蜂窝异构网络资源分配技术研究

发布时间：2017-05-17 02:00

  本文关键词：蜂窝异构网络资源分配技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：以智能手机为代表的智能设备为用户提供了日益增长、种类繁多的各式应用,人们对通过无线网络随时随地获取数据和多媒体服务的需求急剧增长。为了满足未来数据陡增、业务多样化的趋势,未来移动通信系统的异构化、不规则化是必然选择。蜂窝异构网络通过引入新的小功率节点,如Pico基站、Femto基站,中继节点(Relay)以及D2D节点等,可以有效解决覆盖“盲区”和“忙区”问题,从而显著提升系统容量和频谱利用效率。然而,蜂窝异构网络的大规模部署仍然面临着诸多技术挑战。另一方面,对于无线网络而言,无线资源分配及网络性能优化将对提升网络整体性能起到至关重要的作用。研究高效的蜂窝异构网络无线资源分配技术,不仅是分析和深化蜂窝异构网络理论及应用的本宗要务,而且对于推动无线网络的异构化部署以及SON进程具有重要意义。本文以蜂窝异构网络的资源分配技术为研究核心,通过分析蜂窝异构网络的性能潜力,设计新型的资源分配方案,从而为推动蜂窝网络异构化部署、实施及SON进程进行先行的理论探索。本文的主要工作如下：针对蜂窝异构网络的回传组网需求,提出了一种基于无线回传的蜂窝异构网络资源分配方案。结合小功率基站到宏基站有限的回传能力,以减少层间干扰,最大化系统吞吐量为目标,研究基于无线回传的蜂窝异构网络资源分配问题。提出了基于斯塔克尔伯格博弈的蜂窝异构网络动态资源分配算法,该算法综合考虑了接入阶段的干扰控制和回传阶段的回传调度。针对蜂窝异构网络的跨层干扰问题,研究基于李雅普诺夫稳定性的蜂窝异构网络资源分配。在李雅普诺夫稳定性分析的基础上,提出了基于蜂窝异构网络宏用户队列稳定的蜂窝异构网络干扰管理算法。首先通过李雅普诺夫偏移方法,即用宏用户队列长度替代拉格朗日乘子,将问题转化为一个线性约束的非凸问题。之后利用近似逼近以及对数逼近的方法分析最优功率策略的闭式解。基于近似最优解的分析,分别提出集中式和分布式的功率控制算法。最后通过仿真说明了算法的性能。针对蜂窝异构网络由于布施新节点基站而带来的负载业务分配不均衡以及小基站的超密集部署带来的能耗问题,提出了一种以能量效率最大化为目标的蜂窝异构网络下行链路资源分配算法。全面考虑网络中用户的不规则分布、基站的电路功率损耗以及用户的最小数据速率需求,提出了基于Dinkelbach方法的迭代资源分配算法。在算法的每一次迭代中,依次提出了基于图论的PRB分配策略和基于对偶分解的功率分配策略。针对蜂窝异构网络中面向用户体验的资源分配策略展开研究,提出了面向用户体验质量的蜂窝异构网络资源分配方案。分析基于不同应用类型的QoE评价模型,针对影响用户体验的某些关键参数,将用户主观因素引入蜂窝异构网络的资源分配中。针对不同业务类型,分别提出基于0-1松弛的资源分配算法和基于跨层优化的无线资源分配算法。同时,采用优先级机制来为蜂窝异构网络中的不同用户设定不同的优先级。
【关键词】：蜂窝异构网络 资源分配 无线回传 能量效率 QoE
【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
• abstract6-16
• 第一章 绪论16-34
• 1.1 研究背景与研究意义16-21
• 1.1.1 研究背景16-19
• 1.1.2 面临挑战19
• 1.1.3 研究意义19-21
• 1.2 国内外研究现状21-28
• 1.2.1 基于无线回传的蜂窝异构网络无线资源分配23-24
• 1.2.2 基于李雅普诺夫稳定性的蜂窝异构网络干扰控制24-25
• 1.2.3 基于用户分布的蜂窝异构网络高能效资源分配25-27
• 1.2.4 面向用户体验质量的蜂窝异构网络无线资源分配27-28
• 1.3 主要内容和创新点28-30
• 1.3.1 主要研究内容28-29
• 1.3.2 论文创新点29-30
• 1.4 博士期间的主要工作30-32
• 1.5 论文的组织结构安排32-34
• 第二章 蜂窝异构网络资源分配方法综述34-50
• 2.1 蜂窝异构网络资源分配的优化目标34-37
• 2.2.1 最大化系统吞吐量模型35-36
