本文關(guān)鍵詞：LTE移動通信系統(tǒng)能效優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：長期演進(LTE, Long Term Evolution)作為新一代的無線接入系統(tǒng)可以提供更高的帶寬、更大的系統(tǒng)容量和更低的業(yè)務(wù)時延。但是隨著2G、3G、LTE、WLAN等多張移動通信網(wǎng)絡(luò)的并行運營和新建基站數(shù)量的持續(xù)增長(包括Pico、Relay和家庭基站等),移動通信網(wǎng)絡(luò)的能耗問題日益凸顯,不僅對生態(tài)環(huán)境帶來負面影響,能耗開銷所帶來的運營成本上升也給運營商帶來沉重負擔(dān)。在這樣的背景下,移動通信系統(tǒng)的能效優(yōu)化就成為具有很強現(xiàn)實意義的研究課題。本論文圍繞LTE系統(tǒng)的能效優(yōu)化問題,基于多類型應(yīng)用場景展開研究,主要工作如下：首先,針對現(xiàn)有eNB (Evolved Node B)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能策略中窮搜算法計算量較大,現(xiàn)有研究算法性能難以達到最優(yōu)的問題,提出了一種利用定義的網(wǎng)絡(luò)負載代價函數(shù),對小區(qū)休眠后整體網(wǎng)絡(luò)負載的增加情況進行評估的低復(fù)雜度、高效的小區(qū)休眠方法。算法先將LTE同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)能效優(yōu)化問題定義為非確定性多項式問題(NPH, Non-deterministic Polynomial Hard),其目標(biāo)是在滿足所有用戶服務(wù)質(zhì)量(QoS, Quality of Service)的前提下最大化網(wǎng)絡(luò)的能量效率(EE, EnergyEfficiency)。該問題目前只能通過窮搜(ES, Exhaustive Search)進行求解,復(fù)雜度較高。該章提出了一種基于優(yōu)選休眠基站的低復(fù)雜度的能效優(yōu)化算法(LCEEO, Low Complexity Energy Efficiency Optimization),通過對所有基站的被休眠順序進行預(yù)排序,減少遍歷所有基站的計算復(fù)雜度；按照用戶切換對網(wǎng)絡(luò)負載影響最小的原則,嘗試進行基站休眠,以保障用戶的速率需求。仿真結(jié)果表明,該章提出的LCEEO算法,可接近窮搜的性能,且顯著降低算法的計算復(fù)雜度。其次,針對現(xiàn)有小區(qū)休眠方法對相鄰小區(qū)負載增加較多、干擾協(xié)調(diào)較復(fù)雜等問題上的不足,提出了一種基于基站協(xié)作的低復(fù)雜度小區(qū)休眠節(jié)能動態(tài)規(guī)劃算法。首先提出了一個綜合考慮小區(qū)發(fā)射功率、用戶QoS、動態(tài)協(xié)同多點發(fā)射和接收(CoMP, Coordinated Multipoint and Reception)成簇的多維優(yōu)化問題。由于該問題包含一個類似多維背包問題的動態(tài)CoMP成簇問題以及一個干擾場景下的小區(qū)發(fā)射功率優(yōu)化問題,具有很大的復(fù)雜度。為此,該章提出一種DPCRA (Dynamic Programming based Clustering and Resource Allocation)算法,利用動態(tài)規(guī)劃思路將原問題分解為一系列小區(qū)休眠子問題,并給出了三種低復(fù)雜度的優(yōu)化成簇算法用于子問題中的小區(qū)成簇計算。隨后,考慮到干擾場景下小區(qū)發(fā)射功率優(yōu)化的復(fù)雜度,還提出了一種啟發(fā)式算法,通過迭代優(yōu)化求解出CoMP簇成員小區(qū)的發(fā)射功率優(yōu)化值,以實現(xiàn)復(fù)雜度的進一步降低和網(wǎng)絡(luò)整體節(jié)能效果的提升。仿真結(jié)果表明DPCRA算法可以有效提高系統(tǒng)EE,且可有效降低系統(tǒng)計算復(fù)雜度。第三,考慮到用戶的位置分布和業(yè)務(wù)需求存在一定的隨機性,采用聯(lián)合協(xié)作的小區(qū)有時也難以通過休眠實現(xiàn)系統(tǒng)節(jié)能,此類場景下可通過優(yōu)化資源配置進行系統(tǒng)的節(jié)能,提出了基于多點協(xié)作傳輸模式選擇的節(jié)能算法�，F(xiàn)有研究集中在CoMP聯(lián)合傳輸(JT, Joint Transmission)模式下系統(tǒng)節(jié)能算法的探討,未考慮聯(lián)合調(diào)度(CS, Coordinated Scheduling)模式下的節(jié)能算法,未對CoMP多種模式間的節(jié)能效果進行比較。