基于模糊逻辑的用户调度研究
发布时间：2021-08-13 12:17
移动通信技术飞速发展,第五代移动通信技术对于传输速率、时延、可靠性、流量密度等方面都有了更高的要求。在无线通信系统中,用户调度是无线资源管理的重要组成部分,对提升系统性能有重要意义,同时也是避免通信过载的重要手段之一。在实际的多用户混合波束成形系统中,由于用户间存在干扰,并且基站射频链路数往往小于用户数,因此基站不能在同一时频资源上为所有用户提供服务。为了获得较好的系统性能,有必要设计合理可行的用户调度算法。在混合波束成形系统中,用户调度问题需要在“用户”和“波束”两个维度上进行考量,用户调度过程即波束和用户进行匹配的过程,因此比传统的用户调度问题更加复杂。在网络切片场景下,为了实现切片间相互隔离,合理的用户调度也是十分必要的。本文针对混合波束成形系统中用户较复杂的情况,当不同用户有不同的需求,无法用统一标准衡量用户的“活跃度”时,提出基于模糊逻辑的用户调度算法和波束选择算法。以用户默认优先级、时延和数据包大小为模糊输入,根据用户和系统特点,设计相应的模糊运算和解模糊过程,得到用户的“活跃度”排序列表,选取活跃度高的用户作为调度用户。定义一个效用函数作为目标函数,该目标函数综合考虑了系...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
波束成形原理结构图[36]
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-15-2.4.3数字波束成形技术数字波束成形技术与模拟波束成形技术相比区别是收发端的天线阵列中，的每一个阵元都需要一条射频链路与数字基带相连，因此射频链路数与天线数量是相同的。当数字波束成形技术应用于大规模天线阵列时，需要大量的射频链，系统复杂度大大提高。但是数字波束成形系统的性能是最优的，并且支持多个数据流通信。数字波束成形系统的系统模型如图2-3所示。图2-3数字波束成形系统模型数字波束成形系统中，传输信号在数字基带上经过预编码处理，预编码过程可以表示为式(2-13)形式。BBy=Fs(2-13)式中BBF——数字波束成形预编码矩阵；s——发送端的传输信号；y——预编码处理后的待发送信号。现有的数字波束成形预编码技术一般可以分为两类：线性预编码和非线性预编码。常见的非线性预编码主要有以下几种：模代数预编码[42]（TomlinsonHarashimaPrecoding,THP）、脏纸编码[43]（DirtyPaperCoding,DPC）和矢量扰动预编码[44]（VectorPerturbation,VP）等技术。非线性的预编码的性能较好，但是预编码过程通常会引入一些非线性的计算过程，如取模计算、迭代计算等，因此这种算法的计算复杂度较高，会带来较高的译码代价，因此在实际无线通信系统中并不常用。常见的线性预编码主要有以下几种：迫零预编码[45]（ZeroForcing,ZF）算法、信道块对角化[46]（BlockDiagonalization,BD）预编码算法和信道奇异值分解算法。相比于非线性预编码算法，线性预编码算法的复杂度更低，因此在实际的无线通信系统中应用RF射频链RF射频链RF射频链
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-17-传输的过程就可以转化为简洁的“对角化”形式，信道空间自由度的优势可以被充分发挥，信道的相关性降低，把传输的过程转化为了一个具有平行子信道的对角矩阵形式，系统容量得到很大的提升。2.4.4混合波束成形技术数字波束成形系统的天线数量和射频链路数相等，可使系统获得最优性能，理论推导和软件仿真可以验证这一点，但是应用在实际的通信系统中是不可行的。数字波束成形技术的硬件成本高，耗能较大，对于实时信号处理的要求高，计算复杂度高，并且随着天线数量增多时，复杂度呈指数形式增加，因此不适合应用于大规模MIMO系统和毫米波系统。模拟波束成形系统硬件结构简单，复杂度低并且容易实现，但是模拟波束成形技术只能支持单数据流，收发机将有限的信号能量在某个方向集中，因此毫米波频段信号在传输过程中产生的损耗正好可以被克服，同时因为提高了接收信号的解调信噪比，但是在实际应用过程中，小区中往往有多个用户，用户之间存在信号干扰，因此系统性能较差。因此，模拟波束成形系统结合了二者的优点，在系统性能和复杂度之前取得了良好的折中，模拟波束成形系统分别由数字域和模拟域构成，射频链路数不需要等于天线数量，每一条射频链可以和多个天线的阵元相连接，射频链路数远远小于天线数量。混合波束成形首先进行数字基带信号的数字预编码处理，达到降低多用户之间干扰的目的，然后再进行模拟域波束成形，将信号的能量集中在特定方向上，通信系统的性能得到提高。混合波束成形系统模型如图2-4所示。图2-4混合波束成形系统模型数字域和模拟域构成的混合系统结构已经引起全世界相关从业者的关注。
