用户设备分类的毫米波异构网络性能研究

发布时间：2021-01-06 10:13

　　针对多层异构网络中基站簇造成的干扰问题,本文提出了一种对用户设备（user equipment,UE）进行分类建模的方法。首先,将处在通信热点区域的毫米波双层异构网络中密集部署的微微基站、毫微微基站以及UE构建成独立的非齐次泊松簇过程;然后,根据毫米波的特点建立了扇形天线模型和视距球传播模型并给出了簇内和簇间干扰的分布距离;此外,通过干扰的拉普拉斯变换以及信号与干扰加噪声比推导出基于UE分类和无UE分类的下行链路频谱效率解析表达式。仿真结果表明,所提出的基于UE分类方案的性能优于无UE分类方案的性能,显著提升了频谱效率。 

【文章来源】：信号处理. 2020,36(03)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

图1 双层毫米波异构网络模型图

通过以0为原点、x0∈ΦC为中心的代表簇里的UE对象来描述簇内距离的分布。假设从UE对象到代表簇中可能活跃的H-BS S Η x 0 的距离集合为 {D Η i x 0 },i=1,?, c - Η ,表示为D Η x 0 且D Η i x 0 ∈D Η x 0 ,H∈{P,F}。D Η x 0 包含两种类型的距离,即从UE对象到服务BS的距离以及从UE对象到活跃的H-BS的簇内干扰距离。如图2所示,该UE对象与S Η x 0 且位于yd0的H-BS相级联。图2中显示了从UE对象到服务BS的距离为 w Η 0 =|x 0 +y d 0 |,y d 0 表示簇中心x0∈ΦC到服务BS的距离。从UE对象到活跃的H-BS的簇内干扰距离为 w Η i =|x 0 +y d |,y d 表示簇中心x0∈ΦC到HBS的距离。从准确分析的角度来看,由于存在公因子x0,簇内距离wH0和wHi的相关性很大。因此,根据[21]-[22]中的结果,在 ν 0 =|x 0 | 的条件下,wH0和wHi的莱斯概率密度函数(probabilities density function,PDF)分别写为:

对比图3和图4,发现发射功率PP对PBS的DL频谱效率影响很大,但对FBS的DL频谱效率影响很小,特别是在PP较小的情况下。类似于图3,图4也表明,利用簇UE分类,FBS的DL频谱效率得到了提高。因此,使用簇UE分类可以提高整个网络的吞吐量。图4 基于FBS的DL频谱效率比较

【参考文献】：
期刊论文
[1]多层异构网络第m阶用户级联方案[J]. 徐文娟,贾向东,杨小蓉,纪珊珊.  信号处理. 2019(02)
[2]超密集异构网络中基于分簇的休眠优化策略[J]. 李君,王浩,王秀敏,李正权,金小萍.  东南大学学报(自然科学版). 2017(05)
[3]基于小区分割方案的异构网络覆盖性能研究[J]. 纪珊珊,贾向东,颉满刚,周猛,黑毅力.  计算机工程. 2018(08)
[4]大规模MIMO蜂窝网与D2D混合网络物理层安全性能研究[J]. 颉满刚,贾向东,周猛.  重庆邮电大学学报(自然科学版). 2017(01)



本文编号：2960385