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超密集網(wǎng)絡(luò)中的分布式優(yōu)化算法的研究

發(fā)布時(shí)間:2017-07-31 11:30

  本文關(guān)鍵詞:超密集網(wǎng)絡(luò)中的分布式優(yōu)化算法的研究


  更多相關(guān)文章: 密集多小區(qū) 分布式 資源分配 波束成形


【摘要】:無(wú)線通信的發(fā)展給人們的生產(chǎn)和生活提供了極大的便利,隨著第四代移動(dòng)通信的普及和商用化,面向2020年及未來(lái)的第五代移動(dòng)通信獲得了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界越來(lái)越多的關(guān)注。而作為第五代移動(dòng)通信的關(guān)鍵技術(shù)之一——超密集網(wǎng)絡(luò),也成為全球研究的熱點(diǎn)之一。超密集網(wǎng)絡(luò)的基本思想是通過(guò)減少發(fā)送端和接收端之間的傳輸距離,減小小區(qū)的覆蓋范圍,增加系統(tǒng)的頻譜復(fù)用率,從而提升系統(tǒng)的頻譜效率和能量效率。但是,隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大,需要處理的信息也大幅度的增加,處理難度增大。另外,基站間的信息交互會(huì)帶來(lái)大量的信令開(kāi)銷。因此本文研究了超密集網(wǎng)絡(luò)中的分布式優(yōu)化算法,主要貢獻(xiàn)如下:首先,本文研究了密集多小區(qū)網(wǎng)絡(luò)中的資源分配問(wèn)題,并提出了一種分布式的資源分配方案。該方案通過(guò)優(yōu)化功率分配和子載波分配,從而最大化系統(tǒng)的加權(quán)和速率。密集多小區(qū)網(wǎng)絡(luò)中的資源分配問(wèn)題本質(zhì)上是一個(gè)大規(guī)模的優(yōu)化問(wèn)題,利用先進(jìn)的分解算法,原始優(yōu)化問(wèn)題首先被分解成多個(gè)相互獨(dú)立的的子問(wèn)題,通過(guò)并行求解這些子問(wèn)題,可以得到原始優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解。我們通過(guò)仿真將所提出方案與傳統(tǒng)資源分配方法進(jìn)行了比較,仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提方案的優(yōu)異性能。然后,本文研究了密集多小區(qū)網(wǎng)絡(luò)中基于子載波塊的資源分配問(wèn)題。該方法將連續(xù)子載波分為一組,稱為一個(gè)子載波塊,通過(guò)將子載波塊分配給用戶,來(lái)減小資源分配的開(kāi)銷。該方案主要是通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化功率和子載波塊的分配,從而最大化系統(tǒng)的吞吐量。利用仿真,我們首先確定了在不影響系統(tǒng)性能的情況下,單個(gè)子載波塊中包含的連續(xù)子載波的個(gè)數(shù),進(jìn)而通過(guò)與傳統(tǒng)方案進(jìn)行比較,驗(yàn)證了所提方案的優(yōu)越性。最后,本文給出了一種密集多小區(qū)網(wǎng)絡(luò)中的波束成形設(shè)計(jì)方案。在考慮信道估計(jì)誤差的情況下,該方法在保證相鄰小區(qū)中較大的干擾出現(xiàn)的概率小于某一閾值的前提下,最大化每個(gè)小區(qū)中的有用信號(hào)的功率。同時(shí),為了降低波束成形矩陣設(shè)計(jì)的復(fù)雜度,我們提出了一種低復(fù)雜度的分布式優(yōu)化算法。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提方案的性能。
【關(guān)鍵詞】:密集多小區(qū) 分布式 資源分配 波束成形
【學(xué)位授予單位】:北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TN929.5
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 緒論10-16
  • 1.1 下一代移動(dòng)通信概述10-12
  • 1.2 超密集網(wǎng)絡(luò)12-13
  • 1.3 分布式優(yōu)化算法概述13-14
  • 1.4 論文來(lái)源和論文結(jié)構(gòu)14-16
  • 1.4.1 課題背景14
  • 1.4.2 選題意義14-15
  • 1.4.3 內(nèi)容安排15-16
  • 第2章 優(yōu)化算法導(dǎo)論16-26
  • 2.1 引言16
  • 2.2 凸優(yōu)化理論16-20
  • 2.2.1 凸函數(shù)基本概念和性質(zhì)16-18
  • 2.2.2 凸優(yōu)化問(wèn)題18-20
  • 2.2.3 拉格朗日函數(shù)20
  • 2.3 最優(yōu)條件20-21
  • 2.4 最優(yōu)條件分解(OCD)算法21-25
  • 2.4.1 算法的由來(lái):修正的拉格朗日松弛21-23
  • 2.4.2 問(wèn)題結(jié)構(gòu)23-25
  • 2.5 小結(jié)25-26
  • 第3章 密集多小區(qū)網(wǎng)絡(luò)中的資源分配算法研究26-37
  • 3.1 引言26
  • 3.2 系統(tǒng)模型26-29
  • 3.3 分布式的資源分配方案29-33
  • 3.3.1 基于最優(yōu)條件分解的功率分配29-32
  • 3.3.2 子載波分配32-33
  • 3.4 仿真結(jié)果與分析33-36
  • 3.5 小結(jié)36-37
  • 第4章 基于子載波塊的分布式資源分配算法的研究37-48
  • 4.1 引言37-38
  • 4.2 系統(tǒng)模型38-40
  • 4.3 基于子載波塊的資源分配方案40-45
  • 4.3.1 功率分配算法40-43
  • 4.3.2 子載波塊的分配43-45
  • 4.4 仿真結(jié)果與分析45-47
  • 4.5 小結(jié)47-48
  • 第5章 基于干擾泄露概率的分布式波束成形算法的研究48-59
  • 5.1 引言48
  • 5.2 系統(tǒng)模型48-50
  • 5.3 分布式波束成形算法50-55
  • 5.4 仿真結(jié)果與分析55-57
  • 5.5 小結(jié)57-59
  • 第6章 總結(jié)和展望59-61
  • 參考文獻(xiàn)61-66
  • 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單66-67
  • 致謝67

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本文編號(hào):598944

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