异构蜂窝网络融合方法的研究

发布时间：2017-06-08 09:07

  本文关键词：异构蜂窝网络融合方法的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目前随着第四代移动通信技术的推广,越来越多的人开始接受并使用这种新技术,然而移动互联网的兴起和无线多媒体业务增加的网络流量,蜂窝网络系统的负担也在日益加重。运营商通过在宏蜂窝网络覆盖区域部署更多的小基站,来减轻宏基站的网络负载,已经成为时下解决宏蜂窝网络负载过重的主要手段。小基站是一种短范围、低功耗和易部署的无线接入点。将小基站部署在主流的宏蜂窝网络中组成融合的异构网络,可以有效地改善网络系统容量、室内深度覆盖和提升用户感知。另外,由于小基站和宏基站的网络体系结构不同,因此宏基站与小基站之间的切换和小基站接入成为异构网络之间融合的主要难题。虽然小基站的部署能够满足日益增长的高数据速率需求,但小基站部署的密集性会造成覆盖区域内用户设备频繁的切换,尤其是对高速运动的用户来说有些切换完全是不必要的。宏基站比小基站的发射功率高,因此用户更倾向于接入宏基站,这就使得原本拥塞的宏蜂窝网络的负载更加严重,小基站的利用率也会降低,而且小区范围扩展CRE(Cell Range Extension)也会带来异构网络间的干扰问题。针对异构网络间切换的问题,本文提出了一种基于X2接口的多准则切换判决算法。这种算法可以实现异构基站之间基于X2接口的互连,从而简化了切换过程,相应的信令花销也减少了。同时考虑到高速移动用户的切换问题,通过测量用户接收到邻近基站的信号质量,再结合驻留在小基站的时间和可利用带宽两个切换判决准则,决定是否切换到小基站。实验结果表明,这种方法可以有效地减少高速移动用户的切换次数,从而也减少了系统信令花销,缓解了系统信令负载压力。针对小基站利用率比较低的问题,本文提出了一种基于负载的自适应偏移量的小区接入算法。这种算法是基于宏基站的负载即接入到宏基站上用户的数量,通过与负载因子的比较,利用对数函数的函数特性,可以动态地增加或减小偏移量的值,从而决定用户设备转移到小基站的时机和自由度。实验结果表明,本文所提出的算法在提高小基站利用率的同时缓解了宏基站的负载压力,同时也改善了系统的平均吞吐量。针对CRE引起的异构网络间的干扰问题,本文提出了一种基于ABS(Almost Blank Subframe)的eICIC(enhanced Inter Cell Interference Coordination)干扰管理优化算法,并提供了一个目标函数来优化系统性能,找出最优的小区范围扩展偏移量Offset和ABS%,在提高小基站利用率的同时缓解了干扰影响。实验结果表明,该算法可以明显地改善用户数据速率公平性和系统网络容量。
【关键词】：异构网络 融合 切换 小区接入 干扰管理
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 专用术语注释表9-12
• 第一章 绪论12-17
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.2 异构网络融合方法的研究现状13-14
• 1.3 本文的研究内容14-15
• 1.4 论文结构安排15-17
• 第二章 异构网络相关知识介绍17-31
• 2.1 LTE-A网络17-22
• 2.1.1 系统架构17-19
• 2.1.2 关键技术19-22
• 2.2 小基站技术22-25
• 2.2.1 小基站的关键技术23
• 2.2.2 小基站技术问题及挑战23-25
• 2.3 小基站的移动性管理25-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 基于X2接口的多准则切换判决算法31-48
• 3.1 X2接口的异构网络切换仿真实现31-36
• 3.1.1 X2接口简介31-32
• 3.1.2 异构网络的X2接口互连的仿真实现32
• 3.1.3 X2接口切换的仿真实现32-36
• 3.2 基于X2接口的多准则切换判决算法36-40
• 3.2.1 信号测量36-38
• 3.2.2 接入控制条件38-39
• 3.2.3 算法整体流程39-40
• 3.3 网络仿真器NS-340-43
• 3.3.1 NS-3 简介41
• 3.3.2 NS-3 的基本仿真模型41-42
• 3.3.3 NS-3 支持的LTE模块42-43
• 3.4 仿真实验及实验结果分析43-47
• 3.4.1 仿真实验43-44
• 3.4.2 实验结果分析44-47
• 3.5 本章小结47-48
• 第四章 基于负载的自适应偏移量的小区接入算法48-60
• 4.1 异构网络的小区接入方案及干扰管理48-52
• 4.1.1 传统的小区接入方案48-49
• 4.1.2 基于负载的自适应偏移量的小区接入方案49-51
• 4.1.3 干扰管理51-52
• 4.2 仿真实验52-54
• 4.2.1 异构网络仿真模型52-53
• 4.2.2 目标参数定义53-54
• 4.2.3 无线信道模型54
• 4.3 实验结果分析54-59
• 4.3.1 偏移量对性能的影响54-56
• 4.3.2 负载因子对性能的影响56-57
• 4.3.3 QoS与负载因子的关系57-58
• 4.3.4 干扰管理的性能分析58-59
• 4.4 本章小结59-60
• 第五章 基于ABS的eICIC干扰管理优化算法60-68
• 5.1 异构网络的干扰管理及优化60-64
• 5.1.1 eICIC干扰管理60-61
• 5.1.2 优化模型61-63
• 5.1.3 优化算法63-64
• 5.2 仿真实验及实验结果分析64-67
• 5.2.1 仿真实验64-65
• 5.2.2 实验结果分析65-67
• 5.3 本章小结67-68
• 第六章 总结与展望68-70
• 6.1 工作总结68-69
• 6.2 研究展望69-70
• 参考文献70-73
• 致谢73

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本文编号：432019