SON网络架构下的能效优化技术研究

发布时间：2017-09-18 22:08

  本文关键词：SON网络架构下的能效优化技术研究

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【摘要】：随着全球信息化建设的快速推进以及大数据、云计算、互联网+等新型技术的蓬勃发展,移动互联网逐渐成为承载各种新型业务发展的基础性平台。由于越来越多由固网提供服务的业务逐渐向无线接入方式转变,导致了移动数据流量呈现指数式增长,而密集小蜂窝网络(SCN,Small Cell Network)与异构网络(HetNets,Heterogeneous Networks)等新型网络通过大规模部署低功率接入点(LPN,Low Power Node)和增加基站密度的方式能够有效地加强网络覆盖和提升系统容量,因此得到了广泛的研究与应用。虽然大规模的无线网络部署能够带来良好的网络覆盖性能,却造成了严重的网络能耗问题,同时网络中节点数目的增多也增加了网络管理上的复杂度。本论文在5G无线网络技术研究背景下,针对自组织网络(SON,Self-organizing Network)下的能效优化技术展开了研究。首先针对SON理论和关键技术进行了全面深入的调研,给出了SON在LTE网络中的体系架构。围绕SON体系架构主要介绍了HetNets的组网原理及其挑战,其中对小区范围覆盖扩展以及干扰协调技术进行了详细介绍。在此基础上,详细介绍了SCN和HetNets中关于基站休眠节能技术的研究现状,在宏基站保障网络覆盖的情况下,通过动态控制LPN的工作模式,对网络负载的空时波动特征的利用,实现能源效率的有效提升。接着针对密集SCN中休眠节能技术展开深入研究,提出了基于联合基站休眠和倾角调整的新型节能方法。该方案在三扇区Micro BS构成的同构密集网络场景下,利用分布式SON架构的特点将动态休眠策略与倾角调整策略分为两个阶段实现,相互配合完成节能目的。第一阶段算法按照为实现休眠设计的效用函数完成对扇区分类,将能够休眠的扇区集合作为待休眠扇区集合。第二阶段对待休眠扇区进行模式重调整,对其中不适合休眠的扇区进行模式切换,使其保持开启状态,并对开启的扇区采取倾角调整策略,保障网络覆盖和网络服务质量(QoS,Quality of Service)。为了能够有效地对倾角进行调整,在第二阶段给出以分配固定倾角调整方案的基础上,又提出两种改进型方案,即倾角优化调整方案和改进型倾角优化调整方案。改进型方案在实现倾角调整时没有采用分配固定倾角的作法,而是通过为倾角调整设计的性能指标函数来确定最优的倾角组合,实现倾角调整的目的。仿真表明,所提出的三种方案能够有效地跟踪网络负载的波动实现基站的动态休眠,并利用扇区天线倾角的调整来改善网络的覆盖与QoS。基于分配固定倾角方案能够有效地降低算法复杂度,基于倾角优化调整方案在网络阻塞概率方面性能比较稳定,而改进型倾角优化调整方案则是在网络能效与阻塞概率方面的最佳折中方案。最后在SCN基于倾角优化调整休眠方案的基础上,提出了适合HetNets中微微基站(Pico BS)的新型基站休眠节能方法。该方案根据HetNets的特点,综合考虑宏扇区天线倾角对扇区用户频谱效率、周围扇区用户的频谱效率以及对周围用户干扰等因素,设计了用于衡量宏扇区天线倾角调整的性能指标函数,以协助完成倾角优化调整。随后根据是否采用倾角调整,提出两种不同的动态Pico BS休眠算法,即贪婪式与基于倾角调整的贪婪式。贪婪式休眠算法按照设计的休眠效用函数逐个测试网络中的所有Pico BS,对能够进入休眠的Pico BS直接进行休眠处理,该算法只是最大限度的关闭Pico BS,并没有考虑网络中可能出现的覆盖漏洞和QoS下降问题。而基于倾角调整的贪婪式休眠算法在保证最大限度关闭Pico BS的基础上,通过采用倾角优化调整来解决由于基站关闭带来的网络覆盖漏洞和QoS下降问题。仿真结果表明,基于倾角调整的贪婪式休眠算法在节能效果和网络阻塞控制方面较传统休眠算法都有着显著地提升。
【关键词】：自组织网络 密集小蜂窝网络 异构网络 基站休眠 倾角调整
【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5-7
• Abstract7-11
• 本论文专用术语注释表11-13
• 第一章 绪论13-23
• 1.1 引言13
• 1.2 移动通信系统演进过程13-16
• 1.3 论文研究背景及意义16-17
• 1.4 绿色通信技术研究现状17-20
• 1.5 论文内容与结构安排20-23
• 第二章 自组织网络技术基础23-37
• 2.1 引言23
• 2.2 SON综述23-28
• 2.2.1 SON标准化进程24-27
• 2.2.2 SON在LTE网络中的体系架构27-28
• 2.3 异构网络概述28-34
• 2.3.1 HetNets的组网方式29-31
• 2.3.2 技术挑战31-34
• 2.4 无线网络节能技术34-36
• 2.4.1 Honets基站节能技术34-35
• 2.4.2 HetNets基站节能技术35-36
• 2.5 本章小结36-37
• 第三章 密集网络中扇区倾角调整休眠方法37-55
• 3.1 引言37
• 3.2 系统模型37-41
• 3.2.1 信道增益模型38-40
• 3.2.2 UE可获得的数据速率模型40-41
• 3.2.3 SCN日常负载强度变化趋势41
• 3.3 基于分布式SON的倾角调整休眠算法41-49
• 3.3.1 第一阶段扇区休眠方案42-43
• 3.3.2 第二阶段扇区模式优化调整方案43-47
• 3.3.3 改进型扇区模式优化调整方案47-48
• 3.3.4 用户移交方案48-49
• 3.4 仿真结果及分析49-53
• 3.5 本章小结53-55
• 第四章 异构网络中基于倾角调整的动态休眠方法55-75
• 4.1 引言55
• 4.2 系统模型55-59
• 4.2.1 UE可获得的数据速率模型56-58
• 4.2.2 SCN日常负载强度变化趋势58-59
• 4.3 基于SON的迭代闭环式倾角调整休眠方案59-68
• 4.3.1 Pico BS休眠效用函数60-61
• 4.3.2 基站天线倾角调整的性能函数61-62
• 4.3.3 基于SON的迭代式闭环倾角调整休眠算法62-65
• 4.3.4 UE接入技术与移交准则65-67
• 4.3.5 基于SON的迭代式闭环倾角调整休眠算法的实现67-68
• 4.4 仿真结果及分析68-73
• 4.5 本章小结73-75
• 第五章 总结与展望75-77
• 5.1 全文工作总结75
• 5.2 今后工作展望75-77
• 参考文献77-83
• 作者攻读硕士学位期间的研究成果83-85
• 致谢85

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本文编号：877761