分层异构网络资源管理关键技术研究

发布时间：2017-05-14 04:08

  本文关键词：分层异构网络资源管理关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：智能手机、平板电脑等便携式终端设备的爆发式增长以及无线互联网、高清流媒体、移动云计算等服务的发展,导致了移动数据流量的急剧增长。这给当前的无线网络带来前所未有的冲击,现有的宏蜂窝网络已经不能满足高速增长的移动通信需求。分层异构网络(Heterogeneous Cellular Networks, HetNet)具有覆盖全面、布网灵活、易于扩展等优点,是解决宽带、高速、大容量无线接入最具前景的方案。它在现有宏基站的覆盖范围内部署多层低功率基站(Low Power Base Station, LBS)。低功率基站的功耗低、成本低、覆盖面积小,能获得较高的频谱和能量效率。引入低功率基站是异构网络部署的关键内容,旨在提高覆盖率,消除盲点、提高网络容量,使用户能够随时随地、自由高速的接入网络,满足语音、图像、数据、流媒体等多种业务的服务质量(Quality of Service, QoS)要求。然而,由于HetNet网络的异构性和密集性,现有宏蜂窝网络的资源管理策略不能适用。资源管理对于提升HetNet的性能至关重要,有必要对其展开深入的研究。本论文针对HetNet资源管理中的小区选择机制、干扰协调机制以及联合资源分配算法进行了相关研究。结合现有的研究成果,设计了相应的创新性解决方法,并做了详细的理论分析和性能仿真。主要贡献和创新点如下：1)提出了一种基于QPSO的动态小区偏置关联(Biasing Cell Association, BCA)机制,考虑了HetNet网络中用户数据流量在时间和空间上的不均匀分布。该算法具有较低的计算复杂度,提升了网络的频率效率、降低了平均传输时延。首先,采用非均匀泊松过程对数据流建模,并利用空间泊松点过程(Poison Point Process, PPP)建模HetNet网络,定义了低功率基站的偏置关联区域。将网络吞吐量最大化问题建模为对数函数形式的效用函数。第二,提出了一种动态BCA算法,该算法包括两部分。首先,在宏基站运行基于量子粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO)的求解算法,求得次优偏置关联因子。低功率基站将偏置关联因子发送给用户,用户基于最大接收偏置信干噪比策略选择小区接入。第三,通过仿真将所提算法与静态BCA策略进行了对比,验证了所提算法的有效性。2)提出了一种HetNet网络中基于BCA和增强干扰协调(Enhanced Inter-cell Interference Coordination, eICIC)联合优化的频谱效率(Spectrum Efficiency, SE)增强机制。分析了偏置关联因子和eICIC因子与SE的关系,所得结论在实际网络部署中具有一定的参考价值。第一,推导了宏基站和低功率基站的中心区域和扩展区域的平均覆盖面积。根据划分的区域,进一步获得了各个区域内的平均用户数目。第二,定义了网络全局SE,联合用户的频谱和功率分配机制,得到了网络容量的表达式。由于所得表达式过于复杂,我们引入了传输成功概率对网络SE进行定义。第三,证明了宏基站用户和低功率基站中心区域用户的SE是干扰协调因子的递减函数,低功率基站扩展区域用户的SE是干扰协调因子的递增函数。同时,证明了最优干扰协调因子的存在性,并提出了基于二分法的搜索算法。最后,通过仿真证明了所提结论,对比了干扰协调因子理论最优和算法最优值进行了对比。3)提出了一种下行联合资源分配算法,考虑不同用户业务的QOS的不同需求。提高了网络资源利用率,降低了用户中断概率。首先,考虑不同用户业务对服务质量的不同需求。以网络吞吐量最大化为目标,对优化问题建模。第二,由于存在二进制整数限制,所建模的问题为非凸的混合整数规划问题。分两步对问题进行求解,提出了基于整数规划的子载波分配算法和基于凸优化理论的功率分配算法。最后,通过仿真验证了所提算法的有效性,相比于平均功率分配算法可以大大提升网络的SE和吞吐量。
【关键词】：分层异构网络 无线资源管理 小区选择 干扰协调 联合资源分配
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 绪论14-35
• 1.1 课题研究背景14-20
• 1.1.1 蜂窝通信的发展历程14-16
• 1.1.2 当前蜂窝通信发展面临的挑战16-18
• 1.1.3 分层异构网络的提出和发展18-20
• 1.2 研究现状及研究意义20-25
• 1.2.1 分层异构网络的主要研究内容20-23
• 1.2.2 分层异构网络中资源管理研究现状23-25
• 1.3 论文工作及章节安排25-28
• 1.3.1 本文的主要贡献25-27
• 1.3.2 本文的章节安排27-28
• 参考文献28-35
• 第二章 分层异构网络架构及资源管理关键技术概述35-54
• 2.1 引言35-36
• 2.2 分层异构网络概述36-40
• 2.2.1 分层异构网络的架构36
• 2.2.2 分层异构网络与宏蜂窝网络的区别36-40
• 2.3 分层异构网络负载均衡策略40-42
• 2.3.1 基于非偏置关联的负载均衡策略40-41
• 2.3.2 基于偏置关联的负载均衡策略41-42
• 2.4 分层异构网络干扰管理技术42-44
• 2.4.1 干扰对齐42-43
• 2.4.2 干扰消除43-44
• 2.4.3 干扰协调44
• 2.5 分层异构网络资源分配机制44-46
• 2.5.1 功率分配45
• 2.5.2 频谱分配45
• 2.5.3 联合资源分配45-46
• 2.6 本章小结46
• 参考文献46-54
• 第三章 分层异构网络中的动态小区选择算法54-70
• 3.1 引言54-55
• 3.2 系统模型55-59
• 3.2.1 网络模型55-57
• 3.2.2 业务模型57-58
• 3.2.3 问题描述58-59
• 3.3 基于量子粒子群算法的动态小区选择算法设计59-64
• 3.3.1 量子粒子群算法概述59-60
• 3.3.2 基于QPSO的小区偏置关联因子求解算法60-64
• 3.4 仿真结果与性能分析64-67
• 3.5 本章小结67-68
• 参考文献68-70
• 第四章 分层异构网络小区选择和干扰协调联合优化机制70-92
• 4.1 引言70-72
• 4.2 系统模型72-77
• 4.2.1 网络场景72-74
• 4.2.2 下行平均传输速率74-77
• 4.3 小区选择和增强干扰协调联合优化框架77-83
• 4.3.1 最优干扰协调因子分析及求解79-82
• 4.3.2 基于二分法的最优干扰协调因子搜索算法82-83
• 4.4 仿真结果与性能分析83-88
• 4.4.1 仿真参数设置83-84
• 4.4.2 性能分析84-88
• 4.5 本章小结88
• 参考文献88-92
• 第五章 分层异构网络中的联合资源分配算法92-105
• 5.1 引言92-93
• 5.2 系统模型93-96
• 5.2.1 网络模型93-95
• 5.2.2 问题描述95-96
• 5.3 基于凸优化理论的联合资源分配算法设计96-100
• 5.3.1 子载波配置算法96-98
• 5.3.2 功率分配算法98-100
• 5.4 仿真结果与性能分析100-103
• 5.4.1 仿真场景与参数设置100
• 5.4.2 性能分析100-103
• 5.5 本章小结103
• 参考文献103-105
• 第六章 全文总结及展望105-107
• 6.1 论文的工作总结105-106
• 6.2 下一步研究计划106-107
• 附录107-110
• 致谢110-112
• 攻读学位期间主要研究成果112-113

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本文编号：364243