分布式天线系统中能效优化的技术研究

发布时间：2017-08-11 18:24

  本文关键词：分布式天线系统中能效优化的技术研究

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【摘要】：随着移动通信技术的快速发展,人们在获得高速率、高质量、多业务服务的同时,通信系统的能量消耗也急剧增加,这促进了以降低系统能耗、提高系统能效为目标的绿色通信技术发展。分布式天线系统作为绿色通信的重要组成部分,以其部署灵活、用户平均接入距离短、能耗低等优点而受到广泛关注,本文着重研究在分布式天线系统下能效最优的功率分配算法以及DA部署问题。为了对后面章节奠定必要的理论基础,本文首先介绍了移动通信系统的无线信道理论,包括大尺度衰落和小尺度衰落。于此同时,对分布式天线系统的传输架构以及下行链路容量进行分析,介绍了常用的能效评价指标以及能耗模型。本文对单用户场景下分布式天线系统的能效进行了分析。根据约束条件建立能效最优的优化问题,为了解决该问题,本文引入相关引理和定理,将原优化问题转化为一个两步优化求解过程。首先得到最优的天线数,最后通过Lambert函数计算能效最优所对应的分配功率。同时,与其他文章中所提的基于迭代求解Lambert函数算法进行计算复杂度比较。本文所提算法可以和计算机穷搜算法保持相同的能效性能,同时可以明显降低计算复杂度。本文对混合用户分布式天线系统场景下的DA部署问题进行了研究。不同用户采用不同的功率加权因子加以区分,根据用户的分布建立关于DA位置的优化问题。为了更好地求解该问题,本文将最小均方距离准则推广至最小加权均方距离准则,从而得到关于DA位置优化的凸问题。最后,求得DA位置在极坐标系下的闭式解。于此同时,对其能效进行分析,证明存在唯一的功率分配使得上述情况下的系统能效达到最优。仿真表明,本文得到的解在能效水平上和穷搜接近,优于等功率分配算法。本文对混合用户分布式天线系统场景下的功率分配进行了分析。不同于位置优化时的用户,这时用户有着不同的最小速率需求。本文首先根据用户的最小速率需求建立能效最大化的优化问题,由于其目标函数非凸性,本文引入了分式规划及其相关引理对目标函数进行等效转化。通过求解转化问题在其对偶域的解可以得到一个迭代功率分配算法,该算法被证明能够收敛到最优能效。收敛性通过仿真得到进一步验证,同时该算法在能效上优于传统的速率自适应算法。
【关键词】：分布式天线系统 能效 最优化 功率分配算法 位置部署
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 缩略词12-14
• 第一章 绪论14-20
• 1.1 移动通信系统的发展现状14-16
• 1.2 绿色通信研究背景与意义16-17
• 1.3 国内外绿色通信研究综述17-18
• 1.4 论文研究工作和章节安排18-20
• 第二章 分布式天线系统基本原理20-36
• 2.1 引言20
• 2.2 无线信道理论20-27
• 2.2.1 大尺度衰落20-24
• 2.2.2 小尺度衰落24-27
• 2.3 分布式天线系统架构27-32
• 2.3.1 分布式天线系统的传输模型27-28
• 2.3.2 分布式天线系统的下行链路容量28-32
• 2.4 能效评价指标及能耗模型32-35
• 2.4.1 能效评价指标32-33
• 2.4.2 能耗模型33-35
• 2.5 本章小结35-36
• 第三章 能效最优的低复杂度功率分配研究36-52
• 3.1 引言36
• 3.2 SU-DAS的网络模型36-38
• 3.2.1 速率模型36-37
• 3.2.2 能耗模型37-38
• 3.3 能效最优的功率分配38-48
• 3.3.1 优化问题的建立38
• 3.3.2 优化问题的分析与求解138-44
• 3.3.3 优化问题的分析与求解244-47
• 3.3.4 算法总结及复杂度分析47-48
• 3.4 仿真结果与分析48-50
• 3.5 本章小结50-52
• 第四章 混合用户分布DAS下的天线部署研究52-66
• 4.1 引言52
• 4.2 系统模型52-54
• 4.3 DA位置部署分析54-59
• 4.3.1 位置优化问题的建立54
• 4.3.2 均方距离准则54-56
• 4.3.3 加权均方距离准则56
• 4.3.4 优化问题的分析求解56-58
• 4.3.5 能效分析58-59
• 4.4 仿真实验及结果分析59-64
• 4.5 本章小结64-66
• 第五章 混合用户速率DAS下的功率分配研究66-78
• 5.1 引言66
• 5.2 系统模型66-68
• 5.3 优化问题求解与算法设计68-74
• 5.3.1 优化问题分析68-71
• 5.3.2 优化问题求解71-73
• 5.3.3 算法设计73-74
• 5.4 仿真实验及结果分析74-76
• 5.5 本章小结76-78
• 第六章 总结与展望78-80
• 6.1 论文内容总结78-79
• 6.2 未来研究展望79-80
• 致谢80-82
• 作者简介82-84
• 参考文献84-88

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本文编号：657587