【摘要】：隨著智能移動設(shè)備的普及與用戶乘坐交通工具時間的增長,來自車載用戶的蜂窩流量需求不斷增加。為了給車載用戶提供穩(wěn)定且高質(zhì)量的通信服務(wù),同時為非車載用戶提供大量且泛在的接入節(jié)點,將部署于車輛頂端的移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點整合到傳統(tǒng)密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的Moving Network是第五代(The Fifth Generation,5G)及未來移動通信系統(tǒng)的重要場景之一。在密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)空間分布的隨機性和不規(guī)則性的基礎(chǔ)上,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的移動性導(dǎo)致了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動態(tài)性,極大地改變了傳統(tǒng)的固定網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。因此,在動態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞腗oving Network實際部署前建立量化與分析基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)性能的系統(tǒng)框架、研究無線網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)在新場景中的應(yīng)用、進一步分析網(wǎng)絡(luò)性能的空間分布,是新一代通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展進程中面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。為了解決以上問題,論文針對Mo ving Net work場景,結(jié)合隨機幾何與移動模型建立了基礎(chǔ)系統(tǒng)框架,解決了未來移動網(wǎng)絡(luò)下車載用戶和非車載用戶性能量化難題;提出了Moving Network場景中采用多點協(xié)作傳輸?shù)姆桨?基于所建立的系統(tǒng)框架分析了移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點協(xié)作聯(lián)合傳輸?shù)目尚行耘c性能增益。進一步,基于信干比的meta分布,分析了移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)性能空間分布的影響,為Moving Network的實際部署提供了參考。具體研究成果為:(1)在Moving Network場景下,本文從系統(tǒng)的角度出發(fā),建立了結(jié)合隨機幾何與移動模型的系統(tǒng)框架,并分析了中斷概率等基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)。利用隨機幾何建立網(wǎng)絡(luò)模型,即將宏基站和移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的空間分布建模為相互獨立的齊次泊松點過程。基于移動模型,推導(dǎo)了移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點與原點間近似距離的分布。針對非車載用戶,推導(dǎo)了單層網(wǎng)絡(luò)中用戶的中斷概率,進而分析了異構(gòu)Moving Network中非車載用戶接入移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的概率及相應(yīng)的中斷概率;針對車載用戶,推導(dǎo)了接入移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的概率與網(wǎng)絡(luò)覆蓋概率。仿真結(jié)果表明了理論分析與仿真實現(xiàn)的高耦合性,且Moving Network的部署可以有效提高車載用戶和非車載用戶的通信性能。在常見參數(shù)設(shè)置下,車載用戶和非車載用戶接入移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的概率分別高達90%和70%。相對于固定網(wǎng)絡(luò),尤其在高穿透損耗情況下,增加移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的密度可以降低非車載用戶的中斷概率。相對于接入固定網(wǎng)絡(luò),Moving Network場景下車載用戶覆蓋概率較穩(wěn)定且有顯著提升。(2)提出了 Moving Network場景中采用協(xié)作傳輸?shù)姆桨?分析了宏基站與移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點協(xié)作服務(wù)的可行性與相應(yīng)的覆蓋概率。在上述基礎(chǔ)系統(tǒng)框架下,整合了基于協(xié)作閾值的協(xié)作多點機制,建立了 Moving Network中協(xié)作多點的可分析系統(tǒng)模型�；趨f(xié)作機制規(guī)劃了以用戶為中心的協(xié)作區(qū)域,推導(dǎo)出了典型用戶接受經(jīng)過的移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點與宏基站聯(lián)合傳輸?shù)母怕逝c相應(yīng)的覆蓋概率表達式。仿真結(jié)果證明了理論分析的正確性,說明了Moving Network下協(xié)作多點(Coordinated Multi-point,CoMP)的高可行性。對比直接接入宏基站與移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的非協(xié)作模式,移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點參與的協(xié)作可以有效提升非車載用戶的覆蓋概率。雖然網(wǎng)絡(luò)節(jié)點過密部署反而降低網(wǎng)絡(luò)性能,Moving Network場景下的CoMP可以有效提高達到最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)性能時的移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點密度。(3)不局限于空間平均性能分析,利用meta分布研究了 Moving Network場景中信干比的空間分布。首先,將傳統(tǒng)的條件成功概率與m eta分布的定義擴展到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點移動的Moving Network場景中。其次,基于隨機幾何點過程理論和移動模型分別對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的空間分布隨機性與移動性進行建模。進而,針對單層Moving Network,推導(dǎo)出了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點高速移動情況下的條件成功概率的矩,并將其用于計算meta分布和平均本地時延。給出了一般速度下條件成功概率方差的閉式近似解,并基于近似方差求得了 meta分布的beta近似表達式。仿真驗證了推導(dǎo)與近似的準(zhǔn)確性。研究表明了在高速移動的單層Moving Network場景下,平均本地時延是有限的,方差隨著速度增加到無窮而降低為0。最后,將以上分析擴展到兩層異構(gòu)Moving Network場景中,推導(dǎo)出了各層網(wǎng)絡(luò)和整體網(wǎng)絡(luò)平均成功概率和方差的表達式。仿真表明了移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點可以在維持平均成功概率不變的情況下,降低用戶間條件成功概率的方差。與靜止網(wǎng)絡(luò)中基站密度基本對方差沒有影響不同,移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的密集部署可以提高用戶間公平性。
【圖文】：

邐邐第一章緒［６，７］。逡逑３ＧＰＰ在其技術(shù)規(guī)范２２．８８６中，，闡明了移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點憑借其設(shè)備尺寸、電力儲可部署天線數(shù)量等優(yōu)勢，可應(yīng)用不同的智能天線技術(shù)和高級的信號處理機制，載用戶與非車載用戶提供優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)接入節(jié)點［７］。移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點可以為隨車移車載用戶與經(jīng)過的非車載用戶提供通信服務(wù)，進而提高網(wǎng)絡(luò)通信性能。因此，動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點整合進密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是未來通信發(fā)展的一種趨勢。如圖卜１所示的是有移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場景，本文主要討論的是在乘載大量用戶的公通工具（如公交車，有軌電車，地鐵等）上部署低功率節(jié)點后，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的移動網(wǎng)絡(luò)帶來的影響。逡逑

Ｖｒ＋ｌ邋＝邋ａ＼／？邋＋邋（１邋－邋ａ）ｖ邋＋邋ａ邋＼／ｌ邋￣ａ２Ｗ，別是在時隙ｒ邋＋邋１和ｒ的速度向量。ＩＶ，是均值為０、向量ａ、ｖ、（７分別代表了記憶程度、近似的均值、點到達邊界時，會將其方向調(diào)轉(zhuǎn)１８０度，以保持遠時間相關(guān)水平。當(dāng)時，當(dāng)前的速度與之前的型逡逑點的運動并不能遍布整個區(qū)域，比如個體的運動由種地理受限的模型中，最早是利用隨機的圖形來對移動模型（Ｃｉｔｙ邋Ｓｅｃｔｉｏｎ邋Ｍｏｂｉｌｉｔｙ邋Ｍｏｄｅｌ，邋ＣＳ）邋［１７］。其變形為曼哈頓模型（Ｍａｎｈａｔｔａｎ邋Ｍｏｂｉｌｉｔｙ邋Ｍｏｄｅｌ）。的街道上移動。在十字路口節(jié)點以０．５的概率直行，具體模型圖如下所示。逡逑￣ｒｎ逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.5

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本文編號：2671017