān)鍵技術(shù),不僅能夠滿足上述需求,還使得網(wǎng)絡(luò)容量和無線資源利用率大幅度提升。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)的密集化,必然會消耗更多的能量。因此,我們可以從基站部署角度出發(fā),來提高網(wǎng)絡(luò)的能量效率。此外,非正交多址接入技術(shù)可以大幅度提高系統(tǒng)的頻譜效率,對系統(tǒng)的能量效率也有一定的影響。為此,本文以綠色通信為背景,以超密異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)為研究對象,分別從基站部署角度和基于非正交多址接入技術(shù),探討了系統(tǒng)能量效率達(dá)到最大時的基站密度和用戶數(shù)目。主要研究成果概括如下:首先,當(dāng)基站分布服從獨立的泊松點過程時,本文建立了下行雙層超密異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型,網(wǎng)絡(luò)中用戶分布也服從與各層基站獨立的泊松點過程并且用戶接入與之距離最近的基站。然后,在考慮層間干擾和層內(nèi)干擾的情況下,基于隨機幾何分析了網(wǎng)絡(luò)的性能并推導(dǎo)出了頻譜效率和能量效率的表達(dá)式。本文的目標(biāo)之一是從基站部署角度最大化系統(tǒng)的能量效率,因此,我們利用優(yōu)化理論在頻譜效率,基站密度,基站發(fā)射功率滿足一定約束下最大化能量效率。仿真結(jié)果表明,在滿足一定約束條件下可以找到能量效率最大時的基站密度,并且可以觀察出頻譜效率和能量效率隨著基站密度的變化情況。把非正交多址接入技術(shù)應(yīng)用于超密異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)可以大幅度提高系統(tǒng)的頻譜效率,也會對系統(tǒng)的能量效率產(chǎn)生一定的影響。因此,本文讓用戶以非正交多址接入的方式接入到下行雙層超密異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中,在發(fā)送端基站側(cè)利用疊加編碼技術(shù)將信號發(fā)送給用戶,在接收端用戶側(cè)利用連續(xù)干擾消除技術(shù)解碼出各用戶信號。在非正交多址接入和正交多址接入的情況下,分別分析了系統(tǒng)的能量效率。本文的另一目標(biāo)是從用戶數(shù)的角度最大化能量效率。因此,我們利用優(yōu)化理論在各用戶所分配到的功率滿足一定約束下最大化能量效率。為了解決這一優(yōu)化問題,我們提出了一種公平的功率分配算法為用戶合理的分配功率以保證邊緣用戶的吞吐量。仿真結(jié)果表明,通過與正交多址接入相比,非正交多址接入可以提升系統(tǒng)的能量效率;并且通過與常用的部分功率分配算法相比,我們提出的功率分配算法更加公平。此外,宏基站的能量效率要遠(yuǎn)低于小基站的能量效率,因此,從能量角度出發(fā),異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的單層宏基站網(wǎng)絡(luò)更加節(jié)能環(huán)保。
【學(xué)位單位】：桂林電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

011-2017中國智能手機生產(chǎn)量變化趨勢

式在 CDMA 和 OFDMA 系統(tǒng)中充分暴露了它的局限性，頻譜在每個基站上重復(fù)使用，即頻率復(fù)用因子為 1。在超密環(huán)境下，頻譜復(fù)用的方式需要轉(zhuǎn)變。（5）在超密異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，用戶與基站之間的距離非常小以至于視距傳輸?shù)母怕史浅４�。因此，需要一個不同的傳輸模型。此外，為了防止多徑衰落，超密異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的傳播模型也需要考慮 Rician 信道模型。（6）對于操作者來說，確保每個小蜂窩有一個完美的高速低延時的回程是非常困難的�；爻痰那闆r直接影響著它的容量，而回程容量又會限制空中接口的容量。§2.1.3 水平密化與垂直密化無線網(wǎng)絡(luò)的密化主要是通過部署越來越多的小基站來實現(xiàn)的，因此，網(wǎng)絡(luò)的密化主要發(fā)生在兩個層面，水平方向上的密集化或者垂直方向上的密集化。水平方向上的密化，主要是在水平面上，比如說在熱點區(qū)或者街道上部署更多的接入點。垂直方向上的密化涉及到在豎直平面上部署更多的接入點，比如公寓、辦公室、會議室、建筑物內(nèi)部。圖 2.2 描述了水平和垂直方向上的網(wǎng)絡(luò)密化。針對具體的密化方式，我們需要考慮合適的傳播模型以及相應(yīng)的回程和性能估計。

超密異構(gòu)蜂窩網(wǎng)頻譜效率與能量效率平衡研究話說，典型用戶被假設(shè)為可以代表所有用戶。無線網(wǎng)絡(luò)的大多數(shù)性能參數(shù)可以網(wǎng)絡(luò)節(jié)點與典型用戶之間的距離的函數(shù)，因此，典型用戶與第n個臨近基站之離對于無線網(wǎng)絡(luò)的隨機幾何模型尤為重要。令 ( )nf r 表示第 n 個臨近基站與位的典型用戶之間的距離r 的概率密度函數(shù)。 ( )nf r 可以表示為22 1( )2( ) ( )( )sn nrn sf r r en 除了泊松點過程以外，隨機幾何中還有其他各種點過程以匹配不同的應(yīng)用場如說，如果總節(jié)點數(shù)已知并且服務(wù)區(qū)域有限,比如一定數(shù)量的傳感器從一個作區(qū)域中撤離，那么二項式點過程（Binomial Point Process, BPP）更適合建模此網(wǎng)果分散的節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)平面或者 MAC 層由于某些物理限制有一個最小距離，比限制，Matern 硬核點過程（Hard Core Point Process，HCPP）更適合建模節(jié)點位置。泊松簇過程（Poisson Cluster Process, PCP）被用來建模節(jié)點根據(jù)某種社或者 MAC 協(xié)議成簇的網(wǎng)絡(luò)，比如說 Wi-Fi 熱點區(qū)聚集的用戶。
【參考文獻】

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本文編號：2839597