IMT-Advanced无线网络能量效率优化研究

发布时间：2020-07-23 17:07

【摘要】：IMT-Advanced (IMT-A)无线网络以多入多出(MIMO, Multiple-Output Multiple-Input)和正交频分复用(OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing)为主要物理层技术,并采用正交频分多址(OFDMA, Orthogonal Frequency Division Multiplexing Acess)方式,辅以载波聚合(CA, Carrier Aggregation),提高了频谱效率,实现了高速率传输。但随之而来的高能耗造成了网络商用过程中的技术瓶颈与行业运营困境,阻碍了通信行业实现节能环保。为优化网络能量效率,降低网络能耗,需对以高频谱效率为设计目标的各关键技术加以改进和重新设计。根据各关键技术在网络中所扮演角色的不同,能量效率优化研究应包括MIMO与OFDM链路能量效率优化,OFDMA网络高能量效率网络管理、资源管理与网络规划,CA场景下高能量效率网络管理、资源管理与网络规划等。现有研究在这些方面取得了较多成果,但仍有些问题有待深入,有些问题尚未被涉及。主要有,一是多用户MIMO (MU-MIMO, Multi-User MIMO)链路能量效率亟需进一步提升,二是现有高能量效率的OFDMA网络资源管理对能量资源特性认识不足,三是对CA场景下能量效率优化问题的研究匮乏。围绕这些存在的问题,本论文对IMT-A无线网络能量效率优化进行深入探讨与研究,同时也是作者在博士期间参加多个项目的研究成果,包括：在参加国家自然科学基金项目(基于认知与极化信号处理的功放节能研究-61271177)的过程中,对能量资源的本质特性的思考；在参加多项华为企业项目期间,对MIMO技术与OFDMA网络能量效率优化的探索；在参与国家科技重大专项(TD-LTE系统中的认知无线电技术研究与验证-2012ZX03003006)的过程中,对多个连续／离散频段上进行高能量效率网络部署的研究。具体研究内容与成果如下： 1.首先概述了IMT-A无线网络,以及无线网络能量效率优化研究；然后分析总结了IMT-A无线网络能量效率优化面临的挑战与应包含的研究内容；最后分类梳理了现有IMT-A无线网络能量效率优化研究现状,深入分析了现有研究存在的不足,并比照应包含的研究内容指出了尚未涉及的问题。 2.为优化MU-MIMO链路能量效率,现有研究主要使用迫零波束赋形完全消除用户间干扰,然后进行高能量效率功率控制。完全消除用户间干扰会降低功率控制的自由度,造成能量效率性能受限。论文基于非完全用户问干扰消除首先提出了一种上行高能量效率联合波束赋形与功率控制算法(EEJBPC, Energy-Efficient Joint Beamform-ing and Power Control);然后联合使用MU-MIMO系统上下行对偶性提出了一种下行EEJBPC算法,算法解决了下行EEJBPC问题求解中存在的用户SINR与其他用户波束赋形向量耦合的难题。仿真分析表明所提上下行算法能获得更优的能量效率,且都具有很好收敛性。 3.围绕现有OFDMA网络高能量效率资源管理存在的对能量资源来源与使用方式认识不足的问题,本论文从关注能量资源本质特性入手,对OFDMA网络高能量效率资源管理展开研究。首先挖掘出了能量资源的本质特性——上行用户可使用的能量资源总量由各自电池电量决定,下行系统中为用户传输数据消耗的能量资源都统一由基站供给。然后分析该特性对OFDMA网络高能量效率资源管理的影响,得出了上行高能量效率资源管理公平性应考虑用户间电量差异性,以及下行高能量效率资源管理须综合考虑速率公平性、能量效率、频谱效率的结论。最后针对上行OFDMA网络,提出了电量敏感的高能量效率资源管理公平性模型,并设计了一种基于电量敏感公平性的高能量效率最优功率控制算法以验证模型性能,仿真分析表明所提模型与算法能获得与现有算法几乎相同的网络能量效率,同时大幅提高了用户电池的平均工作时间与用户基于自身电量对工作时间的满意度；针对下行OFDMA网络,提出了一种基于速率公平性的高能量效率-频谱效率资源管理算法,仿真表明算法在保证速率公平性的同时优化了能量效率和频谱效率。 4.CA场景下高能量效率网络规划会受到设备硬件能力受限、载波间频谱异质性和载波问可用带宽差异性等新挑战,论文提出了一种CA场景下高能量效率网络规划算法。首先,提出了考虑设备最大可配置射频链数与最大射频链带宽的资源模型、载波聚合基站的功率消耗模型；在此基础上,建立了CA场景下高能量效率网络规划模型。然后,为求解这一NP-hard问题,设计了一种初始值随机的两步禁忌搜索算法,解决了禁忌搜索应用过程中存在的无法人工选择可行初始解、多载波场景下搜索复杂度较高的难题。分析与仿真证明算法能大幅提升能量效率,且具有较好收敛性与较低复杂度。 5.针对单一载波网络的高能量效率资源管理算法无法实现CA场景下必须的载波配置,而CA场景下传统高频谱效率资源管理算法能量效率较低的问题,研究了CA场景下高能量效率资源管理。考虑CA场景下高能量效率子载波分配可以重用现有单一载波网络的相关算法,论文首先设计了一种最优高能量效率载波配置与功率控制算法,然后基于载波配置的特性与巧妙地分解功率控制问题,提出了一种低复杂度的次优算法。仿真实验表明所提两种算法都能显著提高能量效率,且次优算法以较小的能量效率损失换取了大幅复杂度降低。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN929.5
【图文】：

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北京邮电大学工学博士学位论文同，MMO技术分为SU-MIMO和MU-MIMO两类。前者实现点到点后者则可以进行点到多点的传输，两种系统的示意图如图2-1所示。

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I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I(a)集中式（b)分布式（c)随机式图2-2 0FDMA映射方式示意图晸映射方式中，集中式和分布式映射实现简单，被LTE、WiMax广泛应MA网络的容量是动态的，主要由资源管理决定。因此OFDMA网络资究广受关注。除了资源管理，多小区OFDMA网络中小区间干扰消除DMA研究的重要方向。CA技术到更高的网络吞吐量，加大网络的系统带宽是最直接的方式，如LTE-Ax IEEE 802.16标准在制定时都规定系统带宽最大支持lOOMHz。但根据谱分配状况，运营商几乎不可能找到如此宽的连续频段，能聚合使用多CA技术fi9]应运而生。引入CA技术后，一方面网络要后向兼容部署在的网络，另一方面还要能管理聚合的载波。为此，需对网络资源管理框些改进。改进后，CA场景下网络资源管理框架如图2-3所示。接入控制

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图2-2 0FDMA映射方式示意图晸三种映射方式中，集中式和分布式映射实现简单，被LTE、WiMax广泛应。OFDMA网络的容量是动态的，主要由资源管理决定。因此OFDMA网络资管理研究广受关注。除了资源管理，多小区OFDMA网络中小区间干扰消除

【参考文献】