本文關(guān)鍵詞：分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源管理關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：智能手機(jī)、平板電腦等便攜式終端設(shè)備的爆發(fā)式增長(zhǎng)以及無線互聯(lián)網(wǎng)、高清流媒體、移動(dòng)云計(jì)算等服務(wù)的發(fā)展,導(dǎo)致了移動(dòng)數(shù)據(jù)流量的急劇增長(zhǎng)。這給當(dāng)前的無線網(wǎng)絡(luò)帶來前所未有的沖擊,現(xiàn)有的宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)不能滿足高速增長(zhǎng)的移動(dòng)通信需求。分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(Heterogeneous Cellular Networks, HetNet)具有覆蓋全面、布網(wǎng)靈活、易于擴(kuò)展等優(yōu)點(diǎn),是解決寬帶、高速、大容量無線接入最具前景的方案。它在現(xiàn)有宏基站的覆蓋范圍內(nèi)部署多層低功率基站(Low Power Base Station, LBS)。低功率基站的功耗低、成本低、覆蓋面積小,能獲得較高的頻譜和能量效率。引入低功率基站是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)部署的關(guān)鍵內(nèi)容,旨在提高覆蓋率,消除盲點(diǎn)、提高網(wǎng)絡(luò)容量,使用戶能夠隨時(shí)隨地、自由高速的接入網(wǎng)絡(luò),滿足語音、圖像、數(shù)據(jù)、流媒體等多種業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service, QoS)要求。然而,由于HetNet網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性和密集性,現(xiàn)有宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)的資源管理策略不能適用。資源管理對(duì)于提升HetNet的性能至關(guān)重要,有必要對(duì)其展開深入的研究。本論文針對(duì)HetNet資源管理中的小區(qū)選擇機(jī)制、干擾協(xié)調(diào)機(jī)制以及聯(lián)合資源分配算法進(jìn)行了相關(guān)研究。結(jié)合現(xiàn)有的研究成果,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的創(chuàng)新性解決方法,并做了詳細(xì)的理論分析和性能仿真。主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1)提出了一種基于QPSO的動(dòng)態(tài)小區(qū)偏置關(guān)聯(lián)(Biasing Cell Association, BCA)機(jī)制,考慮了HetNet網(wǎng)絡(luò)中用戶數(shù)據(jù)流量在時(shí)間和空間上的不均勻分布。該算法具有較低的計(jì)算復(fù)雜度,提升了網(wǎng)絡(luò)的頻率效率、降低了平均傳輸時(shí)延。首先,采用非均勻泊松過程對(duì)數(shù)據(jù)流建模,并利用空間泊松點(diǎn)過程(Poison Point Process, PPP)建模HetNet網(wǎng)絡(luò),定義了低功率基站的偏置關(guān)聯(lián)區(qū)域。將網(wǎng)絡(luò)吞吐量最大化問題建模為對(duì)數(shù)函數(shù)形式的效用函數(shù)。第二,提出了一種動(dòng)態(tài)BCA算法,該算法包括兩部分。首先,在宏基站運(yùn)行基于量子粒子群優(yōu)化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO)的求解算法,求得次優(yōu)偏置關(guān)聯(lián)因子。低功率基站將偏置關(guān)聯(lián)因子發(fā)送給用戶,用戶基于最大接收偏置信干噪比策略選擇小區(qū)接入。第三,通過仿真將所提算法與靜態(tài)BCA策略進(jìn)行了對(duì)比,驗(yàn)證了所提算法的有效性。2)提出了一種HetNet網(wǎng)絡(luò)中基于BCA和增強(qiáng)干擾協(xié)調(diào)(Enhanced Inter-cell Interference Coordination, eICIC)聯(lián)合優(yōu)化的頻譜效率(Spectrum Efficiency, SE)增強(qiáng)機(jī)制。分析了偏置關(guān)聯(lián)因子和eICIC因子與SE的關(guān)系,所得結(jié)論在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)部署中具有一定的參考價(jià)值。第一,推導(dǎo)了宏基站和低功率基站的中心區(qū)域和擴(kuò)展區(qū)域的平均覆蓋面積。根據(jù)劃分的區(qū)域,進(jìn)一步獲得了各個(gè)區(qū)域內(nèi)的平均用戶數(shù)目。第二,定義了網(wǎng)絡(luò)全局SE,聯(lián)合用戶的頻譜和功率分配機(jī)制,得到了網(wǎng)絡(luò)容量的表達(dá)式。由于所得表達(dá)式過于復(fù)雜,我們引入了傳輸成功概率對(duì)網(wǎng)絡(luò)SE進(jìn)行定義。第三,證明了宏基站用戶和低功率基站中心區(qū)域用戶的SE是干擾協(xié)調(diào)因子的遞減函數(shù),低功率基站擴(kuò)展區(qū)域用戶的SE是干擾協(xié)調(diào)因子的遞增函數(shù)。同時(shí),證明了最優(yōu)干擾協(xié)調(diào)因子的存在性,并提出了基于二分法的搜索算法。最后,通過仿真證明了所提結(jié)論,對(duì)比了干擾協(xié)調(diào)因子理論最優(yōu)和算法最優(yōu)值進(jìn)行了對(duì)比。3)提出了一種下行聯(lián)合資源分配算法,考慮不同用戶業(yè)務(wù)的QOS的不同需求。提高了網(wǎng)絡(luò)資源利用率,降低了用戶中斷概率。首先,考慮不同用戶業(yè)務(wù)對(duì)服務(wù)質(zhì)量的不同需求。以網(wǎng)絡(luò)吞吐量最大化為目標(biāo),對(duì)優(yōu)化問題建模。第二,由于存在二進(jìn)制整數(shù)限制,所建模的問題為非凸的混合整數(shù)規(guī)劃問題。分兩步對(duì)問題進(jìn)行求解,提出了基于整數(shù)規(guī)劃的子載波分配算法和基于凸優(yōu)化理論的功率分配算法。最后,通過仿真驗(yàn)證了所提算法的有效性,相比于平均功率分配算法可以大大提升網(wǎng)絡(luò)的SE和吞吐量。
