接入与回传一体化小基站资源分配算法研究

发布时间：2020-05-15 10:28

【摘要】：在即将到来的5G通信中,随着智能终端的普及和移动宽带业务的丰富,网络流量不断递增。为了满足移动数据业务的快速发展,需要将部署很多低功率无线接入与回传一体化小基站作为实现超密集网络部署的关键技术。如何对无线自回传小基站资源进行高效的分配是实现小基站灵活部署首要考虑的因素,也是提高频谱利用率的有效方法。针对上述问题,本文重点研究了5G超密集组网下基于无线自回传小基站的动态资源分配问题,主要研究内容和创新工作总结如下:1.针对视频流业务下无线自回传小基站的场景,为了最大化用户质量满意度,提出了一种无线自回传小基站的动态资源分配算法。该算法首先通过对用户的队列状态信息更新、信道状态信息的观察和溢出概率的计算,动态调整下一周期队列传输所需频谱资源,以期改变系统实际可达速率并建立用户质量满意度最大化模型,其次运用Lyapunov随机优化方法把初始问题转化为Lyapunov偏移加惩罚项的优化,将溢出概率约束转化为关于自变量的不等式,最后运用层次分解法将目标问题分解为用户回传带宽分配子问题和用户接入带宽分配子问题、回传和接入带宽分配子问题分别通过拉格朗日对偶分解法和内点法求解,并得到基站和用户关联机制。仿真结果表明,该算法能在保证系统稳定性的同时提高系统用户质量满意度。2.针对全双工无线接入与回传一体化小基站场景下相对长期的频谱效率和能效同时最大化问题,提出了一种基于近似动态规划理论的小基站接入控制与资源分配联合优化算法。该算法首先联合考虑当前基站的资源使用和功率配置,在任一用户需求动态到达以及平均时延、小基站回传速率和传输功率约束下,使用马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP)建立频谱效率最大化和功率消耗最小化的多目标优化模型,其次运用切比雪夫理论将原问题转化为单目标问题,并使用拉格朗日对偶分解法进一步转化为非受限的MDP问题,最后通过所提算法进行求解,得到此时最优的接入与资源分配策略。仿真结果表明,该算法能在保证平均时延约束、小基站回传速率约束和传输功率约束的同时最大化长期平均频谱效率和能效。
【图文】：

第五代系统应运而生。近几年来，第五代无线移动通信已经成门的研究课题，其具体的需求也逐渐变得更加清晰，其中包括0.1~1Gbps的用户体验速率，单位平方公里的连接数达一百万，，每小时 500 千米以上的移动性和每平方公里数十 Tbps 的流进(Long Term Evolution, LTE)网络相比，未来 5G 有望给终端用超低时延和无处不在的访问等方面提供前所未有的用户体验。(enhance Mobile Broadband, eMBB)服务，5G 将比 4G 系统更好场景：超高可靠低时延通信(Ultra-reliable andLow Latency Com机器类型通信(massive Machine Type of Communication, mMT在未来，5G 不仅会满足不同地区人们的不同需求，如居住、交通，而且也会渗透到与物联网相关的各种专业领域，与所有联系[2]。

球消费量的 12％，占全球 1％的碳排放[7]。此外，成本占有移动运营商运营总支（OPEX）费用的 50％[8,9]。因此 UDN 部署将导致碳排放和 OPEX 显著地增加。尤是即将到来的 5G 时代，有着多种的应用场景，每个场景下的用户需求也有可能全不同，场景的变化势必也会引起小基站部署情况的变化。系统网络架构将会变更加复杂，，频谱资源也显得十分紧缺。因此，如何有效的促使 5G 超密集组网的速商用推广已经显得迫在眉睫[10]。覆盖增强技术频效提升技术 频谱拓展技术能效提升技术超密异构组网 大规模天线、认知无线电、 绿色通信增加覆盖 增加信道增加带宽 增加 SINR
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN929.5

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本文编号：2664888