提出的算法以最大化網(wǎng)絡(luò)能效為目標(biāo)函數(shù)進行最優(yōu)化問題的建模,通過靈活的協(xié)作模式選擇和發(fā)射功率調(diào)整,達到降低網(wǎng)絡(luò)整體能耗的目的。通過仿真結(jié)果總結(jié)出協(xié)作模式選擇的區(qū)域建議,與單純的JT模式相比在不增加系統(tǒng)計算復(fù)雜度的同時提高EE。第四,針對傳統(tǒng)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能大多利用通信業(yè)務(wù)量的時變性進行來進行節(jié)能評估分析,但沒考慮站點地理位置及業(yè)務(wù)負載分布,部分研究方法存在系統(tǒng)復(fù)雜度高,不能用于現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)的問題,提出一種低復(fù)雜度、高適用性的動態(tài)成簇能量最小化(DCEM, Dynamic Clustering based Energy Minimization Algorithm)算法,將各個站點及服務(wù)用戶定義成簇,將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場景轉(zhuǎn)化為多個簇結(jié)構(gòu)的區(qū)域,在各個簇中,以能效優(yōu)先原則進行用戶接入歸屬判斷,并在宏站覆蓋范圍內(nèi)對各個中繼簇進行地理位置及業(yè)務(wù)負載分布的綜合評估,選擇出最優(yōu)中繼進行休眠,在此基礎(chǔ)上完成節(jié)能分析。仿真結(jié)果表明所提算法可有效降低系統(tǒng)能耗,可連續(xù)執(zhí)行并提升EE,且計算復(fù)雜度低。最后,在實際蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,一旦eNB站點規(guī)劃部署完畢,就很難再因為業(yè)務(wù)需求對eNB站點進行增加移除等操作。提出了一種快速eNB站點休眠／喚醒網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法,采用某電信運營商典型商用密集環(huán)境下的現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù),通過對室外eNB站點的業(yè)務(wù)負載量長期統(tǒng)計,然后再結(jié)合實時負載運行數(shù)據(jù)進行聯(lián)合分析,通過建立的站點間負載影響因子,分別采用中央控制休眠和分布控制喚醒的策略實現(xiàn)系統(tǒng)有效節(jié)能。該算法主要解決：1)什么時段、什么位置的站點可以休眠,如何利用負載影響因子快速估算站點的負載：2)站點休眠后,如何避免站點的短時間內(nèi)頻繁的喚醒／休眠,并防止區(qū)域內(nèi)用戶的二次切換;3)不同站點休眠／喚醒負載門限下,網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能效果的變化趨勢。仿真表明,算法能有效提升網(wǎng)絡(luò)能效。
【關(guān)鍵詞】：長期演進 演進型節(jié)點 協(xié)作多點傳輸 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 中繼 休眠 能量效率
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 符號說明9-10
• 縮略詞表10-20
• 第一章 緒論20-35
• §1.1 課題研究背景20-25
• §1.1.1 LTE發(fā)展概述20-22
• §1.1.2 LTE關(guān)鍵技術(shù)22-25
• §1.2 LTE節(jié)能技術(shù)及研究進展25-33
• §1.2.1 LTE網(wǎng)絡(luò)能耗分析26-28
• §1.2.2 國內(nèi)外研究進展28-33
• §1.3 論文的研究內(nèi)容及安排33-35
• 第二章 基于優(yōu)選休眠基站的同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法35-50
• §2.1 引言35-36
• §2.2 系統(tǒng)模型36-38
• §2.2.1 傳播模型37-38
• §2.2.2 能耗模型38
• §2.3 問題建模38-39
