LTE移动通信系统能效优化关键技术研究

发布时间：2017-05-11 15:22

  本文关键词：LTE移动通信系统能效优化关键技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：长期演进(LTE, Long Term Evolution)作为新一代的无线接入系统可以提供更高的带宽、更大的系统容量和更低的业务时延。但是随着2G、3G、LTE、WLAN等多张移动通信网络的并行运营和新建基站数量的持续增长(包括Pico、Relay和家庭基站等),移动通信网络的能耗问题日益凸显,不仅对生态环境带来负面影响,能耗开销所带来的运营成本上升也给运营商带来沉重负担。在这样的背景下,移动通信系统的能效优化就成为具有很强现实意义的研究课题。本论文围绕LTE系统的能效优化问题,基于多类型应用场景展开研究,主要工作如下：首先,针对现有eNB (Evolved Node B)网络节能策略中穷搜算法计算量较大,现有研究算法性能难以达到最优的问题,提出了一种利用定义的网络负载代价函数,对小区休眠后整体网络负载的增加情况进行评估的低复杂度、高效的小区休眠方法。算法先将LTE同构网络能效优化问题定义为非确定性多项式问题(NPH, Non-deterministic Polynomial Hard),其目标是在满足所有用户服务质量(QoS, Quality of Service)的前提下最大化网络的能量效率(EE, EnergyEfficiency)。该问题目前只能通过穷搜(ES, Exhaustive Search)进行求解,复杂度较高。该章提出了一种基于优选休眠基站的低复杂度的能效优化算法(LCEEO, Low Complexity Energy Efficiency Optimization),通过对所有基站的被休眠顺序进行预排序,减少遍历所有基站的计算复杂度；按照用户切换对网络负载影响最小的原则,尝试进行基站休眠,以保障用户的速率需求。仿真结果表明,该章提出的LCEEO算法,可接近穷搜的性能,且显著降低算法的计算复杂度。其次,针对现有小区休眠方法对相邻小区负载增加较多、干扰协调较复杂等问题上的不足,提出了一种基于基站协作的低复杂度小区休眠节能动态规划算法。首先提出了一个综合考虑小区发射功率、用户QoS、动态协同多点发射和接收(CoMP, Coordinated Multipoint and Reception)成簇的多维优化问题。由于该问题包含一个类似多维背包问题的动态CoMP成簇问题以及一个干扰场景下的小区发射功率优化问题,具有很大的复杂度。为此,该章提出一种DPCRA (Dynamic Programming based Clustering and Resource Allocation)算法,利用动态规划思路将原问题分解为一系列小区休眠子问题,并给出了三种低复杂度的优化成簇算法用于子问题中的小区成簇计算。随后,考虑到干扰场景下小区发射功率优化的复杂度,还提出了一种启发式算法,通过迭代优化求解出CoMP簇成员小区的发射功率优化值,以实现复杂度的进一步降低和网络整体节能效果的提升。仿真结果表明DPCRA算法可以有效提高系统EE,且可有效降低系统计算复杂度。第三,考虑到用户的位置分布和业务需求存在一定的随机性,采用联合协作的小区有时也难以通过休眠实现系统节能,此类场景下可通过优化资源配置进行系统的节能,提出了基于多点协作传输模式选择的节能算法。现有研究集中在CoMP联合传输(JT, Joint Transmission)模式下系统节能算法的探讨,未考虑联合调度(CS, Coordinated Scheduling)模式下的节能算法,未对CoMP多种模式间的节能效果进行比较。提出的算法以最大化网络能效为目标函数进行最优化问题的建模,通过灵活的协作模式选择和发射功率调整,达到降低网络整体能耗的目的。通过仿真结果总结出协作模式选择的区域建议,与单纯的JT模式相比在不增加系统计算复杂度的同时提高EE。第四,针对传统异构网络节能大多利用通信业务量的时变性进行来进行节能评估分析,但没考虑站点地理位置及业务负载分布,部分研究方法存在系统复杂度高,不能用于现实网络的问题,提出一种低复杂度、高适用性的动态成簇能量最小化(DCEM, Dynamic Clustering based Energy Minimization Algorithm)算法,将各个站点及服务用户定义成簇,将异构网络场景转化为多个簇结构的区域,在各个簇中,以能效优先原则进行用户接入归属判断,并在宏站覆盖范围内对各个中继簇进行地理位置及业务负载分布的综合评估,选择出最优中继进行休眠,在此基础上完成节能分析。仿真结果表明所提算法可有效降低系统能耗,可连续执行并提升EE,且计算复杂度低。最后,在实际蜂窝网络中,一旦eNB站点规划部署完毕,就很难再因为业务需求对eNB站点进行增加移除等操作。提出了一种快速eNB站点休眠／唤醒网络节能算法,采用某电信运营商典型商用密集环境下的现网数据,通过对室外eNB站点的业务负载量长期统计,然后再结合实时负载运行数据进行联合分析,通过建立的站点间负载影响因子,分别采用中央控制休眠和分布控制唤醒的策略实现系统有效节能。该算法主要解决：1)什么时段、什么位置的站点可以休眠,如何利用负载影响因子快速估算站点的负载：2)站点休眠后,如何避免站点的短时间内频繁的唤醒／休眠,并防止区域内用户的二次切换;3)不同站点休眠／唤醒负载门限下,网络的节能效果的变化趋势。仿真表明,算法能有效提升网络能效。
