發(fā)布時(shí)間：2020-03-22 03:33

【摘要】：分布式天線是5G通信系統(tǒng)的一種具有潛力的技術(shù)。在分布式天線系統(tǒng)構(gòu)架下,所有的信號(hào)處理任務(wù)都在中央控制器,遠(yuǎn)程端口只負(fù)責(zé)簡(jiǎn)單信號(hào)傳輸和接收。于是,系統(tǒng)更易于集中式的信號(hào)處理,比如多點(diǎn)協(xié)作傳輸技術(shù)(CoMP),聯(lián)合用戶調(diào)度和數(shù)據(jù)流控制等。同時(shí),由于遠(yuǎn)程端口的低功能特性,它的尺寸比傳統(tǒng)微型基站更小,更加易于密集擺放在小區(qū)中不同的位置。因此,分布式天線系統(tǒng)可以大大提高系統(tǒng)中容量和小區(qū)邊緣覆蓋率。另外,隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,分布式天線系統(tǒng)架構(gòu)顯得尤為重要,因?yàn)樗梢灾С忠恍┬屡d技術(shù),例如NFV,SDN和AI。本文側(cè)重研究分布式天線系統(tǒng)的傳輸設(shè)計(jì)問題,進(jìn)而提高系統(tǒng)傳輸設(shè)計(jì)中的頻譜效率和能量效率兩個(gè)指標(biāo)。主要工作如下:一、提出了一種優(yōu)化傳輸協(xié)方差矩陣的方法來最大化單用戶分布式天線場(chǎng)景下系統(tǒng)的能量效率。在該系統(tǒng)中,用戶和每個(gè)分布式接入點(diǎn)都配置多根天線。與現(xiàn)有相關(guān)工作不同的地方是,本文同時(shí)考慮了用戶速率需求和分布式接入點(diǎn)選擇問題。這里系統(tǒng)總的鏈路消耗與激活的分布式接入點(diǎn)數(shù)目有關(guān)系。在這種情況下,首先,在給定激活分布式接入點(diǎn)集合情況下,提出了一種優(yōu)化傳輸協(xié)方差矩陣的方案來最大化系統(tǒng)的能量效率。具體來講將這個(gè)問題分為三個(gè)子問題:速率最大化問題,沒有速率約束下的能效最大化問題,和功率最小化問題,每個(gè)問題都能夠得到有效解決。接著提出一種低復(fù)雜度的基于距離的分布式接入點(diǎn)選擇方案來決定分布式接入點(diǎn)被激活的集合。仿真結(jié)果表明,提出的分布式接入點(diǎn)選擇算法與最優(yōu)的窮盡搜索方法在性能上非常接近,但是復(fù)雜度得到了大大的降低。同時(shí),本文提出的算法與已有的能效最大化方案相比在能效上有顯著的提高。二、提出了一種聯(lián)合優(yōu)化前端鏈路選擇和發(fā)送協(xié)方差矩陣的方法來優(yōu)化多用戶MIMO DAS系統(tǒng)中能效的方法。前端鏈路的功耗假設(shè)為與激活的前向鏈路數(shù)目成正比,其中激活的前端鏈路可以通過指示函數(shù)來表征。同時(shí)該優(yōu)化問題考慮了各個(gè)用戶的速率需求以及每個(gè)RAU的功率約束。由于RAU功率約束條件,一些用戶的速率可能不會(huì)得到滿足。因此,本文建模了一個(gè)兩階段的優(yōu)化問題。在第一階段,本文提出了一種新型的用戶選擇算法用來決定最大接入的用戶數(shù)。在第二階段,求解能效最大化問題。首先,用一個(gè)平滑的凹函數(shù)對(duì)指示函數(shù)進(jìn)行近似。接著,本文提出了一種三層迭代算法來求解近似的能效優(yōu)化問題,證明了這種算法可以收斂到平滑后的能效優(yōu)化問題的KKT點(diǎn)。為了進(jìn)一步減小復(fù)雜度,本文提出了一種能保證收斂的單層迭代算法。仿真結(jié)果表明提出的用戶選擇算法逼近窮盡搜索算法的性能。最后,仿真結(jié)果表明,提出的算法較原有的不考慮鏈路選擇的能效算法在能效性能上高出一個(gè)數(shù)量級(jí)。三、研究了考慮延遲約束下分布式系統(tǒng)中的資源分配問題。具體優(yōu)化問題為最大化用戶的有效容量,同時(shí)保證每個(gè)RAU的平均功率約束和峰值功率約束,其中有效速率定義為在保證延遲需求下,系統(tǒng)所能支撐的最大達(dá)到數(shù)據(jù)流速率。首先將有效速率最大化問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)等效的凸優(yōu)化問題。通過使用拉格朗日分解方法和求解KKT條件,可以得到每個(gè)RAU上的最優(yōu)發(fā)送功率的閉合表達(dá)式。為了更新拉格朗日因子,提出了一種在線的追蹤算法來近似計(jì)算每個(gè)RAU的平均功率。對(duì)于兩個(gè)RAU的情況,每個(gè)RAU上的平均功率的表達(dá)式可以寫為顯式形式,這樣可以通過數(shù)值計(jì)算得到。因此,在這種特殊情況下,拉格朗日對(duì)偶變量可以提前計(jì)算出而不需要在線追蹤。仿真結(jié)果表明提出的算法對(duì)于所有考慮到的場(chǎng)景都能夠快速收斂,并且比每個(gè)RAU單獨(dú)優(yōu)化的方法提高20%的有效容量。四、研究了 Nakagami-m信道下的單用戶分布式天線系統(tǒng)中的能效最大化問題,其中能效定義為平均頻譜效率與平均總功率的比值。該優(yōu)化問題除了考慮傳統(tǒng)的每個(gè)RAU上的峰值功率約束,也考慮了每個(gè)RAU上的平均功率約束。首先采用分式規(guī)劃方法將原始的分式目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為一個(gè)更加容易求解的形式。接下來,引入與平均功率約束相對(duì)應(yīng)的對(duì)偶變量來將原問題分解為多個(gè)獨(dú)立的子問題,通過分析KKT條件可以得到每個(gè)子問題的閉合解。然后利用次梯度算法來更新對(duì)偶變量。為了計(jì)算次梯度,本文采用在線跟蹤的算法來追蹤每個(gè)RAU的平均功率值。對(duì)于兩個(gè)RAU的特殊情況,得到了平均功率的閉合表達(dá)式,這將使得該場(chǎng)景下不需要通過訓(xùn)練就可以直接得到平均功率。仿真結(jié)果表明提出的算法可以很快收斂,并且能效性能相比已有的算法高出了約 40%。五、研究了多播DAS系統(tǒng)中的能效最大化問題,其中每個(gè)RAU配置多根天線。提出了一種新穎的迭代算法,每次迭代求解兩個(gè)子問題:功率分配問題和波束方向優(yōu)化問題。第一個(gè)子問題可以轉(zhuǎn)化為一維的偽凸問題,可以通過黃金搜索的方法進(jìn)行求解。第二個(gè)子問題可以使用現(xiàn)有的算法進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明所提的算法比現(xiàn)有的速率最大化算法有著更好的能效性能。另外,當(dāng)前端鏈路功耗較低時(shí),分布式天線系統(tǒng)的能效性能要優(yōu)于集中式天線系統(tǒng)。
【圖文】：

