超密集网络中的资源管理和干扰控制理论研究

发布时间：2020-04-10 13:54

【摘要】：随着移动互联技术的高速发展,越来越多的新兴业务正在以无线的形式提供给用户,同时网络中的用户密度和速率需求不断提升,从而给传统移动通信系统提出了更高的要求。如何满足用户日益增长的业务需求,并提高无线通信网络的频谱效率和能量效率,已经成为当今世界关注的热点和难点问题。作为5G无线通信系统的关键技术之一,超密集无线网络通过减小小区半径,密集部署低功率节点,可大幅提升系统容量,因而有广泛的应用前景。然而,密集部署使得网络拓扑变得愈加复杂,网络中的干扰问题也更为突出,给无线网络的资源管理和干扰控制带来了严峻挑战。本文着眼于超密集网络的无线资源管理和干扰控制,对同构和异构场景下无线通信网络进行了研究,解决了在复杂干扰情况下的频谱和功率分配问题。本文主要的工作和创新如下:首先本文基于部分频率再用对蜂窝网络系统中的小区容量进行了研究。针对三层蜂窝网络系统模型,引入动态和静态的载波分配方式,结合对用户信干噪比的分布函数和用户所受干扰的概率密度函数的分析,得到了蜂窝网络系统中基于部分频率再用的小区频谱效率和能量效率的闭式解表达式。最终通过仿真结果分析了蜂窝网络系统中宏小区及微小区的频谱和能量效率,并且得到了最优中心区域半径阈值以及最优发射功率。其次本文对超密集网络同构场景中的分布式资源管理和干扰控制进行了研究。根据势博弈理论,本文对同构超密集网络中的分布式资源分配进行了建模,引入干扰矩阵表征干扰,提出了一种基于吞吐量和发射功率的效用函数和势函数,将网络中的无线资源分配问题转化为互动博弈过程,利用势博弈中策略变化带来的个体效用与系统总体势函数变化幅值相同的性质,使得微基站在最大化个体效用的同时提升了系统性能。最终本文通过仿真验证了所提出的势博弈模型的理论正确性,并分析了其频谱效率,能量效率和用户SINR分布,结果表明该分布式资源调度算法能有效提高密集部署下的能量效率,并保持较高的用户SINR水平。最后本文对异构超密集网络场景中的资源管理和干扰控制进行了研究。根据斯塔克尔伯格博弈理论,通过将宏基站和微基站作为分层博弈中的领导者和追随者,对异构超密集网络场景中的功率分配问题进行了建模,分别为宏基站和微基站提出了基于吞吐量和发射功率的效用函数。基于全局信息,宏基站为功率制定价格,指导微基站进行分布式功率资源分配,并提出基于斯塔克尔伯格博弈的两阶段功率分配算法。最终通过仿真对两阶段功率分配算法的性能进行了分析,证明其在保证频谱效率的情况下提升了系统能量效率,并大大减小了算法复杂度。
【图文】：

论文研究,内容框架

提升了系统能量效率，并大大减小了算法复杂度。逡逑１．４论文组织架构逡逑本文的研究内容分为五章，其主要的内容结构安排如图１－１所示：逡逑／邋＼邋＼逡逑用户干扰闭式解逦效用函数构建逡逑宏微小区吞吐额搬析逦分疏贲源管理逦算激~T对比逡逑Ｖ逦逦ｙ邋逦逦逦邋ｖ逦逦逦Ｊ逡逑ｍ－ｍ邋－ｋ逦超密集组网中的邋＿邋管理１￣￣＼逦ｍｓｓ．逡逑绪７邋ｐ基和，Q唦T展望逡逑ｆ￣￣邋￣逦Ｎ逦＾ｆ＾逦Ｎ逡逑研究背景逦宏基函数构建逡逑研究现状逦微基站效用函数构建邋＾研究内容总结逡逑ｓｉ逦ａｉｉｉ逦露ＳＩ＆ＳＳ逦}0乍展望逡逑Ｌ逦Ｊ邋＼逦逦逦ｙ邋逦邋ｖ逦Ｊ逡逑图１－１论文研究内容框架逡逑９逡逑

示意图,频率再用,频率分配,内部干扰

令使用同一频率的区域彼此需要相隔一定的距离，而不是直接在地理逡逑位置上相邻，使得小区边缘用户离干扰基站的距离增加，所受干扰大大减弱。逡逑部分频率再用的频率分配示意图如图２－１所示。逡逑风逦＠邋ｔ］逦逡逑攀ｏ：Ｋ逡逑ｆ0邋ｆｌ邋ｆ２邋ｆ３邋＿逡逑图２－１部分频率再用的频率分配示意图逡逑在前人的成果中，，大量的文献都专注于降低系统内部干扰以提高部分频率逡逑再用系统的吞吐量，而且经过长期的研宄，利用不同的静态或动态频率再用方逡逑案，传统无线网络已经可以实现有效的小区间干扰协调［１］＿【５］。在文献［４］中，作逡逑者研究了邋ＯＦＤＭＡ系统中基于部分频率再用的最优资源分配。该问题被建模为逡逑最小系统速率约束下的总功率最小化问题，并使用拉格朗日对偶分解理论来解逡逑决了计算成本问题。文献［５］评估了邋ＯＦＤＭＡ系统中两种主要类型的频率再用部逡逑署方式：部分频率再用和软频率再用，其中讨论了包括中断概率，系统吞吐逡逑量，频谱效率和小区边缘用户平均信干噪比等指标。在文献［６］中，作者提出了逡逑一种解析式方案，并在基于ＯＦＤＭＡ的蜂窝网络中与多种频率再用方案进行了逡逑性能比较。基于部分频率再用
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN929.5

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