智能設(shè)備大量普及導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)流量需求呈爆發(fā)式增長,給網(wǎng)絡(luò)性能帶來極大的挑戰(zhàn)。為了給用戶提供更好的傳輸效率和更高的服務(wù)質(zhì)量,5G蜂窩異構(gòu)網(wǎng)在宏蜂窩中大量部署小蜂窩基站以提升網(wǎng)絡(luò)容量,滿足急劇增長的流量需求。與此同時(shí),大量部署的小蜂窩基站導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)總能耗增加,網(wǎng)絡(luò)同層干擾增大,以致網(wǎng)絡(luò)性能惡化�；诰G色通信的考慮,本文提出5G蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)能效提升方法,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流量需求,通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源分配,動(dòng)態(tài)調(diào)整基站工作模式提升網(wǎng)絡(luò)能量效率。網(wǎng)絡(luò)用戶流量需求隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化,產(chǎn)生通信潮汐效應(yīng)。為最大化網(wǎng)絡(luò)能量效率,本文提出了一種5G蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)小蜂窩基站開/關(guān)資源分配方法,其包含以下三個(gè)步驟:首先,采用基于負(fù)載均衡的最優(yōu)匹配方法將基站與用戶設(shè)備進(jìn)行匹配;其次,使用基于馬爾可夫鏈的預(yù)測(cè)算法預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)在下一時(shí)刻的負(fù)載;最后,為進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)能量效率,基于預(yù)測(cè)負(fù)載采用動(dòng)態(tài)小基站開/關(guān)方法,在保證網(wǎng)絡(luò)中斷概率和用戶最小信干噪比需求約束條件下,最大化網(wǎng)絡(luò)能量效率。該方法通過預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載可提前評(píng)估下一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)的傳輸質(zhì)量與中斷概率,為小蜂窩基站的開啟/關(guān)閉做出決策,減小用戶設(shè)備的中斷時(shí)間并保證用戶業(yè)務(wù)連續(xù)性。此外,... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的模型

圖 2.1 聯(lián)合博弈分簇提升方法絡(luò)中的一個(gè)重要性能指標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)能量。從定義可以看出，通過動(dòng)態(tài)地開/量效率。此外，通過資源分配方法可。的基站開關(guān)方法中會(huì)給基站設(shè)置至少兩種工作模式－模式），主要開／關(guān)策略有以下三種策略

圖 2.5 蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配示意圖中，研究了兩層異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)場景中基于資源分解成三個(gè)子過程，即基站分配，子載波分配 SINR 的基站進(jìn)行匹配。其次，基站給 UE 分證公平性的同時(shí)提升網(wǎng)絡(luò)能量效率。最后，的 Dinkelbach 優(yōu)化方法優(yōu)化功率分配。該方法提升網(wǎng)絡(luò)能量效率。究了多天線多載波小蜂窩網(wǎng)絡(luò)的能量效率最大公平的約束條件下，通過優(yōu)化基站和用戶匹大化網(wǎng)絡(luò)中的能量效率。究了聯(lián)合子載波分配和功率分配去最大化網(wǎng)絡(luò)基站選擇

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2918213