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基于圖論的超密集組網(wǎng)技術研究

發(fā)布時間:2017-10-26 05:36

  本文關鍵詞:基于圖論的超密集組網(wǎng)技術研究


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【摘要】:超密集組網(wǎng)(UDN)通過部署大量低功率的小小區(qū)來增加頻率復用,能夠實現(xiàn)頻譜效率和能量效率的巨大提升,是下一代無線通信系統(tǒng)的關鍵技術之一。然而,隨著小小區(qū)更密集的部署、覆蓋范圍的重疊,帶來了嚴重的干擾問題。同時,基于最強參考信號接收功率(RSRP)的小區(qū)接入方法會導致負載不均衡,這些因素直接制約了超密集組網(wǎng)實現(xiàn)性能上限。本文研究了面向下一代無線通信的超密集組網(wǎng)技術,主要工作和結論如下:首先,本文主要通過系統(tǒng)級仿真評估了超密集組網(wǎng)在不同的小小區(qū)密度和不同的小小區(qū)發(fā)射功率下的網(wǎng)絡性能并和中國移動研究院的實測數(shù)據(jù)進行了對比。仿真結果表明負載不均衡和嚴重的小區(qū)間干擾是實際應用中所必須面對的問題,并且直接制約了超密集組網(wǎng)實現(xiàn)性能上限。其次,本文運用因子圖設計一個超密集組網(wǎng)場景下的分布式小區(qū)接入和資源分配算法。提出的基于置信傳播的分布式算法將聯(lián)合優(yōu)化問題分解成一系列低復雜度的子問題分別進行求解。此外,提出的算法大大減小了子問題之間所需的信令開銷。最后我們將所涉及的算法與現(xiàn)有算法進行比較,驗證了所提方法的優(yōu)異性能。同時,該算法可拓展到求解任何0-1問題。最后,本文提出了一個超密集組網(wǎng)場景下基于圖論的低復雜度動態(tài)分簇算法。該算法通過最大化簇內干擾,最小化簇間干擾將整個網(wǎng)絡分成若干個大小受限的簇。通過簇內協(xié)作可以消除簇內干擾,從而提升網(wǎng)絡吞吐量。同時,基于圖論的算法可以大大減少實現(xiàn)復雜度。仿真結果表明,提出的低復雜度算法可以獲得和現(xiàn)有算法幾乎一樣的性能,但是有著更低的復雜度。
【關鍵詞】:超密集組網(wǎng) 圖論 分布式
【學位授予單位】:北京理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TN92
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 緒論10-17
  • 1.1 移動通信系統(tǒng)發(fā)展綜述10-13
  • 1.1.1 第一代移動通信系統(tǒng)10
  • 1.1.2 第二代移動通信系統(tǒng)10
  • 1.1.3 第三代移動通信系統(tǒng)10-11
  • 1.1.4 第四代移動通信系統(tǒng)11-12
  • 1.1.5 第五代移動通信系統(tǒng)12-13
  • 1.2 超密集組網(wǎng)13
  • 1.3 超密集組網(wǎng)存在的問題13-14
  • 1.3.1 超密集組網(wǎng)中的負載不均衡14
  • 1.3.2 超密集組網(wǎng)中的干擾分析14
  • 1.4 課題來源和論文結構14-17
  • 1.4.1 課題背景14-15
  • 1.4.2 選題意義15
  • 1.4.3 內容安排15-17
  • 第2章 圖論及超密集組網(wǎng)系統(tǒng)概述17-35
  • 2.1 引言17
  • 2.2 圖論的介紹17-27
  • 2.2.1 圖論中的基本概念17-19
  • 2.2.2 圖論中的因子圖19-21
  • 2.2.3 圖論中的置信傳播算法21-27
  • 2.3 超密集組網(wǎng)的介紹27-34
  • 2.3.1 瑞利衰落信道模型27-28
  • 2.3.2 超密集組網(wǎng)的小區(qū)接入28-30
  • 2.3.3 超密集組網(wǎng)的干擾管理30-34
  • 2.4 小結34-35
  • 第3章 超密集組網(wǎng)的系統(tǒng)性能評估35-43
  • 3.1 引言35-36
  • 3.2 系統(tǒng)模型36-37
  • 3.3 仿真評估37-42
  • 3.4 小結42-43
  • 第4章 超密集組網(wǎng)的小區(qū)接入和資源分配算法設計43-61
  • 4.1 引言43-44
  • 4.2 系統(tǒng)模型44-46
  • 4.3 小區(qū)接入46-50
  • 4.4 資源分配50-54
  • 4.5 計算復雜度分析54-55
  • 4.6 仿真結果分析55-60
  • 4.7 小結60-61
  • 第5章 超密集組網(wǎng)的動態(tài)分簇算法設計61-73
  • 5.1 引言61-62
  • 5.2 系統(tǒng)模型62-65
  • 5.3 分簇算法設計65-68
  • 5.4 計算復雜度分析68
  • 5.5 仿真結果分析68-72
  • 5.6 小結72-73
  • 總結和展望73-75
  • 參考文獻75-81
  • 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單81-82
  • 致謝82

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2 倪e,

本文編號:1097283


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