隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展,無線通信系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求呈指數(shù)型增長(zhǎng)。為了滿足業(yè)務(wù)需求,宏基站和小基站等網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量大幅增加,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也發(fā)展成層疊式的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),通過在宏基站周圍大量部署低功耗接入節(jié)點(diǎn),有效提升了網(wǎng)絡(luò)容量。與此同時(shí),無線通信系統(tǒng)也面臨著更嚴(yán)峻的能源消耗問題。無線網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量隨時(shí)間變化,具有明顯的“潮汐效應(yīng)”,在網(wǎng)絡(luò)流量負(fù)載較低的時(shí)段,仍保持全部基站開啟,會(huì)造成不必要的能源消耗。打造節(jié)能高效的無線通信系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)綠色通信成為當(dāng)今通信行業(yè)的重點(diǎn)研究方向。本文在此背景下展開,以提升網(wǎng)絡(luò)能效為目標(biāo),依據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量特性,對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)技術(shù)和基站休眠技術(shù)進(jìn)行研究。首先,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的特性和網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行分類介紹,對(duì)網(wǎng)絡(luò)能效的度量標(biāo)準(zhǔn)依照器件級(jí)、設(shè)備級(jí)和網(wǎng)絡(luò)級(jí)進(jìn)行歸納總結(jié),對(duì)基站休眠技術(shù)進(jìn)行研究分析。其次,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行深入研究,提出一種將基于時(shí)變?yōu)V波的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Time Varying Filtering Based Empirical Mode Decomposition,TVF-EMD）與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory,LSTM）相結(jié)合... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

014-2019年工信部全國(guó)基站數(shù)目統(tǒng)計(jì)

吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文2全球多個(gè)電信行業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)移動(dòng)通信系統(tǒng)未來的數(shù)據(jù)流量情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)情況顯示，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)流量將持續(xù)高速增長(zhǎng)。根據(jù)思科對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)預(yù)測(cè)[2]，從2017年到2022年，全球移動(dòng)設(shè)備連接數(shù)量將從86億增長(zhǎng)到123億，復(fù)合年均增長(zhǎng)率為7.5％，全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量預(yù)計(jì)從每月12艾字節(jié)增至77艾字節(jié)，移動(dòng)數(shù)據(jù)流量的復(fù)合年均增長(zhǎng)率將達(dá)到46%，六年預(yù)計(jì)增長(zhǎng)近7倍，如圖1.2所示；2018年到2023年，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的平均連接速度預(yù)計(jì)從13.2Mbps升至43.9Mbps，復(fù)合年均增長(zhǎng)率預(yù)計(jì)達(dá)到29%。圖1.22017-2022年全球月均移動(dòng)數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)趨勢(shì)為了提高網(wǎng)絡(luò)容量，滿足不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求，宏基站（MarcoBaseStation，MarcoBS）與低功耗的小型化基站（SmallBaseStation，SmallBS）協(xié)同部署的異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)成為主流的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。小基站的類型主要包括微基站（MicroBaseStation，MicroBS）、皮基站（PicoBaseStation，PicoBS）、飛基站（FemtoBaseStation，F(xiàn)emtoBS）以及中繼節(jié)點(diǎn)（RelayNodes，RN）。每類小基站的覆蓋范圍、傳輸功率各不相同，適用于不同的場(chǎng)景。低功耗小基站的應(yīng)用場(chǎng)景包括：提升熱點(diǎn)地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)容量、提高用戶服務(wù)質(zhì)量、對(duì)宏蜂窩覆蓋的盲點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)充以及室內(nèi)覆蓋等。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中各類型基站的具體參數(shù)如表1.1所示：

吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文22圖3.1經(jīng)典的RNN結(jié)構(gòu)圖3.2RNN時(shí)間域展開形式圖中x是RNN輸入，h是隱藏層輸出，y是RNN輸出，1W是輸入層與隱藏層間的權(quán)重矩陣，2W是隱藏層節(jié)點(diǎn)前后時(shí)刻輸出間的權(quán)重矩陣，3W是隱藏層與輸出層間的權(quán)重矩陣。網(wǎng)絡(luò)輸出通過以下公式進(jìn)行計(jì)算：121()ttthfWxWhb································(3.1)3()ttygWhb······································(3.2)其中f和g分別是隱藏層和輸出層的激活函數(shù)，b是偏置參數(shù)。RNN的訓(xùn)練過程包括前向推算和后向傳播兩部分，下面對(duì)RNN的訓(xùn)練過程進(jìn)行詳細(xì)介紹：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Femtocell中基于負(fù)載預(yù)測(cè)的基站休眠節(jié)能方案[J]. 代紅英,孫霞,周朋光.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2019(08)
[2]基于混沌理論與改進(jìn)回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量多步預(yù)測(cè)[J]. 田中大,李樹江,王艷紅,王向東.  通信學(xué)報(bào). 2016(03)
[3]基于小波分析的ARMA-SVR網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)方法[J]. 劉亮,江漢紅,王潔,芮萬智.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2015(08)
[4]基于流量特征的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)研究[J]. 張鳳荔,趙永亮,王丹,王豪.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2014(04)
[5]小波分析和AR-LSSVM的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)[J]. 馮華麗,劉淵.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2011(20)
[6]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量建模及預(yù)測(cè)[J]. 王俊松,高志偉.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2008(13)
[7]基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量組合預(yù)測(cè)模型[J]. 劉淵,姚萌.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2008(03)



本文編號(hào)：3380260