基于博弈的Femtocell网络频谱资源管理

发布时间：2017-03-18 09:09

  本文关键词：基于博弈的Femtocell网络频谱资源管理，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着移动通信系统的高速发展及其应用的广泛普及,移动通信业务量出现了爆炸性的增长,用户对无线通信速率与质量的要求越来越高。众多无线新技术应运而生,推动着移动通信技术的快速发展,Femtocell技术作为其中之一,受到了广泛的关注和认可。Femtocell技术具有发射功率低、覆盖范围小等特点,因而能够大幅提高频谱的空间利用效率,增大蜂窝系统的整体容量。而Femtocell网络中的频谱管理技术,则是发挥Femtocell上述优势的重要保障。本文针对Femtocell密集部署时可能出现的对频谱资源无序竞争导致频谱利用效率低下,以及由宏小区和Femtocell组成的异构蜂窝网中新出现的频谱资源管理问题,采用博弈论和最优化等工具,综合利用包括经济学手段和经典的无线资源调度管理等方法,对自组织密集Femtocell网络中的频率复用,异构蜂窝网络的频谱分配,用户的接入选择以及干扰协调等技术进行了深入研究,取得了如下的创新成果:第一,针对自组织密集Femtocell网络中,由于基站部署具有随机性,导致传统网络规划方法难以实施、频谱利用效率低下的问题,提出了一种基于博弈的分布式频谱复用算法。在各个Femtocell根据频谱感知信息选择临时子频带后,通过对分簇后的自组织密集Femtocell网络执行簇内协调和簇间博弈两步算法,快速高效地消除相邻Femtocell之间的频谱冲突,使得整个网络合理地复用频谱资源。该方法可以有效解决自组织密集Femtocell网络中的频谱冲突问题,使得自组织Femtocell网络能达到接近有理想网络规划时的系统容量。第二,针对蜂窝网络引入Femtocell后出现的频谱共享问题,提出了一种基于斯坦伯格博弈的最优频谱分配与定价策略,该策略能够激励用户参与Femtocell部署,并开放Femtocell服务。在异构蜂窝网络中,最优的频谱分配策略是广泛部署Femtocell的前提,合理的频谱定价是Femtocell服务推广的重要保障。本文通过建模基站与用户之间的博弈,分析了频谱资源定价与用户需求的关系,通过建模宏基站与Femtocell之间的博弈,给出了最优频谱分配与定价策略,从而可按需地为宏基站与Femtocell分配频谱资源,最大化宏基站与Femtocell的频谱效益。第三,考虑到在动态的异构蜂窝网络中,基站与用户的策略选择具有动态变化的特性,提出了一种基于演化博弈与动态规划的动态频谱最优分配方法。通过采用两层网络架构建模异构蜂窝网络,对用户的服务选择行为和基站间的频谱分配进行了联合分析。通过演化博弈建模用户的服务选择行为,分析了用户跟随基站的资源分配策略而动态地选择接入网络的过程。通过将频谱分配建模为动态规划问题,实现了频谱资源动态地、最优地定量分配。理论分析与仿真结果均表明,通过该方法,动态异构蜂窝网络能够达到一个稳定的均衡点。第四,提出了一套基于博弈的用户接入与干扰协调的方法,并证明了该方法能够在异构蜂窝网络中获得斯坦伯格博弈均衡。该方法考虑到传统的接入规则没有适应用户的需求与基站的负载,从而难以达到负载均衡的不足,以及异构蜂窝网络中存在的比较严重的跨层同频干扰,特别是处于Femtocell边缘的宏基站用户。针对上述问题,本文采用斯坦伯格博弈建模该网络:将宏基站建模为领导者,领导者通过释放部分子信道,激励Femtocell接纳部分其边缘的宏基站用户;将众多Femtocell建模为跟随者,跟随者在受到激励后,通过调整其覆盖范围,接纳部分宏基站用户,使宏基站释放更多子信道,减少跨层同频干扰。同时将功率分配问题也进行了联合优化,有效地提高了宏基站用户和Femtocell用户的信道容量,改善了异构蜂窝网络的负载均衡。
【关键词】：Femtocell 异构蜂窝网络 频谱资源管理 博弈论
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 主要缩写对照表12-14
• 第一章 绪论14-26
