本文選題：超密集網(wǎng)絡(luò) + 基站連接　； 參考：《南京郵電大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和智能設(shè)備的飛速發(fā)展,推動(dòng)了用戶對(duì)更大網(wǎng)絡(luò)容量、更高數(shù)據(jù)速率的需求,第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)(the 5th Generation mobile communication technology,5G)應(yīng)運(yùn)而生。5G將在數(shù)據(jù)傳輸速率、網(wǎng)絡(luò)容量、覆蓋范圍、時(shí)延、保密性、節(jié)能等多方面體現(xiàn)出優(yōu)越性,而超密集網(wǎng)絡(luò)(Ultra Dense Network,UDN)作為有效解決網(wǎng)絡(luò)無(wú)縫銜接的部署方案,已成為5G通信關(guān)鍵技術(shù)之一。超密集網(wǎng)絡(luò)能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量,減少覆蓋盲區(qū),并且為宏基站分擔(dān)一部分流量負(fù)荷,實(shí)現(xiàn)了負(fù)載均衡。然而,網(wǎng)絡(luò)的超密集部署容易造成干擾嚴(yán)重、時(shí)延加大、網(wǎng)絡(luò)擁塞等問(wèn)題,無(wú)線資源的聯(lián)合優(yōu)化是解決這些問(wèn)題的關(guān)鍵所在。針對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中面臨的容量瓶頸問(wèn)題,本文建立了基于基站連接、信道分配、功率控制的聯(lián)合優(yōu)化模型,優(yōu)化目標(biāo)是最大網(wǎng)絡(luò)吞吐量,同時(shí)增加了單個(gè)用戶的服務(wù)質(zhì)量約束,保證了用戶公平性。為解決聯(lián)合優(yōu)化模型提出了內(nèi)外交替循環(huán)算法,分析了算法的收斂性、可行性。仿真結(jié)果表明,本文提出的算法比傳統(tǒng)算法提高了大約30%網(wǎng)絡(luò)容量。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中存在的時(shí)延大、能源利用率低的問(wèn)題,本文建立了基于能效、時(shí)延、流量分配的聯(lián)合優(yōu)化模型,優(yōu)化目標(biāo)是最小網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和電能使用率。提出了基于能效感知和流量感知的用戶連接算法,該算法包括用戶端算法和基站端算法兩部分,分析了算法的收斂性、可行性。仿真結(jié)果表明,本文提出的算法降低了大約36%的平均流量傳輸時(shí)延。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的流量擁塞問(wèn)題,本文建立了基于流量路由和功率分配的聯(lián)合優(yōu)化模型,優(yōu)化目標(biāo)是最小總功率消耗,以最小的代價(jià)實(shí)現(xiàn)了更大的網(wǎng)絡(luò)容量和更廣的覆蓋范圍。同時(shí)提出了改進(jìn)的路由方法,把網(wǎng)絡(luò)流分解成若干子網(wǎng)絡(luò)流,允許子網(wǎng)絡(luò)流在不同路徑上傳輸,但是數(shù)據(jù)始終在相同的源-目的節(jié)點(diǎn)間傳輸。仿真結(jié)果表明,節(jié)點(diǎn)數(shù)目越多,網(wǎng)絡(luò)總功率消耗越小。
[Abstract]:With the rapid development of Internet applications and intelligent devices, the fifth generation mobile communication systems (the 5th Generation mobile communication technology, 5G) have come into being at the historic moment of the data transmission rate, network capacity, coverage, time delay, secrecy, energy saving and so on. Ultra Dense Network (UDN) is one of the key technologies of 5G communication, which can effectively improve the network throughput, reduce the coverage of the blind area, share a part of the traffic load for the Acer station, and realize the load balancing. However, network The ultra dense deployment of the collaterals can cause serious interference, time delay and network congestion. Joint optimization of wireless resources is the key to solve these problems. In this paper, a joint optimization model based on base station connection, channel allocation and power control is established for the capacity bottleneck in wireless networks. The optimization target is the maximum network. In order to solve joint optimization model, the convergence and feasibility of the algorithm are analyzed. The simulation results show that the algorithm proposed in this paper is higher than the traditional algorithm by about 30% network capacity. In this paper, a joint optimization model based on energy efficiency, delay and flow allocation is established in this paper. The optimization target is the minimum network delay and the use rate of power. A user connection algorithm based on energy efficiency perception and traffic perception is proposed. The algorithm includes two parts of the user end algorithm and the base station algorithm, and the algorithm is analyzed. Convergence and feasibility. The simulation results show that the proposed algorithm reduces the average traffic delay of about 36%. In this paper, a joint optimization model based on traffic routing and power allocation is established for traffic congestion in the network. The optimization target is the minimum total power consumption, and a greater network capacity is realized at the minimum cost. At the same time, an improved routing method is proposed, and an improved routing method is proposed to decompose the network flow into a number of subnetwork flows, allowing the subnetwork flow to be transmitted on different paths, but the data is always transmitted between the same source and destination nodes. The simulation results show that the more the number of nodes, the smaller the total power consumption of the network.
【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】：2017
【分類號(hào)】：TN929.5

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本文編號(hào)：1973336