在5G網(wǎng)絡(luò)中,為了滿足極高的數(shù)據(jù)傳輸速率、極低的時(shí)延等性能需求,使得超密集部署小基站、采用新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)成為必然選擇,回程鏈路即將成為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能的瓶頸。特別是在5G網(wǎng)絡(luò)中,小基站的密集部署使得回程鏈路上的時(shí)延和時(shí)延抖動(dòng)問(wèn)題變的更加突出。為此,本文提出針對(duì)5G動(dòng)態(tài)異構(gòu)場(chǎng)景的無(wú)線回程優(yōu)化算法,將有限的資源進(jìn)行合理的分配,從而滿足用戶的業(yè)務(wù)需求,提高用戶體驗(yàn)。本文的主要工作如下:一、提出了5G動(dòng)態(tài)異構(gòu)場(chǎng)景下考慮時(shí)延的無(wú)線回程優(yōu)化算法。首先,對(duì)該場(chǎng)景下的時(shí)延問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)的分析,建立了精準(zhǔn)的優(yōu)化指標(biāo)。其次,構(gòu)建基本優(yōu)化模型,對(duì)該場(chǎng)景下的時(shí)延進(jìn)行優(yōu)化;在此基礎(chǔ)上,考慮到不同用戶的需求可能不同,構(gòu)建改進(jìn)模型1,以達(dá)到對(duì)不同用戶需求進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化的目的;針對(duì)有通信需求的用戶超出網(wǎng)絡(luò)承載能力的特殊情況,構(gòu)建改進(jìn)模型2,以達(dá)到對(duì)超出網(wǎng)絡(luò)承載能力的特殊情況進(jìn)行優(yōu)化的目的。然后,針對(duì)本章改進(jìn)模型1、本章改進(jìn)模型2提出相應(yīng)的分層求解算法進(jìn)行求解,并通過(guò)仿真進(jìn)行性能驗(yàn)證。二、提出了5G動(dòng)態(tài)異構(gòu)場(chǎng)景下考慮時(shí)延抖動(dòng)的無(wú)線回程優(yōu)化算法。首先,對(duì)該場(chǎng)景下的時(shí)延抖動(dòng)問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)的分析。其次,構(gòu)造基本優(yōu)化模型,對(duì)該場(chǎng)景下... 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

G系統(tǒng)架構(gòu)

研究生學(xué)位論文 流量密度需求，實(shí)現(xiàn)百倍量級(jí)的系統(tǒng)容量提升[35]，是當(dāng)前的研究。熱點(diǎn)高容量場(chǎng)景中極高的用戶體驗(yàn)速率和極高的流量密度是該未來(lái)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)提高用戶體驗(yàn)速率和極高流量密度的需求，除了增線傳輸技術(shù)提高頻譜利用率外，提升無(wú)線系統(tǒng)容量最為有效的辦提升空間復(fù)用度。傳統(tǒng)的無(wú)線通信系統(tǒng)通常采用小區(qū)分裂的方式區(qū)覆蓋范圍的進(jìn)一步縮小，小區(qū)分裂將很難進(jìn)行，需要在室內(nèi)外的小基站，形成超密集組網(wǎng)。據(jù)預(yù)測(cè)，在未來(lái)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)宏基站的覆術(shù)的小功率基站的部署密度將達(dá)到現(xiàn)有站點(diǎn)密度的 10 倍以上，形 1.2 所示。4G/5G

光圖 2.1 5G 兩層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型合回程場(chǎng)景，有兩種回程方式可供選擇：第一種，用 BAN，由 BAN 通過(guò)有線的方式進(jìn)行回程；第二種，用戶S 接入 BAN，通過(guò)兩跳無(wú)線鏈路的方式接入核心網(wǎng)。 中 ， 我 們 只 考 慮 網(wǎng) 絡(luò) 的 上 行 傳 輸 。 定 義 .., ,...,l LSC SC, 定 義 SCBS 所 在 的 小 區(qū)lSC 所 ,..., ,...,lln lNUE UE ，其中l(wèi)nUE 表示小區(qū)lSC 中的第n 個(gè)用所有 SCBS 實(shí)現(xiàn)對(duì)全網(wǎng)的無(wú)縫覆蓋，且互不相交，即 U 1 2 , ,..., ,...,l LE UE UE UE UE，則用戶數(shù) 1 LllN N。 1 2 21 22 2 1 2, , ,..., ,..., , ,...,LN N L L LN a a a a a a ，其中， 1lna （ n


本文編號(hào)：3409024