發(fā)布時間：2017-06-09 14:17

  本文關(guān)鍵詞：超密集組網(wǎng)中區(qū)域頻譜效率及區(qū)域能量效率的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：伴隨著科技的發(fā)展,時代的進(jìn)步,數(shù)字信息化通信改善了人們生活,提高了人們的生產(chǎn)效率。展望未來,隨著人們對信息需求的進(jìn)一步提高:更快的傳輸速率,更快的接入速率,更快的移動速率;以及對世界萬物的進(jìn)一步掌控:更高的網(wǎng)絡(luò)密度,更高的鏈接密度,更高的流量密度;需要全新的通信技術(shù)做為這種用戶體驗(yàn)的支撐。5G技術(shù)做為更強(qiáng)的移動通信技術(shù),相較于現(xiàn)有的4G技術(shù),擁有更高的傳輸速率,更低的傳輸時延,更完善的安全機(jī)制和更好的用戶體驗(yàn)。實(shí)現(xiàn)上述通信性能,必須在環(huán)境各異的場景中布置大量的無線收發(fā)節(jié)點(diǎn),如宏基站,微基站,家庭基站和中繼節(jié)點(diǎn)等,形成密集度很高的網(wǎng)絡(luò),即5G中的超密集組網(wǎng)(Ultra-Dense Networks,UDN)。超密集組網(wǎng),在分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,部署高密度低功耗的小型網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)容量的大幅提升。這種方法有效減少發(fā)射機(jī)和接收機(jī)之間的距離,提高了頻譜效率。由于這種小區(qū)的吞吐量非常巨大,傳統(tǒng)的頻譜效率不能很好的表征系統(tǒng)性能,所以引入?yún)^(qū)域頻譜效率的概念。區(qū)域頻譜效率(Area Spectrum Efficiency,ASE)是衡量超密集組網(wǎng)性能的重要指標(biāo),由于網(wǎng)絡(luò)的重疊覆蓋,在層與層之間,同一層中小區(qū)與小區(qū)之間產(chǎn)生了較強(qiáng)的同頻干擾,使得區(qū)域頻譜效率的分析變得復(fù)雜。網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是系統(tǒng)建模的基礎(chǔ),分析現(xiàn)有的兩種典型的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),通過對同頻干擾,同層干擾,跨層干擾的分析,利用矩母函數(shù)和泊松分布性質(zhì)處理復(fù)雜的干擾問題,分別對系統(tǒng)上行鏈路和下行鏈路進(jìn)行分析,建立相應(yīng)的求解區(qū)域頻譜效率的模型,計(jì)算出宏蜂窩和密集微蜂窩的系統(tǒng)容量。研究頻譜復(fù)用,系統(tǒng)內(nèi)用戶數(shù),基站發(fā)射功率對區(qū)域頻譜效率的影響。區(qū)域能量效率(Area Energy Efficiency,AEE)是度量系統(tǒng)性能的另一個重要指標(biāo)。本文通過建立系統(tǒng)模型,利用波束成形技術(shù)在物理層優(yōu)化資源配置,降低系統(tǒng)干擾。通過凸優(yōu)化算法、上下行耦合算法和迫零算法來優(yōu)化資源配置提高區(qū)域能效。在網(wǎng)絡(luò)層利用聯(lián)合傳輸方式來提高AEE,通過四種聯(lián)合配置算法,使得部分用戶通過基站間協(xié)作來進(jìn)行通行,進(jìn)一步提高系統(tǒng)區(qū)域能效。
【關(guān)鍵詞】：超密集組網(wǎng) 區(qū)域頻譜效率 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 區(qū)域能量效率 干擾管理
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析10-13
• 1.2.1 超密集組網(wǎng)的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 區(qū)域頻譜效率分析模型的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 綠色通信中能量效率的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文研究內(nèi)容和組成結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 超密集組網(wǎng)的研究基礎(chǔ)15-26
• 2.1 超密集組網(wǎng)的定義15-16
• 2.2 超密集組網(wǎng)通信性能衡量指標(biāo)16-21
• 2.2.1 區(qū)域頻譜效率16-17
• 2.2.2 區(qū)域能量效率17-19
• 2.2.3 成本效率19-20
• 2.2.4 核心性能指標(biāo)20
• 2.2.5 典型場景指標(biāo)20-21
• 2.3 超密集組網(wǎng)中的主要技術(shù)21-24
• 2.3.1 大規(guī)模天線技術(shù)21-22
• 2.3.2 SCMA22-23
• 2.3.3 C-RAN23-24
• 2.3.4 D2D通信24
• 2.4 本章小結(jié)24-26
• 第3章 超密集組網(wǎng)中區(qū)域頻譜效率的分析26-52
• 3.1 網(wǎng)絡(luò)模型26-33
• 3.1.1 典型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)26-28
• 3.1.2 用戶歸屬方式28-30
• 3.1.3 傳輸損耗模型30-32
• 3.1.4 資源分配方式32-33
• 3.2 小區(qū)內(nèi)微蜂窩服從邊緣均勻分布時的區(qū)域頻譜效率分析33-43
• 3.2.1 下行鏈路區(qū)域頻譜效率的分析33-38
• 3.2.2 上行鏈路區(qū)域頻譜效率的分析38-43
• 3.3 小區(qū)內(nèi)微蜂窩服從泊松分布時的區(qū)域頻譜效率分析43-51
• 3.3.1 下行鏈路區(qū)域頻譜效率分析43-47
• 3.3.2 上行鏈路區(qū)域頻譜效率分析47-51
• 3.4 本章小結(jié)51-52
• 第4章 超密集組網(wǎng)中區(qū)域能量效率的分析52-69
• 4.1 系統(tǒng)模型52-57
• 4.2 最優(yōu)區(qū)域能效資源分配求解57-63
• 4.2.1 使用凸優(yōu)化算法解最優(yōu)值57-58
• 4.2.2 利用上下行耦合性的迭代算法58-60
• 4.2.3 基于迫零的求解算法60-63
• 4.3 聯(lián)合傳輸下系統(tǒng)區(qū)域能效分析63-66
• 4.3.1 協(xié)作多點(diǎn)傳輸63
• 4.3.2 功率偏置算法63-64
• 4.3.3 距離約束聯(lián)合偏置算法64-65
• 4.3.4 分層功率最大化算法65
• 4.3.5 聯(lián)合功率最大化算法65-66
• 4.4 性能分析66-68
• 4.5 本章小結(jié)68-69
• 結(jié)論69-71
• 參考文獻(xiàn)71-76
• 附錄（一）泊松分布點(diǎn)與中心的距離的概率密度函數(shù)76-77
• 附錄（二）泊松分布下用戶歸屬于中心基站的概率77-79
• 附錄（三）復(fù)雜干擾下系統(tǒng)容量的推導(dǎo)79-81
• 附錄（四）相鄰圓域內(nèi)干擾的建模分析81-82
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果及參與項(xiàng)目82-84
• 致謝84

  本文關(guān)鍵詞：超密集組網(wǎng)中區(qū)域頻譜效率及區(qū)域能量效率的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：435726