5G超密集网络中干扰管理方案的研究

发布时间：2020-04-02 20:38

【摘要】：为了应对移动互联网和物联网等新型业务发展带来的一系列问题,5G移动通信系统需要满足多种多样的业务类型和应用场景。随着科技的发展,设备终端的数目将急剧增加,为了满足数据流量的激增和解决海量终端设备连接带来的问题,超密集组网技术作为5G的关键技术得到了广泛的应用。超密集组网技术在热点区域密集地部署无线网络基础设施,提高了频率的复用性,实现了系统容量的百倍级的提升。在网络部署的密集化趋势下,系统中由小基站和用户构成的小小区之间的距离变得越来越近,处于小区边缘的用户会收到相邻小区带来的干扰,从而导致系统吞吐量下降。此外,超密集网络中干扰的情况也比传统的蜂窝网络要复杂的多,而小区间的干扰问题已经成为了制约超密集网络性能的主要因素。因此,超密集网络中干扰管理问题是一个急需解决的重要问题。以用户为中心的虚拟小区技术,打破了传统的以基站为中心的组网理念,消除了小区边缘的概念,有效的减缓了小区间的干扰。因此,以用户为中心的虚拟小区技术得到了广泛的研究。本文研究了一个超密集网场景下的下行虚拟小区网络,对虚拟小区的构建方案和虚拟小区间的干扰问题进行了深入的研究。主要做了以下工作:针对虚拟小区中小基站可能存在负载过多的问题,提出了一种基于负载感知的以用户为中心的虚拟小区形成方案。首先提出了一个变量来衡量基站负载数目,为了最大化接收信号的信干噪比和基站负载的目标函数,本文采用了一种基于贪婪算法的启发式算法,该算法相比于穷举法可以极大地降低计算复杂度。仿真结果表明该方案可以提高用户的数据传输速率和频带利用率。各个虚拟小区之间的无协作传输将会产生严重的虚拟小区间的干扰,本文分两步来解决这个问题。首先采用了一种基于虚拟小区重叠率的合并方案,对虚拟小区进行分簇,将虚拟小区间的干扰转化为簇内干扰。然后通过波束赋形方案对簇内干扰进行消除。在设计波束赋形方案时,以最大化用户传输速率为目标函数来求解波束赋形的最优矢量。仿真结果表明该方案可以降低干扰,提高系统的吞吐量。
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN929.5

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