宽带无线通信系统中基于跨层设计和能效优化的资源分配方案研究

发布时间：2017-10-31 22:12

  本文关键词：宽带无线通信系统中基于跨层设计和能效优化的资源分配方案研究

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【摘要】：随着人们对环境问题的日益重视,绿色通信正引起人们的广泛关注,而最大化系统能效是绿色通信的重要目标之一。此外,正交频分多址(OFDMA)技术可以改善系统的频谱效率,并且能够有效对抗由于多径效应等引起的码间干扰,同时,OFDMA技术可以根据用户的信道状态信息动态地为多个用户分配子信道来实现多用户分集增益。多输入多输出(MIMO)技术不仅能提高数据传输速率,还能改善链路的可靠性。因此OFDMA和MIMO技术成为宽带无线通信系统中的关键技术。因此,研究MIMO/OFDMA系统及其能效资源分配问题有着重要意义。本论文着重对FDD-OFDMA系统中跨层设计和多用户OFDMA系统、多用户大规模MIMO系统、多用户大规模MIMO-OFDMA系统、多小区协作大规模MIMO系统以及大规模MIMO异构网络中基于能效优化的的动态资源分配问题进行了深入研究,设计相应的最优或者次优资源分配算法,具体的研究内容和主要贡献如下：1.针对FDD-OFDMA移动通信下行系统受限干扰的问题,提出了一种资源调度跨层设计算法。该算法在满足目标误包率的前提下,以最大化系统goodput (发射端成功发射的比特率)为准则建立优化模型,能在发射端完全不知道信道状态信息,同时考虑小区用户存在相邻小区基站干扰的情况下,利用ACK/NAK信息把最优化目标函数的过程转换成马尔可夫决策过程(MDP),进而给出闭合解,实现用户调度,以及速率分配。与传统的算法相比,所提算法在较低复杂度前提下获得很接近发射端完全已知信道状态信息的系统goodput。2.针对多用户OFDMA移动通信下行系统,以最大化系统能效为准则,同时考虑每个用户的QoS要求,提出了一种用户调度和资源分配方法,假设发射端完全已知信道信息,系统的功率消耗主要由电路功率消耗和发射功率消耗两部分组成的情况下,给出了用户调度和速率分配策略,该算法首先根据用户的最低速率要求和能效最大化的目标函数进行用户调度：然后采用二进制搜索辅助提升法(Binary Search Assisted Ascent, BSAA)进行速率分配,对于不满足速率要求的用户,则采用拉格朗日算法进行速率分配。该方法充分利用了系统内在的分集,有效地提高了系统的能量使用效率,同时又保证了用户的QoS要求。3.针对上行多用户大规模MIMO系统中基于能效最优的资源分配问题进行了研究。当接收端采用迫零(ZF)接收时,以最大化系统能效下界为准则,提出了两种资源分配算法。与传统的MIMO系统只进行功率、速率分配最大化目标函数不同,所提算法通过联合调整基站端的天线数和发射数据速率最大化系统能效下界。算法一：首先根据目标函数的性质,证明全局最优速率分配和基站天线数的存在性和唯一性,进而给出一种资源分配的迭代方法。但是由于该方法的收敛速度和性能受初始值和步长的影响比较大。因此,我们提出了第二种算法,该算法根据分数规划的性质,把分数形式的能效函数转换成减数形式,进而采用凸优化的方法提出一种更有效的迭代算法,并证明了此算法的收敛性。所提两种算法能够在较少迭代次数的情况下获得接近最优资源分配的性能。当接收端采用最大比合并(MRC)接收时,首先推导了系统容量下界,同时在考虑满足用户数据速率和可容忍的干扰水平约束的条件下,以最大化系统能效下界为准则建立优化模型。根据分数规划的性质,把原始的分数最优化问题转换成减式的形式,通过联合调整基站端的发射天线数和用户的发射功率来优化能效函数。所提算法能够在较少迭代次数的情况下获得较接近最优算法的性能。4.针对多用户大规模MIMO OFDMA下行系统中基于能效最优的资源分配问题进行了研究。首先假设发射端完全已知信道状态信息(CSI),并采用迫零(ZF)预编码推导了系统容量下界表达式,同时考虑在满足每个用户的最低速率要求下,以最大化系统的能效下界为目标函数,建立相应的优化模型。由于全局最优解难以获得,进而提出一种低复杂度的次优算法,该算法将整个优化过程分两步来完成：首先根据用户的最低速率要求和能效最大化的目标函数提出了一种带宽分配算法；然后在所提带宽分配算法的基础上通过联合调整基站端的发射天线数和用户的发射功率来优化系统能效。所提算法在获得较好能效性能的同时,也能获得较好的系统吞吐量性能。5.针对多小区协作大规模MIMO系统中基于能效最优的资源分配问题进行了研究。假设该多小区协作无线通信系统中基站完全协作,并采用迫零(ZF)预编码情况下,以最大化系统能效为准则,提出了一种资源分配方法。根据分数规划的性质,提出一种功率分配的迭代算法。所提算法具有较低的复杂度同时获得较好的能效和频谱效率性能。6.针对大规模MIMO异构网络中基于能效最优的资源分配问题进行了研究。假设发射端采用ZF预编码时,首先推导了系统的容量下界,进而在可容忍的干扰水平约束的条件下,通过联合调整宏基站的天线数,宏基站的发射功率以及小小区接入点的发射功率优化能效函数。仿真结果表明,所提算法具有较好的能效性能。