• 2.2.2 最小化系统功率消耗模型36-37
• 2.2 凸优化37-40
• 2.2.1 凸优化基础37-38
• 2.2.2 拉格朗日对偶与KKT条件38-40
• 2.2.3 凸优化在蜂窝异构网络资源分配中的应用40
• 2.3 博弈论40-43
• 2.3.1 博弈论简介41-42
• 2.3.2 斯塔克尔伯格博弈42-43
• 2.3.3 博弈论在蜂窝异构网络资源分配中的应用43
• 2.4 李雅普诺夫稳定性43-46
• 2.4.1 李雅普诺夫稳定性定义43-45
• 2.4.2 李雅普诺夫稳定性理论45-46
• 2.4.3 李雅普诺夫稳定性在蜂窝异构网络资源分配中的应用46
• 2.5 图论46-49
• 2.5.1 图论概述46-48
• 2.5.2 图的着色问题48
• 2.5.3 点着色在频谱资源分配中的应用48-49
• 2.6 本章小结49-50
• 第三章 基于无线回传的蜂窝异构网络资源分配50-67
• 3.1 蜂窝异构网络的回传网络50-55
• 3.1.1 有线回传51-52
• 3.1.2 无线回传52-54
• 3.1.3 无线回传到光纤回传的过渡54-55
• 3.2 系统模型和问题描述55-59
• 3.2.1 系统模型55-57
• 3.2.2 问题描述57-59
• 3.3 对于斯塔克尔伯格博弈均衡解的分析59-63
• 3.3.1 非合作回传频谱支付选择博弈59-61
• 3.3.2 MBS总回传带宽决定策略61-63
• 3.4 基于斯塔克尔伯格博弈的资源分配算法63
• 3.5 仿真结果与分析63-66
• 3.6 本章小结66-67
• 第四章 基于李雅普诺夫稳定性的蜂窝异构网络干扰控制67-80
• 4.1 系统模型和问题描述67-70
• 4.1.1 信道模型68-69
• 4.1.2 Macrocell队列模型69-70
• 4.1.3 问题描述70
• 4.1.4 瞬时近似70
• 4.2 基于李雅普诺夫稳定性的最优功率策略分析70-73
• 4.2.1 高SINR场景下的功率策略分析71-72
• 4.2.2 基于连续凸逼近的功率策略分析72-73
• 4.3 基于李雅普诺夫稳定性的功率控制算法73-75
• 4.3.1 集中式功率控制算法73-74
• 4.3.2 分布式功率控制算法74-75
• 4.4 仿真结果与分析75-79
• 4.5 本章小结79-80
• 第五章 基于用户分布的蜂窝异构网络高能效资源分配80-95
• 5.1 系统模型和问题描述80-83
• 5.1.1 网络用户分布80-81
• 5.1.2 信道模型81-82
• 5.1.3 问题描述82-83
• 5.2 分式优化问题的解决方案83-90
• 5.2.1 基于图论的物理资源块分配策略85-87
• 5.2.2 基于对偶分解的功率分配策略87-90
• 5.3 仿真结果与分析90-94
• 5.4 本章小结94-95
• 第六章 面向用户体验质量的蜂窝异构网络资源分配95-116
• 6.1 QoE的影响因素及评价模型96-101
• 6.1.1 QoE的影响因素96-99
• 6.1.2 基于MOS的QoE评价模型99-101
• 6.2 系统模型和问题描述101-104
• 6.2.1 系统模型102-103
• 6.2.2 问题描述103-104
• 6.3 基于分时共享松弛的无线资源分配策略104-106
• 6.3.1 分时共享松弛104-106
• 6.3.2 基于分时共享松弛的RRA算法106
• 6.4 基于跨层优化的无线资源分配策略106-111
• 6.4.1 跨层优化结构107
• 6.4.2 基于公平性的RRA次优算法107-109
• 6.4.3 基于优先级的RRA次优算法109-111
• 6.4.4 算法复杂度分析111
• 6.5 仿真结果与分析111-115
• 6.6 本章小结115-116
• 第七章 总结与展望116-118
• 7.1 论文总结116-117
• 7.2 工作展望117-118
• 参考文献118-130
• 缩略语说明130-133
• 致谢133-134
• 攻读学位期间的学术成果134-135

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本文编号：372296