本文關鍵詞：自組織網(wǎng)絡智能化控制與優(yōu)化策略研究

  更多相關文章： 自組織網(wǎng)絡 覆蓋與容量優(yōu)化 節(jié)能優(yōu)化 小區(qū)中斷補償

【摘要】：移動通信網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的加速融合,無線接入技術的迅猛發(fā)展,智能終端持有量及高帶寬業(yè)務類型的持續(xù)增長,使未來無線移動通信網(wǎng)絡在網(wǎng)絡容量、用戶服務體驗以及能效等方面都面臨著巨大的壓力。并且,更高的網(wǎng)絡性能需求將加劇網(wǎng)絡建設成本(Capital Expenditure, CAPEX)和運營成本(Operating Expenditure, OPEX)開銷。如何更高效地利用有限的網(wǎng)絡資源并提升運營商的成本效益已成為無線通信研究領域的重要研究課題。為了降低網(wǎng)絡建設運營成本,提高網(wǎng)絡資源利用率并保障網(wǎng)絡運行質(zhì)量,自組織網(wǎng)絡(Self-organizing Network, SON)技術應運而生,旨在增強無線網(wǎng)元自組織能力,實現(xiàn)無線網(wǎng)絡各功能領域自組織功能。自組織網(wǎng)絡技術目前已得到眾多標準化組織以及研究機構的廣泛關注。而隨著未來移動通信技術的持續(xù)發(fā)展演進,無線網(wǎng)絡環(huán)境日益復雜,新的網(wǎng)絡特征及需求將不斷涌現(xiàn)。因此,需要進一步提升無線通信網(wǎng)絡的自組織能力以及網(wǎng)絡綜合性能,并促進自組織網(wǎng)絡的進一步研究與應用。本論文主要研究自組織網(wǎng)絡的覆蓋與容量自優(yōu)化、基站節(jié)能自優(yōu)化以及小區(qū)中斷補償問題,主要工作和創(chuàng)新點如下：第一,針對覆蓋與容量自優(yōu)化問題,首先分析了影響覆蓋與容量優(yōu)化的因素并對該優(yōu)化問題進行了建模。為解決所建立的覆蓋與容量優(yōu)化問題,提出一種混合式覆蓋與容量自優(yōu)化架構。并且,針對未來無線通信網(wǎng)絡自組織能力在適應系統(tǒng)負載時問空間上的波動并進行系統(tǒng)資源按需分配方面的需求,提出一種基于強化學習及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的覆蓋與容量自優(yōu)化(RL-FNN)方案。各分布式自組織功能實體采用基于強化學習的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡技術對各基站的發(fā)射功率及天線下傾角進行聯(lián)合自適應優(yōu)化,并采用優(yōu)化經(jīng)驗共享機制實現(xiàn)了各自優(yōu)化功能實體的分布式聯(lián)合學習。仿真結果表明所提方案能夠在不同的復雜網(wǎng)絡場景下獲取穩(wěn)定的優(yōu)化策略,并且在實現(xiàn)覆蓋與容量性能提升的同時大幅提升了網(wǎng)絡的能量效率。第二,針對基站節(jié)能自優(yōu)化問題,提出一種基于活躍用戶感知的K層異構網(wǎng)絡基站激活／休眠方案,該方案能夠增強基站對活躍用戶的感知能力以針對性的決定基站的激活／休眠狀態(tài)。采用隨機幾何理論分析了所提方案在多層異構無線網(wǎng)絡中所能達到的覆蓋率、網(wǎng)絡容量以及相應的網(wǎng)絡能耗性能,分析過程兼顧了用戶及小區(qū)部署位置的隨機性、小區(qū)選擇的不確定性、信道狀態(tài)以及產(chǎn)生的干擾等因素。并且,提出一種基于模糊Q學習的活躍用戶感知概率優(yōu)化(SPO)方案,在適應活躍用戶密度波動以及保障用戶QoS的基礎上,對各小小區(qū)網(wǎng)絡的活躍用戶感知概率進行自適應優(yōu)化。仿真結果表明,所提方案在保障用戶速率和覆蓋概率的同時,有效降低了網(wǎng)絡功率消耗。第三,對于小區(qū)中斷補償問題,在建模分析中斷協(xié)作補償問題的基礎上,提出一種基于聯(lián)盟博弈的聯(lián)合資源分配(CG-CRA)方案,以期在小區(qū)意外中斷場景下高效利用網(wǎng)絡資源并對小區(qū)中斷區(qū)域內(nèi)的用戶進行業(yè)務補償。在所提方案中,小小區(qū)進行聯(lián)盟博弈以形成若干子信道分配聯(lián)盟,從而決定各個子信道的分配方式。某一子信道上同一聯(lián)盟內(nèi)的小小區(qū)采用協(xié)作的方式為同一個用戶提供服務。并且,各小小區(qū)在各信道上進行功率資源的優(yōu)化分配。仿真結果表明,所提方案可以有效應對網(wǎng)絡意外故障,尤其在大量小區(qū)中斷的情況下能夠高效利用網(wǎng)絡資源并有效提升用戶公平性。
