基于Femtocell的LTE-A异构网络干扰协调技术研究

发布时间：2017-09-01 21:25

  本文关键词：基于Femtocell的LTE-A异构网络干扰协调技术研究

  更多相关文章： LTE异构网络 Femtocell 部分频谱共享 图论 Q-learning 协作多点传输

【摘要】：随着移动通信技术的发展,移动终端用户的需求变得更加丰富多样,这就给网络覆盖和容量带来了新的挑战。传统的单层蜂窝网结构在系统性能和用户体验方面的提升是有限的,已经不能满足用户日益增长的业务需求,因此,异构网络的概念被提出。LTE-A异构网络是在传统的单层宏小区网络上引入低发射功率的小型基站(Small Cell),主要包括家庭基站(Femtocell)、微微蜂窝基站(Picocell)等。引入Small Cell后的异构网络,能有效地提高系统容量和网络性能,但同时也带来了负面的影响,由于网络结构的复杂度增加从而使得干扰情况更加复杂。本文围绕着Femtocell的LTE-A异构网络干扰协调问题展开研究,首先详细介绍了Femtocell技术,对Femtocell研究现状进行了概述。其次,分析了双层异构网络中的干扰场景,并对现有的干扰协调技术做了详细的阐述以及总结。最后,提出了两种干扰协调方案来解决异构网络中的干扰问题。本文主要工作如下:(1).针对单宏小区场景下的小区内部干扰,提出了基于部分频谱共享的认知图论着色法来解决小区内部的跨层和同层干扰问题。通过对整个频段的共享和专用部分划分,引入认知无线电技术来检测频谱达到解决跨层干扰的目的,同时采用了图论着色原理解决同层干扰问题。仿真结果表明,该方案不仅提高了整个网络的吞吐量,同时还对受干扰严重的用户性能进行了有效保护。(2).针对多宏小区场景下的小区间干扰,提出了基于负载预测和协作多点传输的频谱复用方案来解决小区之间的跨层和同层干扰问题。先是通过引入部分频率复用方案来解决小区间的跨层干扰问题,再通过Q-learing算法预测小区的边缘负载值,根据预测值采用协作多点传输技术合理地调配频谱资源,达到提升边缘用户吞吐量的目的,从而提高小区边缘区域的整体吞吐量性能。
【关键词】：LTE异构网络 Femtocell 部分频谱共享 图论 Q-learning 协作多点传输
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 课题来源及研究意义9-10
• 1.2 关于Femtocell干扰协调的国内外研究现状10-12
• 1.2.1 下行干扰场景10
• 1.2.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 论文的主要工作内容与安排12-13
• 第二章 基于Femtocell的LTE-A异构网络干扰协调综述13-28
• 2.1 LTE-A异构网络概述13-14
• 2.2 Femtocell研究现状综述14-20
• 2.2.1 Femtocell的网络特性14-15
• 2.2.2 Femtocell在双层异构网络中的配置15-17
• 2.2.3 Femtocell的主要研究热点17-20
• 2.3 基于Femtocell的干扰协调技术研究20-27
• 2.3.1 Femtocell双层网络的干扰场景分析20-22
• 2.3.2 基于Femtocell的干扰协调技术22-26
• 2.3.3 干扰协调算法总结26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 基于部分频谱共享的认知图论着色法28-47
• 3.1 认知无线电基础28-36
• 3.1.1 认知无线电简介28-30
• 3.1.2 认知频谱分配技术和模型30-32
• 3.1.3 基于认知的家庭基站网络干扰协调技术32-36
• 3.2 基于认知的图论着色法36-39
• 3.2.1 基于认知网络的图论模型36-37
• 3.2.2 图论着色法基本原理37-39
• 3.3 本章算法原理阐述39-43
• 3.3.1 干扰场景39-40
• 3.3.2 系统模型40-41
• 3.3.3 算法流程41-43
• 3.4 仿真结果与分析43-46
• 3.4.1 仿真设置43
• 3.4.2 仿真结果与分析43-46
• 3.5 本章小结46-47
• 第四章 基于负载预测和CoMP的频率复用算法47-65
• 4.1 LTE网站中的部分频率复用47-50
• 4.2 协作多点传输技术50-52
• 4.3 Q学习算法理论基础52-54
• 4.3.1 强化学习基本原理52-53
• 4.3.2 Q学习算法53-54
• 4.4 本章算法原理阐述54-60
• 4.4.1 干扰场景54
• 4.4.2 系统模型54-57
• 4.4.3 算法流程57-60
• 4.5 仿真结果与分析60-64
• 4.5.1 仿真设置60-62
• 4.5.2 仿真结果与分析62-64
• 4.6 本章小结64-65
• 总结与展望65-67
• 参考文献67-73
• 攻读硕士学位期间获得的研究成果73-74
• 致谢74-75
• 附件75

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本文编号：774397