• 1.1 Femtocell的研究背景及意义14-22
• 1.1.1 Femtocell的技术特点17-21
• 1.1.2 Femtocell的应用前景21
• 1.1.3 Femtocell的标准化进程21-22
• 1.2 Femtocell的研究现状22-23
• 1.3 论文的主要工作内容与安排23-26
• 第二章 博弈论与无线通信网络26-43
• 2.1 博弈论简介26-27
• 2.1.1 博弈前提与基本元素27
• 2.1.2 纯策略与混合策略27
• 2.2 非合作博弈27-29
• 2.2.1 非合作博弈简介28
• 2.2.2 优势策略与纳什均衡28-29
• 2.3 合作博弈29-31
• 2.3.1 合作博弈简介29-30
• 2.3.2 效益可转移博弈30-31
• 2.3.3 效益不可转移博弈31
• 2.4 常用博弈模型介绍31-34
• 2.4.1 斯坦伯格博弈31-33
• 2.4.2 演化博弈33-34
• 2.5 博弈论在无线通信网络中的应用34-42
• 2.5.1 博弈论在网络选择中的应用34-37
• 2.5.2 博弈论在网络安全中的应用37-38
• 2.5.3 博弈论在多址接入技术中的应用38-40
• 2.5.4 博弈论在OSA中的应用40-42
• 2.6 本章小结42-43
• 第三章 基于博弈的Femtocell网络频率复用算法43-60
• 3.1 引言43-44
• 3.2 系统模型44-47
• 3.3 算法设计47-51
• 3.3.1 簇内协调48-49
• 3.3.2 簇间博弈49-51
• 3.4 算法性能分析51-54
• 3.4.1 算法可行性51
• 3.4.2 簇内协调机制的收敛性51-53
• 3.4.3 簇间博弈的相关均衡53-54
• 3.5 仿真结果与分析54-59
• 3.6 小结59-60
• 第四章 基于斯坦伯格博弈的频谱分配与定价60-77
• 4.1 引言60-61
• 4.2 系统模型61-63
• 4.3 频谱分配与定价策略63-68
• 4.3.1 用户需求分析64
• 4.3.2 针对理性用户的最佳策略64-66
• 4.3.3 存在有限理性用户时的最佳策略66-68
• 4.4 复杂度分析68-69
• 4.5 数值仿真结果与分析69-76
• 4.5.1 仅存在理性用户的场景69-71
• 4.5.2 包含有限理性用户的场景71-76
• 4.6 小结76-77
• 第五章 基于演化博弈与动态规划的最优频谱分配77-99
• 5.1 引言77-78
• 5.2 系统模型78-80
• 5.3 用户服务选择的演化博弈80-82
• 5.4 最优频谱分配82-85
• 5.5 网络平衡点稳定性分析与证明85-89
• 5.5.1 演化均衡85-86
• 5.5.2 网络平衡86-89
• 5.6 最优频谱分配方法89-90
• 5.7 仿真结果与分析90-98
• 5.7.1 动态服务选择结果90-92
• 5.7.2 最优动态频谱分配92-96
• 5.7.3 动态网络平衡96
• 5.7.4 网络均衡的稳定性96-98
• 5.8 小结98-99
• 第六章 基于斯坦伯格博弈的接入选择与干扰协调99-112
• 6.1 引言99-100
• 6.2 系统模型100-103
• 6.3 算法设计103-106
• 6.3.1 斯坦伯格博弈分析103-104
• 6.3.2 宏基站的联合优化算法104-105
• 6.3.3 Femtocell的联合优化算法105-106
• 6.4 斯坦伯格博弈均衡证明106-107
• 6.5 仿真结果与分析107-111
• 6.6 小结111-112
• 第七章 论文工作总结与展望112-116
• 7.1 本文完成的主要工作112-115
• 7.2 未来研究展望115-116
• 参考文献116-133
• 攻读博士学位期间取得的学术成果133-135
• 致谢135-136
• 附件136

【共引文献】

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本文编号：254240