本文關(guān)鍵詞：蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：以智能手機(jī)為代表的智能設(shè)備為用戶(hù)提供了日益增長(zhǎng)、種類(lèi)繁多的各式應(yīng)用,人們對(duì)通過(guò)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)隨地獲取數(shù)據(jù)和多媒體服務(wù)的需求急劇增長(zhǎng)。為了滿(mǎn)足未來(lái)數(shù)據(jù)陡增、業(yè)務(wù)多樣化的趨勢(shì),未來(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)的異構(gòu)化、不規(guī)則化是必然選擇。蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)引入新的小功率節(jié)點(diǎn),如Pico基站、Femto基站,中繼節(jié)點(diǎn)(Relay)以及D2D節(jié)點(diǎn)等,可以有效解決覆蓋“盲區(qū)”和“忙區(qū)”問(wèn)題,從而顯著提升系統(tǒng)容量和頻譜利用效率。然而,蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模部署仍然面臨著諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。另一方面,對(duì)于無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)而言,無(wú)線(xiàn)資源分配及網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化將對(duì)提升網(wǎng)絡(luò)整體性能起到至關(guān)重要的作用。研究高效的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)無(wú)線(xiàn)資源分配技術(shù),不僅是分析和深化蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用的本宗要?jiǎng)?wù),而且對(duì)于推動(dòng)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)化部署以及SON進(jìn)程具有重要意義。本文以蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的資源分配技術(shù)為研究核心,通過(guò)分析蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的性能潛力,設(shè)計(jì)新型的資源分配方案,從而為推動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)化部署、實(shí)施及SON進(jìn)程進(jìn)行先行的理論探索。本文的主要工作如下：針對(duì)蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的回傳組網(wǎng)需求,提出了一種基于無(wú)線(xiàn)回傳的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配方案。結(jié)合小功率基站到宏基站有限的回傳能力,以減少層間干擾,最大化系統(tǒng)吞吐量為目標(biāo),研究基于無(wú)線(xiàn)回傳的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配問(wèn)題。提出了基于斯塔克爾伯格博弈的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)資源分配算法,該算法綜合考慮了接入階段的干擾控制和回傳階段的回傳調(diào)度。針對(duì)蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的跨層干擾問(wèn)題,研究基于李雅普諾夫穩(wěn)定性的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配。在李雅普諾夫穩(wěn)定性分析的基礎(chǔ)上,提出了基于蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)宏用戶(hù)隊(duì)列穩(wěn)定的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)干擾管理算法。首先通過(guò)李雅普諾夫偏移方法,即用宏用戶(hù)隊(duì)列長(zhǎng)度替代拉格朗日乘子,將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)線(xiàn)性約束的非凸問(wèn)題。之后利用近似逼近以及對(duì)數(shù)逼近的方法分析最優(yōu)功率策略的閉式解�；诮谱顑�(yōu)解的分析,分別提出集中式和分布式的功率控制算法。最后通過(guò)仿真說(shuō)明了算法的性能。針對(duì)蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)由于布施新節(jié)點(diǎn)基站而帶來(lái)的負(fù)載業(yè)務(wù)分配不均衡以及小基站的超密集部署帶來(lái)的能耗問(wèn)題,提出了一種以能量效率最大化為目標(biāo)的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下行鏈路資源分配算法。全面考慮網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)的不規(guī)則分布、基站的電路功率損耗以及用戶(hù)的最小數(shù)據(jù)速率需求,提出了基于Dinkelbach方法的迭代資源分配算法。在算法的每一次迭代中,依次提出了基于圖論的PRB分配策略和基于對(duì)偶分解的功率分配策略。針對(duì)蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中面向用戶(hù)體驗(yàn)的資源分配策略展開(kāi)研究,提出了面向用戶(hù)體驗(yàn)質(zhì)量的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配方案。分析基于不同應(yīng)用類(lèi)型的QoE評(píng)價(jià)模型,針對(duì)影響用戶(hù)體驗(yàn)的某些關(guān)鍵參數(shù),將用戶(hù)主觀因素引入蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的資源分配中。針對(duì)不同業(yè)務(wù)類(lèi)型,分別提出基于0-1松弛的資源分配算法和基于跨層優(yōu)化的無(wú)線(xiàn)資源分配算法。同時(shí),采用優(yōu)先級(jí)機(jī)制來(lái)為蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的不同用戶(hù)設(shè)定不同的優(yōu)先級(jí)。
【關(guān)鍵詞】：蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 資源分配 無(wú)線(xiàn)回傳 能量效率 QoE
【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(lèi)號(hào)】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• abstract6-16
• 第一章 緒論16-34
• 1.1 研究背景與研究意義16-21
• 1.1.1 研究背景16-19
• 1.1.2 面臨挑戰(zhàn)19
• 1.1.3 研究意義19-21
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀21-28