【关键词】：正交频分复用 正交频分多址 多输入多输出 多用户分集 用户调度 动态资源分配 绿色通信 能效 大规模MIMO
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 缩略词表12-14
• 数学符号表14-15
• 第一章 绪论15-33
• 1.1 研究背景15-16
• 1.2 无线信道的衰落特性16-20
• 1.2.1 大尺度衰落17-18
• 1.2.2 小尺度衰落18-20
• 1.3 OFDM及OFDMA技术概述20-22
• 1.3.1 OFDM技术概述20-21
• 1.3.2 OFDMA技术概述21-22
• 1.4 MIMO技术概述22-25
• 1.4.1 MIMO系统模型22-23
• 1.4.2 MIMO信道容量23-24
• 1.4.3 MIMO空间分集与空间复用24-25
• 1.4.4 大规模MIMO系统25
• 1.5 多小区协作通信25-26
• 1.6 多用户OFDMA系统中动态资源分配技术概述26-28
• 1.6.1 多用户OFDMA系统中传统动态资源分配26-28
• 1.6.2 MIMO-OFDMA系统中的动态资源分配28
• 1.7 跨层资源分配28-29
• 1.8 能效优化无线资源分配29-30
• 1.9 论文的研究内容和结构安排30-33
• 第二章 基于FDD-OFDMA系统的多用户下行传输跨层优化33-45
• 2.1 引言33-34
• 2.2 系统模型与问题描述34-37
• 2.2.1 系统模型34-36
• 2.2.2 优化目标函数36-37
• 2.3 多用户FDD-OFDMA系统的跨层设计37-40
• 2.3.1 优化算法37-40
• 2.3.2 性能分析40
• 2.4 仿真结果与分析40-43
• 2.5 小结43-45
• 第三章 基于能效最优的用户调度与资源分配45-57
• 3.1 引言45-46
• 3.2 系统模型与问题描述46-48
• 3.2.1 系统模型46-47
• 3.2.2 问题描述47-48
• 3.3 能效资源分配48-52
• 3.3.1 优化算法48-49
• 3.3.2 算法描述49-50
• 3.3.3 BSAA算法50-51
• 3.3.4 ACG算法51-52
• 3.4 仿真结果与分析52-55
• 3.5 结束语55-57
• 第四章 上行多用户大规模MIMO系统的能效优化57-79
• 4.1 引言57-58
• 4.2 系统模型58-59
• 4.3 问题描述59-62
• 4.3.1 ZF接收59-60
• 4.3.2 MRC接收60-62
• 4.4 能效资源分配算法62-70
• 4.4.1 ZF接收62-67
• 4.4.2 MRC接收67-70
• 4.5 仿真结果与分析70-76
• 4.6 小结76-79
• 第五章 大规模MIMO OFDMA下行系统的能效资源分配79-93
• 5.1 引言79-80
• 5.2 系统模型与问题描述80-82
• 5.3 大规模MIMO OFDMA下行系统能效资源分配82-86
• 5.3.1 基于最低速率要求下能效最大化的带宽分配算法(BABEE)82-83
• 5.3.2 基于最低速率要求下能效最大化资源分配算法(RABEE)83-85
• 5.3.3 EMMPA算法85-86
• 5.4 仿真结果与算法复杂度分析86-91
• 5.4.1 仿真结果与分析86-87
• 5.4.2 算法复杂度分析87-91
• 5.5 小结91-93
• 第六章 多小区协作大规模MIMO系统的能效优化93-103
• 6.1 引言93-94
• 6.2 系统模型94-96
• 6.3 能效资源分配96-97
• 6.3.1 优化算法及算法描述96-97
• 6.3.2 minimum power算法描述97
• 6.4 仿真结果与分析97-101
• 6.5 小结101-103
• 第七章 大规模MIMO异构网络中能效资源分配算法研究103-113
• 7.1 引言103
• 7.2 系统模型与问题描述103-105
• 7.3 大规模MIMO异构网络中能效资源分配算法105-110
• 7.4 仿真结果与分析110-112
• 7.5 小结112-113
• 第八章 结论与展望113-117
• 8.1 本文工作总结113-115
• 8.2 未来研究展望115
• 8.3 结束语115-117
• 参考文献117-127
• 攻读博士期间发表和投稿的论文127-129
• 攻读博士期间参加的项目129-131
• 致谢131

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