【参考文献】：
硕士论文
[1]面向5G网络切片的无线资源调度算法研究[D]. 丁焓.西安电子科技大学 2018
本文编号：3340414
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
波束成形原理结构图[36]
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-15-2.4.3数字波束成形技术数字波束成形技术与模拟波束成形技术相比区别是收发端的天线阵列中，的每一个阵元都需要一条射频链路与数字基带相连，因此射频链路数与天线数量是相同的。当数字波束成形技术应用于大规模天线阵列时，需要大量的射频链，系统复杂度大大提高。但是数字波束成形系统的性能是最优的，并且支持多个数据流通信。数字波束成形系统的系统模型如图2-3所示。图2-3数字波束成形系统模型数字波束成形系统中，传输信号在数字基带上经过预编码处理，预编码过程可以表示为式(2-13)形式。BBy=Fs(2-13)式中BBF——数字波束成形预编码矩阵；s——发送端的传输信号；y——预编码处理后的待发送信号。现有的数字波束成形预编码技术一般可以分为两类：线性预编码和非线性预编码。常见的非线性预编码主要有以下几种：模代数预编码[42]（TomlinsonHarashimaPrecoding,THP）、脏纸编码[43]（DirtyPaperCoding,DPC）和矢量扰动预编码[44]（VectorPerturbation,VP）等技术。非线性的预编码的性能较好，但是预编码过程通常会引入一些非线性的计算过程，如取模计算、迭代计算等，因此这种算法的计算复杂度较高，会带来较高的译码代价，因此在实际无线通信系统中并不常用。常见的线性预编码主要有以下几种：迫零预编码[45]（ZeroForcing,ZF）算法、信道块对角化[46]（BlockDiagonalization,BD）预编码算法和信道奇异值分解算法。相比于非线性预编码算法，线性预编码算法的复杂度更低，因此在实际的无线通信系统中应用RF射频链RF射频链RF射频链
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-17-传输的过程就可以转化为简洁的“对角化”形式，信道空间自由度的优势可以被充分发挥，信道的相关性降低，把传输的过程转化为了一个具有平行子信道的对角矩阵形式，系统容量得到很大的提升。2.4.4混合波束成形技术数字波束成形系统的天线数量和射频链路数相等，可使系统获得最优性能，理论推导和软件仿真可以验证这一点，但是应用在实际的通信系统中是不可行的。数字波束成形技术的硬件成本高，耗能较大，对于实时信号处理的要求高，计算复杂度高，并且随着天线数量增多时，复杂度呈指数形式增加，因此不适合应用于大规模MIMO系统和毫米波系统。模拟波束成形系统硬件结构简单，复杂度低并且容易实现，但是模拟波束成形技术只能支持单数据流，收发机将有限的信号能量在某个方向集中，因此毫米波频段信号在传输过程中产生的损耗正好可以被克服，同时因为提高了接收信号的解调信噪比，但是在实际应用过程中，小区中往往有多个用户，用户之间存在信号干扰，因此系统性能较差。因此，模拟波束成形系统结合了二者的优点，在系统性能和复杂度之前取得了良好的折中，模拟波束成形系统分别由数字域和模拟域构成，射频链路数不需要等于天线数量，每一条射频链可以和多个天线的阵元相连接，射频链路数远远小于天线数量。混合波束成形首先进行数字基带信号的数字预编码处理，达到降低多用户之间干扰的目的，然后再进行模拟域波束成形，将信号的能量集中在特定方向上，通信系统的性能得到提高。混合波束成形系统模型如图2-4所示。图2-4混合波束成形系统模型数字域和模拟域构成的混合系统结构已经引起全世界相关从业者的关注。
【参考文献】：
硕士论文
[1]面向5G网络切片的无线资源调度算法研究[D]. 丁焓.西安电子科技大学 2018
本文编号：3340414
本文链接：https://www.wllwen.com/shekelunwen/ljx/3340414.html
