隨著無(wú)線移動(dòng)設(shè)備技術(shù)的飛速發(fā)展和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的廣泛普及,高密度地部署無(wú)線接入點(diǎn)成為了提供無(wú)處不在的高速率用戶接入和大幅度提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率的核心方法,因此未來(lái)無(wú)線接入點(diǎn)的部署數(shù)量一定是巨大的,大量的接入點(diǎn)部署會(huì)使網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)溥M(jìn)一步隨機(jī)化;同時(shí)用戶的數(shù)量也會(huì)大大增加,從而形成了隨機(jī)部署的蜂窩網(wǎng)絡(luò)。由于各接入點(diǎn)之間距離大大降低,無(wú)線接入點(diǎn)之間的多種干擾會(huì)大大增加,干擾強(qiáng)度會(huì)更加復(fù)雜與多變。同時(shí),大量用戶自組織隨機(jī)部署節(jié)點(diǎn)的開(kāi)啟和關(guān)閉,使得未來(lái)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)地大范圍變化。各接入點(diǎn)中的服務(wù)用戶數(shù)量比較少,使得網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的空間和時(shí)間分布出現(xiàn)高動(dòng)態(tài)隨機(jī)變化。因此,需要研究匹配這些高隨機(jī)性動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)部署策略。換句話講,如何針對(duì)未來(lái)蜂窩網(wǎng)絡(luò)高密度和高隨機(jī)部署特點(diǎn),通過(guò)高效的網(wǎng)絡(luò)級(jí)部署方法,使網(wǎng)絡(luò)能夠快速高效地適應(yīng)用戶業(yè)務(wù)量大規(guī)模動(dòng)態(tài)變化,依然是一個(gè)亟待研究的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。本文詳細(xì)地闡述:面向接入點(diǎn)隨機(jī)部署和分布密度變化劇烈的蜂窩網(wǎng)絡(luò),通過(guò)合理地選擇網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵部署參數(shù),實(shí)現(xiàn)面向未來(lái)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的高能譜效目標(biāo)。本文采用隨機(jī)幾何相關(guān)數(shù)學(xué)結(jié)論,對(duì)三種形式的隨機(jī)部署蜂窩網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模,采用凸優(yōu)化數(shù)學(xué)工具分析最優(yōu)解。... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 移動(dòng)通信的發(fā)展與第五代移動(dòng)通信技術(shù)5G的挑戰(zhàn)
        1.1.1 移動(dòng)通信的發(fā)展歷程
        1.1.2 第五代移動(dòng)通信技術(shù)5G的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
    1.2 高能效無(wú)線通信理論與技術(shù)概述
        1.2.1 高能效的度量標(biāo)準(zhǔn)
        1.2.2 面向蜂窩網(wǎng)絡(luò)的高能效技術(shù)
    1.3 隨機(jī)部署蜂窩網(wǎng)絡(luò)的高能譜效基礎(chǔ)理論與策略研究
        1.3.1 隨機(jī)部署蜂窩網(wǎng)絡(luò)的高能效建模與部署策略
        1.3.2 基站協(xié)同傳輸與資源優(yōu)化方法
        1.3.3 多層異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的能譜效建模與優(yōu)化
第二章 隨機(jī)部署蜂窩網(wǎng)絡(luò)下業(yè)務(wù)量感知的高能譜效基站部署策略
    2.1 摘要
    2.2 引言
        2.2.1 研究背景與工作動(dòng)機(jī)
        2.2.2 研究貢獻(xiàn)
    2.3 系統(tǒng)模型
        2.3.1 網(wǎng)絡(luò)部署模型
        2.3.2 基站的資源分配模型
        2.3.3 信道模型建模
        2.3.4 系統(tǒng)性能指標(biāo)
    2.4 隨機(jī)部署蜂窩網(wǎng)絡(luò)的能量效率建模
    2.5 高能譜效負(fù)載感知的基站部署策略
        2.5.1 負(fù)載分布密度感知的最優(yōu)基站密度
    2.6 中斷概率約束的負(fù)載分布密度感知的最優(yōu)基站密度分析
    2.7 仿真和數(shù)值結(jié)果
        2.7.1 關(guān)鍵系統(tǒng)性能刻畫(huà)
        2.7.2 網(wǎng)絡(luò)能量頻譜效率和資源利用評(píng)估
    2.8 結(jié)論
第三章 隨機(jī)部署蜂窩網(wǎng)絡(luò)下聯(lián)合多點(diǎn)協(xié)同傳輸與基站部署的能譜效率分析與優(yōu)化
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型
        3.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型
        3.2.2 協(xié)同傳輸模型選擇
        3.2.3 基于協(xié)同傳輸?shù)馁Y源調(diào)度
        3.2.4 基于協(xié)同傳輸?shù)墓β氏哪Ｐ?br>        3.2.5 網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估指標(biāo)
    3.3 隨機(jī)部署密集蜂窩網(wǎng)絡(luò)中協(xié)同傳輸與基站部署的聯(lián)合分析
        3.3.1 協(xié)作與非協(xié)作用戶的平均下行傳輸功率
        3.3.2 典型小區(qū)的平均下行傳輸功率
        3.3.3 網(wǎng)絡(luò)能譜效
    3.4 協(xié)同傳輸與基站部署聯(lián)合優(yōu)化
        3.4.1 中斷約束的蜂窩場(chǎng)景感知的協(xié)作激活度優(yōu)化問(wèn)題
        3.4.2 負(fù)載分布密度感知的協(xié)同傳輸和基站部署聯(lián)合優(yōu)化
    3.5 數(shù)值與仿真結(jié)果
        3.5.1 關(guān)鍵系統(tǒng)性能指標(biāo)
        3.5.2 資源降低增益評(píng)估
    3.6 結(jié)論
第四章 隨機(jī)部署分層異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)下能譜效率分析與優(yōu)化
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型
        4.2.1 多層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)刻畫(huà)
        4.2.2 資源分配
        4.2.3 系統(tǒng)性能評(píng)估
    4.3 M層隨機(jī)部署異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的能譜效數(shù)學(xué)化
        4.3.1 典型用戶的下行傳輸功率
        4.3.2 典型小區(qū)的平均下行聚合傳輸功率
        4.3.3 網(wǎng)絡(luò)能譜效數(shù)學(xué)化
    4.4 隨機(jī)部署M層蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶行為感知的性能分析和優(yōu)化
    4.5 最優(yōu)的高能譜效用戶行為感知網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)策略
        4.5.1 M層隨機(jī)部署蜂窩網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)高能譜效用戶行為感知網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)策略
        4.5.2 面向雙層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的高能譜效設(shè)計(jì)策略
    4.6 數(shù)值與仿真結(jié)果
        4.6.1 關(guān)鍵性能指標(biāo)刻畫(huà)
        4.6.2 最優(yōu)的設(shè)計(jì)策略評(píng)估
    4.7 結(jié)論
第五章 全文總結(jié)和展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3200673