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基于平流层平台的海上宽带通信系统部署优化研究

发布时间:2018-03-07 06:42

  本文选题:平流层平台 切入点:船载中继站 出处:《大连海事大学》2017年硕士论文 论文类型:学位论文


【摘要】:随着"一带一路"的推进和我国航运事业的不断发展,海上船只数量激增,对海上通信提出了更高的需求。鉴于海上地理环境的特殊性,许多在陆地上应用的先进通信技术无法或者极难在海上环境中进行实施,因此追求功能上继续完善、成本上继续下降、使用方式上更加适应海上用户的海上宽带通信方式迫在眉睫。本文结合当前海上宽带通信的具体需求,提出一种基于平流层平台的海上宽带通信系统,并对其网络部署与拓扑优化问题开展研究,主要工作分为如下几个方面:首先,本文深入研究了以平流层平台为主的临近空间通信技术,并分析了3GPPReleasel0中的中继技术,提出了一种基于平流层平台的海上宽带通信系统,该系统通过将地面蜂窝网,平流层平台与船载中继站相结合的方式,实现陆地宽带网络向海上的有效延伸,构成海地一体化通信系统,能够更好地满足海上用户的宽带通信需求。其次,针对融合网络部署组网的首要问题,即平流层飞艇的部署优化(HDO)问题开展研究,联合考虑平流层平台的通信性能和融合网络的架构特点,并分析网络部署规划工程实践中所涉及的关键因素,提出了基于树型的平流层飞艇节点拓扑结构,并运用运筹学方法建立数学模型,实现了较为完整的网络拓扑优化方法体系,以期在实现对目标区域覆盖需求的同时,实现网络部署成本的最小化。接下来,为了提高海岛、油田等热点接入区域网络的可靠性,本文在一重覆盖的基础上,提出了对网络进行二重覆盖的最小覆盖重数要求,并使用线性规划求解器Gurobi对数学模型进行求解。在仿真实验中,本文首先在小规模场景中验证了数学模型的正确性,然后逐步增大场景规模,验证了模型的可扩展性。之后针对大规模场景部署规划中,Gurobi求解过程存在的"维数灾难"问题,本文使用遗传算法对融合网络架构进行求解,为了加快遗传算法的收敛速度,我们对遗传算法进行改进,提出一种变长度染色体的改进型遗传算法,并验证了算法的可行性、扩展性、高效性。在对比实验中,Gurobi无法获得大规模网络下的优化结果,而改进的遗传算法仍能为指定场景提供网络部署的近似最优方案。
[Abstract]:With the promotion of "Belt and Road" and the continuous development of China's shipping industry, the number of vessels at sea has increased dramatically, which has put forward a higher demand for maritime communications. In view of the particularity of the marine geographical environment, Many of the advanced communications technologies used on land cannot or are extremely difficult to implement in the marine environment, so they seek to continue to improve their functions and their costs continue to fall. This paper proposes a sea broadband communication system based on stratospheric platform. The network deployment and topology optimization are studied. The main work is as follows: firstly, this paper deeply studies the near space communication technology based on stratospheric platform, and analyzes the relay technology in 3GPPRELELE0. In this paper, a sea broadband communication system based on stratospheric platform is proposed. By combining terrestrial cellular network, stratospheric platform and shipborne relay station, the system can effectively extend the land broadband network to the sea. An integrated communication system in Haiti can better meet the broadband communication needs of maritime users. Secondly, research is carried out on the most important issue of integrating network deployment and networking, that is, the optimization of the deployment of stratospheric airships. Considering the communication performance of stratospheric platform and the architecture characteristics of fusion network, the key factors involved in network deployment planning engineering are analyzed, and the topological structure of stratospheric airship nodes based on tree is proposed. Using the operational research method to establish the mathematical model, a relatively complete network topology optimization method system is realized, in order to realize the minimum of network deployment cost while covering the target area. Next, in order to increase the island, the network deployment cost is minimized. On the basis of one repeat cover, this paper puts forward the requirement of minimum coverage multiplicity of double cover for oil field and other hot spots to connect to the area network. The linear programming solver Gurobi is used to solve the mathematical model. In the simulation experiment, the correctness of the mathematical model is first verified in a small scale scenario, and then the scene scale is gradually increased. The extensibility of the model is verified. Then, aiming at the problem of "dimension disaster" existing in the Gurobi solution process of large-scale scene deployment planning, this paper uses genetic algorithm to solve the fusion network architecture, in order to speed up the convergence of genetic algorithm. We improve the genetic algorithm, propose an improved genetic algorithm with variable length chromosomes, and verify the feasibility, expansibility and efficiency of the algorithm. The improved genetic algorithm can still provide an approximate optimal scheme for network deployment in a given scenario.
【学位授予单位】:大连海事大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TN914

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本文编号:1578377

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