【摘要】：隨著智能移動(dòng)設(shè)備的普及與用戶乘坐交通工具時(shí)間的增長(zhǎng),來(lái)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(shí)為非車載用戶提供大量且泛在的接入節(jié)點(diǎn),將部署于車輛頂端的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)的重要場(chǎng)景之一。在密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)空間分布的隨機(jī)性和不規(guī)則性的基礎(chǔ)上,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性導(dǎo)致了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)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(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞腗oving Network實(shí)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(wú)線網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)在新場(chǎng)景中的應(yīng)用、進(jìn)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(jìn)程中面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。為了解決以上問(wèn)題,論文針對(duì)Mo ving Net work場(chǎng)景,結(jié)合隨機(jī)幾何與移動(dòng)模型建立了基礎(chǔ)系統(tǒng)框架,解決了未來(lái)移動(dòng)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(chǎng)景中采用多點(diǎn)協(xié)作傳輸?shù)姆桨?基于所建立的系統(tǒng)框架分析了移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)協(xié)作聯(lián)合傳輸?shù)目尚行耘c性能增益。進(jìn)一步,基于信干比的meta分布,分析了移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能空間分布的影響,為Moving Network的實(shí)際部署提供了參考。具體研究成果為:(1)在Moving Network場(chǎng)景下,本文從系統(tǒng)的角度出發(fā),建立了結(jié)合隨機(jī)幾何與移動(dòng)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(jī)幾何建立網(wǎng)絡(luò)模型,即將宏基站和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的空間分布建模為相互獨(dú)立的齊次泊松點(diǎn)過(guò)程。基于移動(dòng)模型,推導(dǎo)了移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與原點(diǎn)間近似距離的分布。針對(duì)非車載用戶,推導(dǎo)了單層網(wǎng)絡(luò)中用戶的中斷概率,進(jìn)而分析了異構(gòu)Moving Network中非車載用戶接入移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的概率及相應(yīng)的中斷概率;針對(duì)車載用戶,推導(dǎo)了接入移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(shí)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(jiàn)參數(shù)設(shè)置下,車載用戶和非車載用戶接入移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的概率分別高達(dá)90%和70%。相對(duì)于固定網(wǎng)絡(luò),尤其在高穿透損耗情況下,增加移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的密度可以降低非車載用戶的中斷概率。相對(duì)于接入固定網(wǎng)絡(luò),Moving Network場(chǎng)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(chǎng)景中采用協(xié)作傳輸?shù)姆桨?分析了宏基站與移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)機(jī)制,建立了 Moving Network中協(xié)作多點(diǎn)的可分析系統(tǒng)模型�；趨f(xié)作機(jī)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(guò)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與宏基站聯(lián)合傳輸?shù)母怕逝c相應(yīng)的覆蓋概率表達(dá)式。仿真結(jié)果證明了理論分析的正確性,說(shuō)明了Moving Network下協(xié)作多點(diǎn)(Coordinated Multi-point,CoMP)的高可行性。對(duì)比直接接入宏基站與移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的非協(xié)作模式,移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)過(guò)密部署反而降低網(wǎng)絡(luò)性能,Moving Network場(chǎng)景下的CoMP可以有效提高達(dá)到最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)性能時(shí)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(chǎng)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(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的Moving Network場(chǎng)景中。其次,基于隨機(jī)幾何點(diǎn)過(guò)程理論和移動(dòng)模型分別對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的空間分布隨機(jī)性與移動(dòng)性進(jìn)行建模。進(jìn)而,針對(duì)單層Moving Network,推導(dǎo)出了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)高速移動(dòng)情況下的條件成功概率的矩,并將其用于計(jì)算meta分布和平均本地時(shí)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(dá)式。仿真驗(yàn)證了推導(dǎo)與近似的準(zhǔn)確性。研究表明了在高速移動(dòng)的單層Moving Network場(chǎng)景下,平均本地時(shí)延是有限的,方差隨著速度增加到無(wú)窮而降低為0。最后,將以上分析擴(kuò)展到兩層異構(gòu)Moving Network場(chǎng)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(dá)式。仿真表明了移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(duì)方差沒(méi)有影響不同,移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)憑借其設(shè)備尺寸、電力儲(chǔ)可部署天線數(shù)量等優(yōu)勢(shì)，可應(yīng)用不同的智能天線技術(shù)和高級(jí)的信號(hào)處理機(jī)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(diǎn)［７］。移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)可以為隨車移車載用戶與經(jīng)過(guò)的非車載用戶提供通信服務(wù)，進(jìn)而提高網(wǎng)絡(luò)通信性能。因此，動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)整合進(jìn)密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是未來(lái)通信發(fā)展的一種趨勢(shì)。如圖卜１所示的是有移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)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(diǎn)后，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)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(shí)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(diǎn)到達(dá)邊界時(shí)，會(huì)將其方向調(diào)轉(zhuǎn)１８０度，以保持遠(yuǎn)時(shí)間相關(guān)水平。當(dāng)時(shí)，當(dāng)前的速度與之前的型逡逑點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)并不能遍布整個(gè)區(qū)域，比如個(gè)體的運(yùn)動(dòng)由種地理受限的模型中，最早是利用隨機(jī)的圖形來(lái)對(duì)移動(dòng)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(dòng)。在十字路口節(jié)點(diǎn)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(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN929.5

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本文編號(hào)：2671017