隨著通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,基站小型化已成為未來(lái)重要發(fā)展趨勢(shì)。在單層蜂窩網(wǎng)絡(luò)中引入小基站,能夠提高網(wǎng)絡(luò)的通信容量,擴(kuò)大基站覆蓋范圍。小基站隨機(jī)部署的特性使得小基站網(wǎng)絡(luò)必須具備自組織的能力。自組織又分為自配置、自優(yōu)化和自治愈,本文主要研究了全雙工小基站網(wǎng)絡(luò)自優(yōu)化的干擾協(xié)調(diào)方面。本文主要的工作分為如下三個(gè)部分:（1）建立全雙工小基站網(wǎng)絡(luò)干擾模型,并進(jìn)行分析。將干擾協(xié)調(diào)問題轉(zhuǎn)化為在保證宏基站和宏基站用戶正常工作的基礎(chǔ)上,最大化小基站通信容量的問題,并通過資源分配中的信道分配機(jī)制來(lái)解決上述問題。全雙工小基站網(wǎng)絡(luò)信道分配過程分為兩個(gè)階段:小基站用戶配對(duì)和信道分配,兩個(gè)階段緊密結(jié)合,共同影響著系統(tǒng)的性能。（2）進(jìn)行小基站用戶配對(duì)的研究。小基站采用全雙工傳輸模式,考慮到不同的用戶組合會(huì)產(chǎn)生不同程度的共信道干擾。本文采用基于Kuhn-Munkres的用戶配對(duì)策略,將用戶匹配問題轉(zhuǎn)化為二分圖完美匹配問題,最小化小區(qū)內(nèi)干擾。（3）信道分配。采用獨(dú)立分布式Q-learning算法為宏基站用戶、配對(duì)完成后的小基站用戶動(dòng)態(tài)分配信道,協(xié)調(diào)全雙工小基站網(wǎng)絡(luò)的跨層干擾和小區(qū)間干擾,最大化網(wǎng)絡(luò)的通信容量。并在此基礎(chǔ)上,提出了合... 

【文章來(lái)源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

用戶投訴占比和流量分布統(tǒng)計(jì)分析圖

圖 3. 5 通信容量與小基站傳輸功率.5 圖繪了當(dāng)基站傳輸功率為不同值時(shí)，不同算法下系統(tǒng)的通信容量值可以很明顯的看出，系統(tǒng)的通信容量隨著基站傳輸功率的提高而增加公式中可以得到原因 選取多個(gè)基站功率狀態(tài)下表現(xiàn)情況，是為了對(duì)驗(yàn) 從圖 3.5 中可見，本文采用的 Kuhn-Munkres 算法得到的結(jié)果非常的上限，并且很明顯優(yōu)于最佳室友匹配算法和隨機(jī)匹配算法 基于 H進(jìn)行了評(píng)估，對(duì)比可以得出結(jié)論，與 HD 相比，F(xiàn)D 大大提高了頻譜

圖 3. 5 通信容量與小基站傳輸功率 圖繪了當(dāng)基站傳輸功率為不同值時(shí)，不同算法下系統(tǒng)的通信容量值，以很明顯的看出，系統(tǒng)的通信容量隨著基站傳輸功率的提高而增加，式中可以得到原因 選取多個(gè)基站功率狀態(tài)下表現(xiàn)情況，是為了對(duì)各 從圖 3.5 中可見，本文采用的 Kuhn-Munkres 算法得到的結(jié)果非常接上限，并且很明顯優(yōu)于最佳室友匹配算法和隨機(jī)匹配算法 基于 HD進(jìn)行了評(píng)估，對(duì)比可以得出結(jié)論，與 HD 相比，F(xiàn)D 大大提高了頻譜


本文編號(hào)：3428805