基于能效优化异构网络资源分配算法研究

发布时间：2017-08-08 12:31

  本文关键词：基于能效优化异构网络资源分配算法研究

  更多相关文章： 能量效率 NSGA-II 异构网络 资源分配

【摘要】：随着互联网数据速率的飞速提升,无线通信技术也经历了从1G技术到4G技术,再到现在已经开始着手研究的5G技术的飞跃式的发展。异构网络就是在通信技术飞速发展过程中产生的一种可以满足用户高速率和多业务性的网络融合模式。异构网络融合了多种不同类型的基站,包括宏基站(Macrocell Base Station)、微基站(Microcell Base Station)、微微基站(Picocell Base Station)、毫微微基站(Femtocell Base Station)、中继基站(Relay Base Station)和射频单元节点。Macro/Femtocell作为新一代的异构网络,在用于增加网络覆盖量和提高吞吐量以及保证用户服务需求上有很大的优势,然而大规模的部署Femtocell会导致功率消耗显著增加,同时网络的能量效率也会明显下降。而且如果不采取有效的节能方案,能量的消耗会随着信息通信技术的快速发展消耗的更加庞大。除此之外,为了提高频谱利用率,Macro/Femtocell之间通常采用共享频谱方案,这会导致Macro基站和Femtocell用户之间的跨层干扰,从而明显的降低异构网络的性能。因此,为了满足通信技术绿色节能的发展方向,设计一个能够保证Macro/Femtocell异构网络性能并且节能的资源分配算法十分重要。本文通过对能量效率模型的研究,提出了基于整个Macro/Femtocell异构网络的能量效率模型。该能量效率模型建立在整个网络的基础上,同时考虑了实际的功率模型和跨层干扰的限制,这不仅保证了异构网络的性能,还同时满足了移动通信节约能耗的需求。在建立的能量效率模型的基础上,本文通过对多目标遗传算法的研究,针对异构网络中子载波分配、功率分配等资源分配中保证异构网络性能、降低网络能耗、提高网络能量效率等方面的问题,提出基于能效优化的异构网络资源分配算法。该算法以能量效率为优化目标,在跨层干扰和功率限制等限制条件下,进行子载波信道和功率的联合资源分配。其中,采用多目标遗传算法中的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II)进行优化的子载波分配和功率分配方案的求解。本文提出的异构网络资源分配算法以能量效率为目标函数,并引入NSGA-II算法进行子载波和功率的联合式资源分配,综合考虑了影响异构网络性能和能量效率的参数。仿真结果表明,本文提出的算法在节约能耗方面相比于不考虑干扰限制的算法有很大提升,实现了预期的目标。
【关键词】：能量效率 NSGA-II 异构网络 资源分配
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 绪论8-17
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义8-11
• 1.1.1 课题研究背景8-9
• 1.1.2 课题研究的目的和意义9-11
• 1.2 国内外研究现状及分析11-15
• 1.2.1 Macro-Femtocell两层网络研究现状11-12
• 1.2.2 节能资源分配算法研究现状12-15
• 1.3 本文主要研究内容15-17
• 第2章 异构网络资源分配关键技术17-29
• 2.1 FEMTOCELL技术17-22
• 2.1.1 Femtocell概念和特点17-18
• 2.1.2 网络架构18-20
• 2.1.3 接入方式20-21
• 2.1.4 组网方式21-22
• 2.2 OFDMA无线技术理论基础22-25
• 2.2.1 OFDMA概述22-23
• 2.2.2 OFDMA系统资源分配数学模型23-25
• 2.3 异构网络下行链路资源分配算法25-28
• 2.3.1 基于频带资源分配算法25-26
• 2.3.2 基于功率限制资源分配算法26-27
• 2.3.3 频带和功率联合资源分配算法27
• 2.3.4 算法中存在的问题27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 异构网络干扰分析及能量模型建立29-44
• 3.1 异构网络干扰分析29-32
• 3.1.1 异构网络干扰概述29-30
• 3.1.2 同层干扰分析30-31
• 3.1.3 跨层干扰分析31-32
• 3.2 下行干扰数学建模及仿真分析32-39
• 3.2.1 系统模型32-33
• 3.2.2 无线传播模型33-34
• 3.2.3 下行干扰数学模型推导及仿真分析34-39
• 3.3 基于能量效率模型的联合式资源分配算法39-43
• 3.3.1 能量效率分析39-40
• 3.3.2 能量效率优化模型40-42
• 3.3.3 联合式资源分配算法42-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第4章 基于能效优化的异构网络资源分配算法设计44-62
• 4.1 遗传算法方案设计44-46
• 4.2 基于多目标遗传算法的资源分配方案设计46-53
• 4.2.1 种群初始化46-47
• 4.2.2 适应度函数47-49
• 4.2.3 种群选择和复制49-50
• 4.2.4 种群交叉50-52
• 4.2.5 种群变异52-53
• 4.3 算法仿真结果与性能分析53-61
• 4.3.1 系统模型及仿真参数设定53-55
• 4.3.2 性能仿真分析55-57
• 4.3.3 基站发射功率对网络性能影响57-61
• 4.4 本章小结61-62
• 结论62-63
• 参考文献63-68
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果68-70
• 致谢70

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陈庆章;组建异构网应着重考虑的问题和产品现状[J];计算机时代;1994年03期

2 汪芸,顾冠群,谢俊清,兑继英,孙昌平;异构网络集成方法研究[J];计算机研究与发展;1997年03期

3 马义忠;杨红旗;高彦;専秋峰;;基于移动Agent异构网络管理的分析与设计[J];微计算机信息;2008年33期

4 黄川;郑宝玉;;多无线电协作技术与异构网络融合[J];中兴通讯技术;2008年03期

5 吴蒙;季丽娜;王X;;无线异构网络的关键安全技术[J];中兴通讯技术;2008年03期

6 李R，

本文编号：640016