• §2.4 LCEEO算法39-44
• §2.4.1 SNRB接入策略40
• §2.4.2 LCEEO算法流程40-44
• §2.5 仿真結(jié)果及性能分析44-49
• §2.5.1 仿真設(shè)置44-45
• §2.5.2 仿真結(jié)果與分析45-49
• §2.6 本章小結(jié)49-50
• 第三章 基于基站協(xié)作的小區(qū)休眠節(jié)能技術(shù)研究50-70
• §3.1 引言50-52
• §3.2 系統(tǒng)模型52-55
• §3.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型52-53
• §3.2.2 鏈路模型53
• §3.2.3 小區(qū)功耗模型53-54
• §3.2.4 小區(qū)負載模型54-55
• §3.3 DPCRA算法55-64
• §3.3.1 問題建模55-56
• §3.3.2 問題分析56-57
• §3.3.3 算法流程57-62
• §3.3.4 算法復(fù)雜度分析62-64
• §3.4 仿真結(jié)果及性能分析64-68
• §3.4.1 算法仿真參數(shù)64-65
• §3.4.2 動態(tài)成簇算法的節(jié)能效果分析65-66
• §3.4.3 網(wǎng)絡(luò)節(jié)能效果分析66-67
• §3.4.4 能量效率與用戶速率需求關(guān)系67-68
• §3.4.5 能量效率(EE)對比分析68
• §3.5 本章小結(jié)68-70
• 第四章 基于CoMP傳輸模式選擇的節(jié)能算法70-87
• §4.1 引言70-71
• §4.2 系統(tǒng)模型71-75
• §4.2.1 CoMP-JT72-73
• §4.2.2 CoMP-CS73-74
• §4.2.3 能耗模型74
• §4.2.4 能效定義74-75
• §4.3 問題建模75
• §4.4 CTSES算法75-80
• §4.4.1 功率分配迭代算法76-80
• §4.4.2 CoMP模式選擇80
• §4.5 仿真結(jié)果與性能分析80-86
• §4.5.1 CTSES算法與傳統(tǒng)CoMP-JT和CoMP-CS能量效率對比81-82
• §4.5.2 CTSES能量效率v.s.最大發(fā)射功率82-83
• §4.5.3 用戶不同位置分布下CTSES能量效率對比83-84
• §4.5.4 CoMP傳輸模式選擇區(qū)域分布84-86
• §4.6 本章小結(jié)86-87
• 第五章 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)成簇節(jié)能算法研究87-106
• §5.1 引言87-89
• §5.2 系統(tǒng)模型89-92
• §5.2.1 傳播模型90
• §5.2.2 負載定義90-91
• §5.2.3 能耗模型91-92
• §5.3 DCEM算法92-97
• §5.3.1 用戶服務(wù)模型92-93
• §5.3.2 優(yōu)化問題93
• §5.3.3 簇負載分布93-95
• §5.3.4 休眠中繼判斷95-97
• §5.4 仿真結(jié)果與性能分析97-104
• §5.4.1 仿真設(shè)置97-98
• §5.4.2 不同接入條件下的成簇分析98-100
• §5.4.3 中繼休眠分析100-104
• §5.5 本章小結(jié)104-106
• 第六章 基于網(wǎng)絡(luò)負載歷史數(shù)據(jù)和動態(tài)變化趨勢的節(jié)能算法106-124
• §6.1 引言106-108
• §6.2 系統(tǒng)模型108-111
• §6.2.1 系統(tǒng)負載110
• §6.2.2 能耗模型110-111
• §6.3 PFSES算法111-117
• §6.3.1 休眠eNB站點預(yù)選擇112-113
• §6.3.2 快速eNB站點休眠算法113-116
• §6.3.3 eNB喚醒算法116-117
• §6.4 仿真結(jié)果及性能分析117-123
• §6.4.1 城市密集環(huán)境下C_(load)參數(shù)仿真與統(tǒng)計117-118
• §6.4.2 負載閾值及節(jié)能效果118-123
• §6.5 本章小結(jié)123-124
• 第七章 總結(jié)與展望124-128
• §7.1 研究工作總結(jié)124-126
• §7.2 進一步研究方向126-128
• 參考文獻128-138
• 攻讀博士學(xué)位期間的研究成果138-140
• 致謝140

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