• 1.2.1 基于無(wú)線(xiàn)回傳的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)無(wú)線(xiàn)資源分配23-24
• 1.2.2 基于李雅普諾夫穩(wěn)定性的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)干擾控制24-25
• 1.2.3 基于用戶(hù)分布的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)高能效資源分配25-27
• 1.2.4 面向用戶(hù)體驗(yàn)質(zhì)量的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)無(wú)線(xiàn)資源分配27-28
• 1.3 主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)28-30
• 1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容28-29
• 1.3.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)29-30
• 1.4 博士期間的主要工作30-32
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)安排32-34
• 第二章 蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配方法綜述34-50
• 2.1 蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配的優(yōu)化目標(biāo)34-37
• 2.2.1 最大化系統(tǒng)吞吐量模型35-36
• 2.2.2 最小化系統(tǒng)功率消耗模型36-37
• 2.2 凸優(yōu)化37-40
• 2.2.1 凸優(yōu)化基礎(chǔ)37-38
• 2.2.2 拉格朗日對(duì)偶與KKT條件38-40
• 2.2.3 凸優(yōu)化在蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配中的應(yīng)用40
• 2.3 博弈論40-43
• 2.3.1 博弈論簡(jiǎn)介41-42
• 2.3.2 斯塔克爾伯格博弈42-43
• 2.3.3 博弈論在蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配中的應(yīng)用43
• 2.4 李雅普諾夫穩(wěn)定性43-46
• 2.4.1 李雅普諾夫穩(wěn)定性定義43-45
• 2.4.2 李雅普諾夫穩(wěn)定性理論45-46
• 2.4.3 李雅普諾夫穩(wěn)定性在蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配中的應(yīng)用46
• 2.5 圖論46-49
• 2.5.1 圖論概述46-48
• 2.5.2 圖的著色問(wèn)題48
• 2.5.3 點(diǎn)著色在頻譜資源分配中的應(yīng)用48-49
• 2.6 本章小結(jié)49-50
• 第三章 基于無(wú)線(xiàn)回傳的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配50-67
• 3.1 蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的回傳網(wǎng)絡(luò)50-55
• 3.1.1 有線(xiàn)回傳51-52
• 3.1.2 無(wú)線(xiàn)回傳52-54
• 3.1.3 無(wú)線(xiàn)回傳到光纖回傳的過(guò)渡54-55
• 3.2 系統(tǒng)模型和問(wèn)題描述55-59
• 3.2.1 系統(tǒng)模型55-57
• 3.2.2 問(wèn)題描述57-59
• 3.3 對(duì)于斯塔克爾伯格博弈均衡解的分析59-63
• 3.3.1 非合作回傳頻譜支付選擇博弈59-61
• 3.3.2 MBS總回傳帶寬決定策略61-63
• 3.4 基于斯塔克爾伯格博弈的資源分配算法63
• 3.5 仿真結(jié)果與分析63-66
• 3.6 本章小結(jié)66-67
• 第四章 基于李雅普諾夫穩(wěn)定性的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)干擾控制67-80
• 4.1 系統(tǒng)模型和問(wèn)題描述67-70
• 4.1.1 信道模型68-69
• 4.1.2 Macrocell隊(duì)列模型69-70
• 4.1.3 問(wèn)題描述70
• 4.1.4 瞬時(shí)近似70
• 4.2 基于李雅普諾夫穩(wěn)定性的最優(yōu)功率策略分析70-73
• 4.2.1 高SINR場(chǎng)景下的功率策略分析71-72
• 4.2.2 基于連續(xù)凸逼近的功率策略分析72-73
• 4.3 基于李雅普諾夫穩(wěn)定性的功率控制算法73-75
• 4.3.1 集中式功率控制算法73-74
• 4.3.2 分布式功率控制算法74-75
• 4.4 仿真結(jié)果與分析75-79
• 4.5 本章小結(jié)79-80
• 第五章 基于用戶(hù)分布的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)高能效資源分配80-95
• 5.1 系統(tǒng)模型和問(wèn)題描述80-83
• 5.1.1 網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)分布80-81
• 5.1.2 信道模型81-82
• 5.1.3 問(wèn)題描述82-83
• 5.2 分式優(yōu)化問(wèn)題的解決方案83-90
• 5.2.1 基于圖論的物理資源塊分配策略85-87
• 5.2.2 基于對(duì)偶分解的功率分配策略87-90
• 5.3 仿真結(jié)果與分析90-94
• 5.4 本章小結(jié)94-95
• 第六章 面向用戶(hù)體驗(yàn)質(zhì)量的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配95-116
• 6.1 QoE的影響因素及評(píng)價(jià)模型96-101
• 6.1.1 QoE的影響因素96-99
• 6.1.2 基于MOS的QoE評(píng)價(jià)模型99-101
• 6.2 系統(tǒng)模型和問(wèn)題描述101-104
• 6.2.1 系統(tǒng)模型102-103
• 6.2.2 問(wèn)題描述103-104
• 6.3 基于分時(shí)共享松弛的無(wú)線(xiàn)資源分配策略104-106
• 6.3.1 分時(shí)共享松弛104-106
• 6.3.2 基于分時(shí)共享松弛的RRA算法106
• 6.4 基于跨層優(yōu)化的無(wú)線(xiàn)資源分配策略106-111
• 6.4.1 跨層優(yōu)化結(jié)構(gòu)107
• 6.4.2 基于公平性的RRA次優(yōu)算法107-109
• 6.4.3 基于優(yōu)先級(jí)的RRA次優(yōu)算法109-111
• 6.4.4 算法復(fù)雜度分析111
• 6.5 仿真結(jié)果與分析111-115
• 6.6 本章小結(jié)115-116
• 第七章 總結(jié)與展望116-118
• 7.1 論文總結(jié)116-117
• 7.2 工作展望117-118
• 參考文獻(xiàn)118-130
• 縮略語(yǔ)說(shuō)明130-133
• 致謝133-134
• 攻讀學(xué)位期間的學(xué)術(shù)成果134-135

【相似文獻(xiàn)】

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6 李R

本文編號(hào)：372296