１．１分布式天線系統(tǒng)的研究背景及意義逡逑１．１．丨分布式天線系統(tǒng)及其優(yōu)勢(shì)逡逑圖１．１是一個(gè)典型的分布式天線系統(tǒng)（ＤＡＳ）模型，它主要由三個(gè)元素組成：逡逑丨）分布式擺放的遠(yuǎn)程端口（ＲＡＵ），，每個(gè)ＲＡＵ配置一根或者多根天線；逡逑２）

最后，對(duì)于Ｎａｋａｇａｍｉ信道下的能效最大化問題，得到了功率分配的閉合表達(dá)式。逡逑對(duì)于多播的情況，提出了一種新型的迭代算法來求解能效最大化問題。在每次迭代中，逡逑要求解兩個(gè)子問題．？功率分配問題和預(yù)編碼方向更新問題。本文結(jié)構(gòu)安排如圖１．２所示。逡逑１．３．３本文主要工作內(nèi)容逡逑一、研宄了單用戶下行ＭＩＭＯ－ＤＡＳ系統(tǒng)中的能效最大化問題，其中ＲＡＵ和用戶逡逑都配置有多根天線。同時(shí)考慮用戶的速率約束，每個(gè)ＲＡＵ上的功率約束和ＲＡＵ選擇問逡逑題。相關(guān)的工作發(fā)表于ＩＥＥＥＧｌｏｂｅｃｏｍ邋Ｗｏｒｋｓｈｏｐ邋２０１５國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議和ＩＥＥＥ邋Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ逡逑ｏｎ邋Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ邋Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ期刊。本章主耍的工作總結(jié)如下：逡逑１）給定激活的ＲＡＵ集合下，本章提出了一種通過將原始的解能效最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為逡逑三個(gè)子問題的低復(fù)雜度算法，這三個(gè)子問題分別是：速率最大化問題，無速率約束逡逑的能效最大化問題和功率最小化問題。對(duì)于速率最大化問題，由于每個(gè)ＲＡＵ上的逡逑功率約g?，傳統(tǒng)的注水算法將不再適用。本章通過對(duì)偶分解的方法得到了發(fā)送協(xié)方逡逑差矩陣的閉合表達(dá)式。如果獲得的最大速率滿足速率要求，接下來通過分式規(guī)劃方逡逑法求解無速率約束的能效最大化問題。如果獲得的結(jié)果滿足速率約束
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN828.6

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本文編號(hào)：2594405