绿色异构网络的资源分配和能量合作

发布时间：2020-04-20 23:14

【摘要】：随着移动互联网的高速发展以及智能终端的爆发式增长,各种移动应用服务应运而生,从而引起了无线数据流量的指数级增长。无线网络接入导致的能源消耗也随之增长,引起了能源紧缩与经济环境问题。与此同时,用户对无线网络的通信性能要求也越来越高。基于此,由不同功耗、不同覆盖范围且具有能量收集供能的蜂窝形成的绿色异构网络受到了越来越多的关注。异构网络能够提供高速,高性能,高能效的无线接入。但是密集部署的异构网络也面临着如下技术挑战:1)随机收集的新能源不能稳定的为基站供能,限制了网络性能的提升;2)基站之间的干扰与能量分配问题面临着用户服务质量与网络能耗的折中;3)基站之间的能量合作受新能源的时间和空间特性影响。因此,本文为了提升网络能效、降低电网能耗和提高用户服务质量,考虑上述挑战做了以下几个工作:1)基于用户关联和能量合作降低电网能耗。由于新能源的间断性和随机性,新能源供电的网络不能够给时变的移动负载提供稳定的能量供应。基于混合能源供电的异构蜂窝网络,研究同时考虑能量分享和负载转移的问题。负载转移的问题和能量分享问题相互耦合使得优化问题复杂化。首先,建立有能量合作的用户关联问题以最小化异构蜂窝的电网能耗。接着,通过贪婪解耦将优化问题分解为两个子问题,即有能耗意识的用户关联子问题和能量合作子问题。采用缩放和拉格朗日对偶解耦求解用户关联子问题,用多对多匹配博弈求解能量合作子问题。最后,通过仿真验证了所提出算法的有效性,和其他算法相比能更好的节约电网能耗。2)针对混合能源供电的异构网络,研究了有用户时延和跨层干扰限制的资源分配问题。由于两层异构蜂窝网络采用同频部署的方式,异构存在跨层干扰问题。基于此,考虑了有延时意识和干扰意识的两层异构蜂窝网络的动态能效资源分配问题。其中宏基站采用电网供电,微基站采用混合能源供电方式。建立联合考虑流量控制、资源分配和新能源调度的优化问题,以最大化小基站用户的时均能效。考虑到在时间和空间上呈动态变化的新能源和移动用户负载数据的随机到达性,基于李雅普洛夫优化提出具有时延意识的能效资源分配算法。在有限容量的数据缓存和存储设备下,证明了所提出的算法能够无限逼近最优解。最后,仿真结果显示所提出的算法更高效,也再次证明了理论分析。3)针对混合能源供电的异构网络,研究了跨层干扰限制的资源分配和能量合作问题。同频部署的两层异构蜂窝网络存在跨层干扰问题。引入智能电网使得基站之间能够进行能量合作,让不均匀的新能源能够得到有效的利用。基于此,考虑了有干扰意识的两层异构蜂窝网络的动态能效资源分配问题。建立联合考虑无线资源分配、新能源调度以及能量合作的优化问题,以最大化小基站用户的时均能效。通过Lyapunov优化方法,设计在线的无线资源分配算法、新能源调度和合作算法。然后,通过理论分析证明了网络的稳定性。最后,通过数值仿真结果验证了所提出的算法。
【图文】：

能耗组成,蜂窝网络

图 1 1 蜂窝网络能耗组成[8]Fig 1 1 The Energy Consumption of Cellular Network[8]也正加大基站的部署[11]。如此大规模的基站部署，将导致通息通信技术 (ICT,Information Communicaion technology）行能耗的 8%，如果不采取相应的措施，2020 年这一数字将翻将近 600 亿千瓦时。数据负载的快速增长将会使网络的能耗台智能手机传输一个小时的视频，一年累计的能耗将超过两来越多的研究着眼于能效调度和资源分配分配。其旨在满的数据传输并减小整体网络的消耗。实际中，我们以更大的传输速率。但传输功率越大，其造成的异构蜂窝网络的干扰传输速率之间并不是线性关系。因此，就需要进行基于能效能效为基础的调度策略按约束分为两类，耗约束的调度策略。在异构蜂窝网络中，每个基站都有最大

基站,蜂窝网络

图 1 2 基站能耗分布[8]Fig 1 2 Energy Consumption Distribution of Base Stations[8]比重较大。提高功率放大器转换率可节约基站能耗。具有休换很少的能量为热能，能提供高效的能量供给。据研究表明在优化比可以提升到 70%[17]。构蜂窝网络均是以峰值负荷为导向建立的，而基站的负载其8]。在大多数情况下，异构蜂窝网络的负载并不均衡。有的基低。在负载低的情况下，基站仍然工作，这会造成大量的能基站，，能够有效的节能。据 [19] 研究显示，在负载低时，通30% 的能量。在 HetNets 中，宏基站以其高发射功率提供基站的休眠策略用于提高能效。通过合理的决定何时休眠基站激活基站、激活哪个基站，我们可以节约大量不必要的能量
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN929.5

【参考文献】