【關鍵詞】：自組織網(wǎng)絡 覆蓋與容量優(yōu)化 節(jié)能優(yōu)化 小區(qū)中斷補償
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-15
• 第一章 緒論15-31
• 1.1 研究背景15-17
• 1.1.1 無線移動通信系統(tǒng)15
• 1.1.2 自組織網(wǎng)絡15-17
• 1.2 自組織技術概述17-19
• 1.2.1 自組織技術特性17
• 1.2.2 自組織性能需求17-19
• 1.3 自組織網(wǎng)絡(SON)概述19-24
• 1.3.1 SON主要功能概述19-21
• 1.3.2 SON控制架構21-22
• 1.3.3 SON研究及應用現(xiàn)狀22-23
• 1.3.4 面臨的問題挑戰(zhàn)23-24
• 1.4 SON實現(xiàn)方法概述24-25
• 1.5 論文研究內(nèi)容及結構安排25-27
• 參考文獻27-31
• 第二章 覆蓋與容量自優(yōu)化技術研究31-61
• 2.1 研究背景31-33
• 2.2 覆蓋與容量自優(yōu)化問題建模及自優(yōu)化架構33-36
• 2.2.1 覆蓋與容量自優(yōu)化問題模型33-35
• 2.2.2 混合式覆蓋與容量自優(yōu)化架構35-36
• 2.3 基于強化學習及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的覆蓋與容量自優(yōu)化方法36-43
• 2.3.1 基于強化學習的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結構36-37
• 2.3.2 射頻參數(shù)前向優(yōu)化過程37-40
• 2.3.3 策略經(jīng)驗獲取過程40-42
• 2.3.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡反饋學習過程42-43
• 2.4 仿真結果及分析43-57
• 2.4.1 仿真參數(shù)設置43-44
• 2.4.2 非突發(fā)場景下仿真結果及性能分析44-51
• 2.4.3 突發(fā)場景下仿真結果及性能分析51-57
• 2.5 本章小結57-58
• 參考文獻58-61
• 第三章 基站節(jié)能自優(yōu)化技術研究61-85
• 3.1 研究背景61-63
• 3.2 基于活躍用戶感知的基站激活/休眠方案63-71
• 3.2.1 系統(tǒng)模型及活躍用戶感知方法63-64
• 3.2.2 基于隨機幾何理論的基站激活/休眠方案性能分析64-71
• 3.3 基站節(jié)能自優(yōu)化方案71-74
• 3.3.1 基站節(jié)能自優(yōu)化問題建模71-72
• 3.3.2 基于模糊Q學習的基站節(jié)能自優(yōu)化方案72-74
• 3.4 仿真結果及分析74-80
• 3.4.1 仿真參數(shù)設置74-75
• 3.4.2 基站激活/休眠方案性能仿真結果及分析75-77
• 3.4.3 自優(yōu)化方案性能仿真結果及分析77-80
• 3.5 本章小結80-81
• 參考文獻81-85
• 第四章 小區(qū)中斷補償技術研究85-101
• 4.1 研究背景85-86
• 4.2 系統(tǒng)模型及小區(qū)中斷補償問題建模86-89
• 4.2.1 系統(tǒng)模型86-88
• 4.2.2 小區(qū)中斷補償問題建模88-89
• 4.3 基于聯(lián)合資源分配的小區(qū)中斷補償方案89-94
• 4.3.1 基于聯(lián)盟博弈的信道分配89-91
• 4.3.2 信道功率分配91-94
• 4.4 仿真結果及分析94-98
• 4.4.1 仿真參數(shù)設置94-95
• 4.4.2 仿真結果及分析95-98
• 4.5 本章小結98
• 參考文獻98-101
• 第五章 總結和展望101-103
• 5.1 論文總結101-102
• 5.2 未來研究展望102-103
• 縮略語說明103-105
• 致謝105-107
• 博士在讀期間發(fā)表學術成果107

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6 魏W，

本文編號：1034776