异构蜂窝网基于博弈论的资源管理研究

发布时间：2017-06-20 13:17

  本文关键词：异构蜂窝网基于博弈论的资源管理研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着无线互联网的飞速发展,以及新兴业务和移动应用的广泛普及,移动用户对数据速率有了更高要求。无线网络必须不断提高通信能力,一个有效的方法是在宏基站覆盖的范围内引入基于蜂窝通信制式的飞蜂窝基站,提高指定地区网络覆盖率,形成两层异构蜂窝网。飞蜂窝基站(FBS)与宏基站(MBS)共享同一频段,MBS频谱资源有限,为最大化利用有限频谱资源,本文采用基于博弈论的资源分配方法。首先MBS对飞蜂窝网用户(FUEs)产生的单位干扰进行定价,FUEs需要对自己产生的干扰付费。MBS可以通过调整干扰价格获得最大收益,且满足所有FUEs总干扰不高于MBS预先设定的干扰门限Q,而FUEs在自身传输速率和购买干扰配额支出之间权衡以获得最大收益,为模拟该场景,在MBS和FUEs之间建立斯坦伯格博弈。同时所有FUEs由于互相竞争有限频谱资源存在利益冲突,可以在FUEs之间建立非协作子博弈来解决同层资源分配问题。本文调研两种飞蜂窝网模型:FBS密集分布和FBS稀疏分布,至于定价方案,可考虑统一定价和非统一定价,统一定价表示宏基站对所有飞蜂窝网用户单位干扰制定相同价格,非统一定价表示宏基站针对不同飞蜂窝网用户单位干扰制定不同价格。FBS稀疏分布时,可以找出资源最佳分配的固定形式。FBS密集分布时,不同FUE功率分配因互相影响而动态变化,本文据此提出带有自适应预期并行迭代功率更新算法,而针对MBS端干扰价格选择问题,提出内罚函数法,通过算法迭代循环获得资源分配近似最优解。最后构造具体网络环境,利用MATLAB进行仿真,验证了算法的优越性,从仿真结果可以看出算法是成熟的,并且能够大幅度地提高系统性能。
【关键词】：异构蜂窝网 频谱共享 资源分配 干扰定价 博弈论 内罚函数法
【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
• Abstract5-8
• 专用术语注释表8-9
• 第一章 绪论9-20
• 1.1 论文研究背景和意义9-12
• 1.1.1 网络容量扩充研究进展10-11
• 1.1.2 异构蜂窝网的诞生11-12
• 1.2 蜂窝系统动态资源分配12-16
• 1.2.1 多用户分集13
• 1.2.2 动态信道分配13-14
• 1.2.3 功率控制14-16
• 1.3 飞蜂窝网技术16-18
• 1.3.1 飞蜂窝网技术特点16-17
• 1.3.2 飞蜂窝网技术应用前景17-18
• 1.4 论文主要研究内容和结构安排18-20
• 1.4.1 论文主要研究内容18-19
• 1.4.2 论文结构安排19-20
• 第二章 博弈论与无线通信网20-28
• 2.1 博弈论20-21
• 2.1.1 博弈基本元素21
• 2.1.2 博弈的表示方法21
• 2.2 非协作博弈21-23
• 2.2.1 非协作博弈简介22
• 2.2.2 主导策略与纳什均衡22-23
• 2.3 斯坦伯格博弈23-24
• 2.4 博弈论在无线网络资源分配中的应用24-26
• 2.4.1 博弈论在单蜂窝网资源分配中的应用25-26
• 2.4.2 博弈论在异构蜂窝网资源分配中的应用26
• 2.5 本章小结26-28
• 第三章 异构蜂窝网中基于价格的资源分配28-37
• 3.1 异构蜂窝网模型28-30
• 3.1.1 异构蜂窝网用户接入机制28-29
• 3.1.2 异构蜂窝网干扰分析29-30
• 3.2 异构蜂窝网中资源分配30-33
• 3.2.1 异构蜂窝网上行传输模式31
• 3.2.2 建立博弈模型31-33
• 3.3 资源分配中博弈均衡33-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 飞蜂窝基站稀疏分布时资源分配37-58
• 4.1 宏基站对飞蜂窝网用户非统一定价37-41
• 4.1.1 非统一定价时系统资源分配37-38
• 4.1.2 非统一定价时博弈均衡38-41
• 4.2 非统一定价时系统资源分配仿真41-45
• 4.2.1 构造模拟环境41
• 4.2.2 仿真结果41-45
• 4.3 宏基站对飞蜂窝网用户统一定价45-49
• 4.3.1 集中优化法求最佳干扰价格46-47
• 4.3.2 内罚函数法求最佳干扰价格47-48
• 4.3.3 分布式议价算法求最佳干扰价格48-49
• 4.4 统一定价方案系统资源分配仿真49-55
• 4.5 系统资源分配在两种定价方案下比较55-56
• 4.6 本章小结56-58
• 第五章 飞蜂窝基站密集分布时资源分配58-71
• 5.1 飞蜂窝网用户发送功率自适应预期58-62
• 5.1.1 自适应预期并行迭代功率更新算法58-60
• 5.1.2 自适应预期参数选取60-62
• 5.2 密集分布下内罚函数法求最佳干扰价格62-65
• 5.3 密集分布下仿真结果65-70
• 5.3.1 评估自适应预期并行迭代功率更新算法性能65-67
• 5.3.2 评估密集分布时内罚函数法收敛性能67-70
• 5.4 本章小结70-71
• 第六章 总结与展望71-74
• 6.1 论文总结71-73
• 6.2 未来展望73-74
• 参考文献74-76
• 附录1 程序清单76-77
• 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文77-78
• 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目78-79
• 致谢79

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本文编号：465756