【关键词】：长期演进 演进型节点 协作多点传输 异构网络 中继 休眠 能量效率
【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
• Abstract6-9
• 符号说明9-10
• 缩略词表10-20
• 第一章 绪论20-35
• §1.1 课题研究背景20-25
• §1.1.1 LTE发展概述20-22
• §1.1.2 LTE关键技术22-25
• §1.2 LTE节能技术及研究进展25-33
• §1.2.1 LTE网络能耗分析26-28
• §1.2.2 国内外研究进展28-33
• §1.3 论文的研究内容及安排33-35
• 第二章 基于优选休眠基站的同构网络节能算法35-50
• §2.1 引言35-36
• §2.2 系统模型36-38
• §2.2.1 传播模型37-38
• §2.2.2 能耗模型38
• §2.3 问题建模38-39
• §2.4 LCEEO算法39-44
• §2.4.1 SNRB接入策略40
• §2.4.2 LCEEO算法流程40-44
• §2.5 仿真结果及性能分析44-49
• §2.5.1 仿真设置44-45
• §2.5.2 仿真结果与分析45-49
• §2.6 本章小结49-50
• 第三章 基于基站协作的小区休眠节能技术研究50-70
• §3.1 引言50-52
• §3.2 系统模型52-55
• §3.2.1 网络模型52-53
• §3.2.2 链路模型53
• §3.2.3 小区功耗模型53-54
• §3.2.4 小区负载模型54-55
• §3.3 DPCRA算法55-64
• §3.3.1 问题建模55-56
• §3.3.2 问题分析56-57
• §3.3.3 算法流程57-62
• §3.3.4 算法复杂度分析62-64
• §3.4 仿真结果及性能分析64-68
• §3.4.1 算法仿真参数64-65
• §3.4.2 动态成簇算法的节能效果分析65-66
• §3.4.3 网络节能效果分析66-67
• §3.4.4 能量效率与用户速率需求关系67-68
• §3.4.5 能量效率(EE)对比分析68
• §3.5 本章小结68-70
• 第四章 基于CoMP传输模式选择的节能算法70-87
• §4.1 引言70-71
• §4.2 系统模型71-75
• §4.2.1 CoMP-JT72-73
• §4.2.2 CoMP-CS73-74
• §4.2.3 能耗模型74
• §4.2.4 能效定义74-75
• §4.3 问题建模75
• §4.4 CTSES算法75-80
• §4.4.1 功率分配迭代算法76-80
• §4.4.2 CoMP模式选择80
• §4.5 仿真结果与性能分析80-86
• §4.5.1 CTSES算法与传统CoMP-JT和CoMP-CS能量效率对比81-82
• §4.5.2 CTSES能量效率v.s.最大发射功率82-83
• §4.5.3 用户不同位置分布下CTSES能量效率对比83-84
• §4.5.4 CoMP传输模式选择区域分布84-86
• §4.6 本章小结86-87
• 第五章 异构网络动态成簇节能算法研究87-106
• §5.1 引言87-89
• §5.2 系统模型89-92
• §5.2.1 传播模型90
• §5.2.2 负载定义90-91
• §5.2.3 能耗模型91-92
• §5.3 DCEM算法92-97
• §5.3.1 用户服务模型92-93
• §5.3.2 优化问题93
• §5.3.3 簇负载分布93-95
• §5.3.4 休眠中继判断95-97
• §5.4 仿真结果与性能分析97-104
• §5.4.1 仿真设置97-98
• §5.4.2 不同接入条件下的成簇分析98-100
• §5.4.3 中继休眠分析100-104
• §5.5 本章小结104-106
• 第六章 基于网络负载历史数据和动态变化趋势的节能算法106-124
• §6.1 引言106-108
• §6.2 系统模型108-111
• §6.2.1 系统负载110
• §6.2.2 能耗模型110-111
• §6.3 PFSES算法111-117
• §6.3.1 休眠eNB站点预选择112-113
• §6.3.2 快速eNB站点休眠算法113-116
• §6.3.3 eNB唤醒算法116-117
• §6.4 仿真结果及性能分析117-123
• §6.4.1 城市密集环境下C_(load)参数仿真与统计117-118
• §6.4.2 负载阈值及节能效果118-123
• §6.5 本章小结123-124
• 第七章 总结与展望124-128
• §7.1 研究工作总结124-126
• §7.2 进一步研究方向126-128
• 参考文献128-138
• 攻读博士学位期间的研究成果138-140
• 致谢140

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