高密度网络中基于分簇聚类算法的资源分配策略研究

发布时间：2017-08-22 00:16

  本文关键词：高密度网络中基于分簇聚类算法的资源分配策略研究

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【摘要】：日益增长的高速数据业务需求对未来移动通信网络提出了越来越高的要求。然而,扩展频谱资源花费巨大,物理层技术已经接近通信链路的香农极限,继续演进带来的增益有限,因此,系统吞吐量和频谱效率的提升主要依靠网络架构演进。高密度网络可以应对热点区域数据量几何级增长带来的挑战,是学术界主推的用于解决未来海量数据业务的新型网络架构。 引入家庭基站可以有效提升室内覆盖和室内业务服务质量,但密集部署、重叠覆盖、用户插拔及位置随机产生的干扰问题也更加严重,需要提出针对高密度家庭基站网络特性的无线资源管理方案。虽然单个家庭基站的功耗很低,密集部署会导致给定区域内家庭基站的数量急剧增加,相应的总功耗也会增加,降低高密度网络的功耗也是接下来的几年中需要解决的问题。 本文主要研究高密度家庭基站网络的资源分配和能效优化问题,并提出了两阶段资源分配方案和基于分簇的功耗优化方案,显著提升了系统吞吐量和频谱效率,同时降低了高密度网络的总功耗。本文的主要工作如下： 第一,通过分析高密度家庭基站网络中的干扰场景及特点,得出部分频率复用、准空白子帧等传统资源分配方案的不足,进而引入基于分簇的资源分配方案以降低高密度网络的处理复杂度。在此基础上,提出了改进的K-means分簇算法。 第二,提出了两阶段资源分配方案,通过分簇降低处理复杂度,并最大化系统吞吐量。资源分配方案的实现包括两个阶段：第一阶段采用贪婪算法尽量给簇内的每个家庭基站分配信道质量最优的资源块；第二阶段对未得到最佳资源块的用户予以补偿。仿真结果表明所提的两阶段资源分配方案在平均信干噪比、系统吞吐量和频谱效率三个方面均优于基于分簇的启发式最小化小区间干扰的子信道分配算法。 第三,提出了一种基于分簇的休眠方案,在分簇结果的基础上,设定最小化系统功耗为优化目标,使尽可能多的家庭基站处于休眠状态。休眠方案包括每个簇头独立进行本簇的休眠决策和簇头间通过信息交互完成簇间协调两大部分。仿真结果表明,在不同的用户总数和接入用户数限制条件下,所提的基于分簇的休眠方案得到的平均ACTIVE基站数总是最少的,即系统总功耗比两种对照方案低,验证了所提方案在降低系统功耗方面的有效性,而且该方案在用户数较多的场景下仍然能取得较大的性能增益,说明所提方案适用于高密度网络。 论文最后对研究内容进行了全面总结,并对未来的研究方向进行了展望。
【关键词】：高密度网络 家庭基站 分簇 资源分配 休眠方案
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 图表目录11-13
• 第一章 绪论13-21
• 1.1 研究背景与意义13-14
• 1.2 高密度网络特性分析14-19
• 1.2.1 家庭基站简介15
• 1.2.2 高密度网络架构15-16
• 1.2.3 高密度网络的技术挑战16-17
• 1.2.4 高密度网络中的待研究问题17-19
• 1.3 论文的主要创新点和结构安排19-21
• 1.3.1 论文创新点19-20
• 1.3.2 论文结构安排20-21
• 第二章 高密度网络资源分配及能效的研究现状21-37
• 2.1 高密度网络资源分配的研究现状21-28
• 2.1.1 高密度网络中的干扰分析21-23
• 2.1.2 传统资源分配策略的局限性23-24
• 2.1.3 基于分簇的资源分配策略24-25
• 2.1.4 改进的K-means分簇算法25-28
• 2.2 高密度网络能效的研究现状28-35
• 2.2.1 高密度网络的能效需求28-29
• 2.2.2 高密度网络的能耗组成29-32
• 2.2.3 高密度网络的能效优化32-35
• 2.3 本章小结35-37
• 第三章 高密度网络架构下基于分簇的两阶段资源分配方案37-51
• 3.1 基于分簇的两阶段资源分配方案37-43
• 3.1.1 方案总体描述37-38
• 3.1.2 优化问题分析38-40
• 3.1.3 两阶段资源分配方案40-43
• 3.2 仿真结果及分析43-49
• 3.2.1 仿真假设43-46
• 3.2.2 仿真结果分析46-49
• 3.3 本章小结49-51
• 第四章 高密度网络架构下基于分簇的休眠方案51-63
• 4.1 基于分簇的休眠方案51-57
• 4.1.1 方案总体描述51-52
• 4.1.2 优化问题分析52-53
• 4.1.3 休眠方案53-57
• 4.2 仿真结果及分析57-62
• 4.2.1 仿真假设57-59
• 4.2.2 仿真结果及分析59-62
• 4.3 本章小结62-63
• 第五章 总结与展望63-65
• 5.1 全文研究工作总结63-64
• 5.2 未来研究工作展望64-65
• 参考文献65-71
• 附录 缩略语71-75
• 致谢75-77
• 攻读硕士学位期间发表的论文目录77

【参考文献】

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1 周涓;熊忠阳;张玉芳;任芳;;基于最大最小距离法的多中心聚类算法[J];计算机应用;2006年06期

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本文编号：715964