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Moving Network场景下无线网络关键技术研究

发布时间:2020-05-19 14:18
【摘要】:随着智能移动设备的普及与用户乘坐交通工具时间的增长,来自车载用户的蜂窝流量需求不断增加。为了给车载用户提供稳定且高质量的通信服务,同时为非车载用户提供大量且泛在的接入节点,将部署于车辆顶端的移动网络节点整合到传统密集异构网络的Moving Network是第五代(The Fifth Generation,5G)及未来移动通信系统的重要场景之一。在密集异构网络空间分布的随机性和不规则性的基础上,网络节点的移动性导致了拓扑结构的动态性,极大地改变了传统的固定网络架构。因此,在动态网络拓扑的Moving Network实际部署前建立量化与分析基础网络性能的系统框架、研究无线网络关键技术在新场景中的应用、进一步分析网络性能的空间分布,是新一代通信网络发展进程中面临的关键挑战。为了解决以上问题,论文针对Mo ving Net work场景,结合随机几何与移动模型建立了基础系统框架,解决了未来移动网络下车载用户和非车载用户性能量化难题;提出了Moving Network场景中采用多点协作传输的方案,基于所建立的系统框架分析了移动网络节点协作联合传输的可行性与性能增益。进一步,基于信干比的meta分布,分析了移动网络节点对网络性能空间分布的影响,为Moving Network的实际部署提供了参考。具体研究成果为:(1)在Moving Network场景下,本文从系统的角度出发,建立了结合随机几何与移动模型的系统框架,并分析了中断概率等基础网络性能指标。利用随机几何建立网络模型,即将宏基站和移动网络节点的空间分布建模为相互独立的齐次泊松点过程。基于移动模型,推导了移动网络节点与原点间近似距离的分布。针对非车载用户,推导了单层网络中用户的中断概率,进而分析了异构Moving Network中非车载用户接入移动网络节点的概率及相应的中断概率;针对车载用户,推导了接入移动网络节点的概率与网络覆盖概率。仿真结果表明了理论分析与仿真实现的高耦合性,且Moving Network的部署可以有效提高车载用户和非车载用户的通信性能。在常见参数设置下,车载用户和非车载用户接入移动网络节点的概率分别高达90%和70%。相对于固定网络,尤其在高穿透损耗情况下,增加移动网络节点的密度可以降低非车载用户的中断概率。相对于接入固定网络,Moving Network场景下车载用户覆盖概率较稳定且有显著提升。(2)提出了 Moving Network场景中采用协作传输的方案,分析了宏基站与移动网络节点协作服务的可行性与相应的覆盖概率。在上述基础系统框架下,整合了基于协作阈值的协作多点机制,建立了 Moving Network中协作多点的可分析系统模型。基于协作机制规划了以用户为中心的协作区域,推导出了典型用户接受经过的移动网络节点与宏基站联合传输的概率与相应的覆盖概率表达式。仿真结果证明了理论分析的正确性,说明了Moving Network下协作多点(Coordinated Multi-point,CoMP)的高可行性。对比直接接入宏基站与移动网络节点的非协作模式,移动网络节点参与的协作可以有效提升非车载用户的覆盖概率。虽然网络节点过密部署反而降低网络性能,Moving Network场景下的CoMP可以有效提高达到最优网络性能时的移动网络节点密度。(3)不局限于空间平均性能分析,利用meta分布研究了 Moving Network场景中信干比的空间分布。首先,将传统的条件成功概率与m eta分布的定义扩展到网络节点移动的Moving Network场景中。其次,基于随机几何点过程理论和移动模型分别对网络节点的空间分布随机性与移动性进行建模。进而,针对单层Moving Network,推导出了网络节点高速移动情况下的条件成功概率的矩,并将其用于计算meta分布和平均本地时延。给出了一般速度下条件成功概率方差的闭式近似解,并基于近似方差求得了 meta分布的beta近似表达式。仿真验证了推导与近似的准确性。研究表明了在高速移动的单层Moving Network场景下,平均本地时延是有限的,方差随着速度增加到无穷而降低为0。最后,将以上分析扩展到两层异构Moving Network场景中,推导出了各层网络和整体网络平均成功概率和方差的表达式。仿真表明了移动网络节点可以在维持平均成功概率不变的情况下,降低用户间条件成功概率的方差。与静止网络中基站密度基本对方差没有影响不同,移动网络节点的密集部署可以提高用户间公平性。
【图文】:

移动网络,异构网络


逦逦第一章绪[6,7]。逡逑3GPP在其技术规范22.886中,,阐明了移动网络节点凭借其设备尺寸、电力储可部署天线数量等优势,可应用不同的智能天线技术和高级的信号处理机制,载用户与非车载用户提供优质的网络接入节点[7]。移动网络节点可以为随车移车载用户与经过的非车载用户提供通信服务,进而提高网络通信性能。因此,动网络节点整合进密集异构网络是未来通信发展的一种趋势。如图卜1所示的是有移动网络节点的密集异构网络场景,本文主要讨论的是在乘载大量用户的公通工具(如公交车,有轨电车,地铁等)上部署低功率节点后,网络节点的移动网络带来的影响。逡逑

模型图,曼哈顿,模型


Vr+l邋=邋a\/?邋+邋(1邋-邋a)v邋+邋a邋\/l邋 ̄a2W,别是在时隙r邋+邋1和r的速度向量。IV,是均值为0、向量a、v、(7分别代表了记忆程度、近似的均值、点到达边界时,会将其方向调转180度,以保持远时间相关水平。当时,当前的速度与之前的型逡逑点的运动并不能遍布整个区域,比如个体的运动由种地理受限的模型中,最早是利用随机的图形来对移动模型(City邋Section邋Mobility邋Model,邋CS)邋[17]。其变形为曼哈顿模型(Manhattan邋Mobility邋Model)。的街道上移动。在十字路口节点以0.5的概率直行,具体模型图如下所示。逡逑 ̄rn逡逑
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TN929.5

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本文编号:2671017

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