基于图论的异构网络物理小区标识自配置与频谱分配算法研究

发布时间：2017-10-16 13:36

  本文关键词：基于图论的异构网络物理小区标识自配置与频谱分配算法研究

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【摘要】：移动互联网的快速发展与多媒体业务迅速兴起,用户需求的数据流量与日俱增,为缓解用户需求与宏蜂窝网络容量有限及室内覆盖不高的矛盾,在宏蜂窝网络中引入不同种类的小功率基站节点,有效的解决宏蜂窝网络中存在的覆盖问题,同时提高了网络的容量与频谱效率。然而在异构网络环境下,小区种类多样化,终端用户的小区选择和切换至关重要,而物理小区标识是小区选择与切换的重要参数,与此同时异构网络中的频谱分配对整个网络的性能有着重要影响,因此对异构网络中物理小区标识自配置与频谱分配算法的研究具有重要的意义。本文主要对异构网络中Pico小区的PCI自配置算法和Femto网络频谱分配算法进行了研究。其主要工作如下:(1)研究了Macro-Pico两层异构网络中Pico小区的PCI自配置算法。考虑到目前算法仅仅满足PCI的不冲突和不混淆的基本原则,并没有追求PCI复用干扰最小化、PCI的使用个数最小化的优化目标,因此本文提出了基于PCI复用频数的贪婪算法:首先根据网络中PCI使用频数决定PCI的使用顺序,其次利用Floyd算法获得小区之间的跳数并计算每个小区的权值,然后再贪婪的复用每个PCI,减少PCI的使用个数。在此基础上,本文还提出了一种基于PCI干扰最小的贪婪算法,在避免冲突和混淆阶段,优先给小区之间距离最小的两个小区配置不同的PCI,在干扰最小化阶段借助UE测量方法,给小区配置复用干扰最小的PCI,最小化PCI的复用干扰。仿真结果表明所提算法与现有的PCI自配置相比,具有更低的冲突与混淆概率,以及更优的信号与干扰加噪声比。(2)研究了Macro-Femto两层异构网络中的频谱分配算法。考虑到目前频谱划分的现状及Femto基站的特性,利用认知无线电技术,在分布式贪婪算法的基础上,以优化频谱效率为目标提出了基于用户信号与干扰加噪声比的动态频谱分配算法,仿真结果表明该算法具有更好的系统吞吐量;然后从家庭用户实际速率需求出发,提出基于用户速率需求的动态频谱分配算法,仿真表明该算法具有更好的用户需求满足率。
【关键词】：LTE 异构网络 物理小区标识 自配置 频谱分配
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-19
• 1.1 课题研究背景及意义10-12
• 1.2 LTE异构蜂窝网络概述12-15
• 1.3 国内外研究现状15-17
• 1.4 本文研究内容及章节安排17-19
• 第二章 基于Pico-BS部署的异构网络PCI自配置算法19-46
• 2.1 物理小区标识19-28
• 2.1.1 物理小区标识自配置概述19-21
• 2.1.2 PCI与同步、参考信号的关系21-24
• 2.1.3 物理小区ID分配原则与方式24-28
• 2.2 物理小区标识自配置的场景28-30
• 2.2.1 新增单个Pico基站28-29
• 2.2.2 大规模部署Pico基站29-30
• 2.3 物理小区标识自配置图论模型30-33
• 2.3.1 图的相关概念模型30-32
• 2.3.2 最短路径模型32-33
• 2.4 物理小区标识自配置算法设计33-45
• 2.4.1 图着色算法34-38
• 2.4.2 基于PCI复用频数的贪婪算法38-41
• 2.4.3 基于PCI干扰最小的贪婪算法41-45
• 2.5 本章小结45-46
• 第三章 基于Femto-BS部署的认知Het-Nets频谱分配算法46-61
• 3.1 频谱动态分配的重要性46-47
• 3.2 两层认知异构网络47-50
• 3.3 频谱分配图论模型50-52
• 3.4 频谱动态分配算法设计52-60
• 3.4.1 基于最大频谱效率的分配算法52-56
• 3.4.2 基于用户公平性的分配算法56-58
• 3.4.3 基于用户速率需求的分配算法58-60
• 3.5 本章小结60-61
• 第四章 物理小区ID和频谱分配算法仿真与结果分析61-73
• 4.1 物理小区ID自配置算法仿真与分析61-65
• 4.1.1 仿真场景与参数设置61-63
• 4.1.2 仿真结果与性能分析63-65
• 4.2 频谱分配算法仿真与分析65-72
• 4.2.1 仿真场景与参数设置66-67
• 4.2.2 仿真结果与性能分析67-72
• 4.3 本章小结72-73
• 总结与展望73-75
• 参考文献75-80
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果80-81
• 致谢81-82
• 附件82

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本文编号：1042973