【關(guān)鍵詞】：分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 無線資源管理 小區(qū)選擇 干擾協(xié)調(diào) 聯(lián)合資源分配
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-35
• 1.1 課題研究背景14-20
• 1.1.1 蜂窩通信的發(fā)展歷程14-16
• 1.1.2 當(dāng)前蜂窩通信發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)16-18
• 1.1.3 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的提出和發(fā)展18-20
• 1.2 研究現(xiàn)狀及研究意義20-25
• 1.2.1 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的主要研究?jī)?nèi)容20-23
• 1.2.2 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中資源管理研究現(xiàn)狀23-25
• 1.3 論文工作及章節(jié)安排25-28
• 1.3.1 本文的主要貢獻(xiàn)25-27
• 1.3.2 本文的章節(jié)安排27-28
• 參考文獻(xiàn)28-35
• 第二章 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及資源管理關(guān)鍵技術(shù)概述35-54
• 2.1 引言35-36
• 2.2 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)概述36-40
• 2.2.1 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)36
• 2.2.2 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)與宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別36-40
• 2.3 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡策略40-42
• 2.3.1 基于非偏置關(guān)聯(lián)的負(fù)載均衡策略40-41
• 2.3.2 基于偏置關(guān)聯(lián)的負(fù)載均衡策略41-42
• 2.4 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)干擾管理技術(shù)42-44
• 2.4.1 干擾對(duì)齊42-43
• 2.4.2 干擾消除43-44
• 2.4.3 干擾協(xié)調(diào)44
• 2.5 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配機(jī)制44-46
• 2.5.1 功率分配45
• 2.5.2 頻譜分配45
• 2.5.3 聯(lián)合資源分配45-46
• 2.6 本章小結(jié)46
• 參考文獻(xiàn)46-54
• 第三章 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)態(tài)小區(qū)選擇算法54-70
• 3.1 引言54-55
• 3.2 系統(tǒng)模型55-59
• 3.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型55-57
• 3.2.2 業(yè)務(wù)模型57-58
• 3.2.3 問題描述58-59
• 3.3 基于量子粒子群算法的動(dòng)態(tài)小區(qū)選擇算法設(shè)計(jì)59-64
• 3.3.1 量子粒子群算法概述59-60
• 3.3.2 基于QPSO的小區(qū)偏置關(guān)聯(lián)因子求解算法60-64
• 3.4 仿真結(jié)果與性能分析64-67
• 3.5 本章小結(jié)67-68
• 參考文獻(xiàn)68-70
• 第四章 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)小區(qū)選擇和干擾協(xié)調(diào)聯(lián)合優(yōu)化機(jī)制70-92
• 4.1 引言70-72
• 4.2 系統(tǒng)模型72-77
• 4.2.1 網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景72-74
• 4.2.2 下行平均傳輸速率74-77
• 4.3 小區(qū)選擇和增強(qiáng)干擾協(xié)調(diào)聯(lián)合優(yōu)化框架77-83
• 4.3.1 最優(yōu)干擾協(xié)調(diào)因子分析及求解79-82
• 4.3.2 基于二分法的最優(yōu)干擾協(xié)調(diào)因子搜索算法82-83
• 4.4 仿真結(jié)果與性能分析83-88
• 4.4.1 仿真參數(shù)設(shè)置83-84
• 4.4.2 性能分析84-88
• 4.5 本章小結(jié)88
• 參考文獻(xiàn)88-92
• 第五章 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)合資源分配算法92-105
• 5.1 引言92-93
• 5.2 系統(tǒng)模型93-96
• 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型93-95
• 5.2.2 問題描述95-96
• 5.3 基于凸優(yōu)化理論的聯(lián)合資源分配算法設(shè)計(jì)96-100
• 5.3.1 子載波配置算法96-98
• 5.3.2 功率分配算法98-100
• 5.4 仿真結(jié)果與性能分析100-103
• 5.4.1 仿真場(chǎng)景與參數(shù)設(shè)置100
• 5.4.2 性能分析100-103
• 5.5 本章小結(jié)103
• 參考文獻(xiàn)103-105
• 第六章 全文總結(jié)及展望105-107
• 6.1 論文的工作總結(jié)105-106
• 6.2 下一步研究計(jì)劃106-107
• 附錄107-110
• 致謝110-112
• 攻讀學(xué)位期間主要研究成果112-113

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6 李R，

本文編號(hào)：364243