认知小蜂窝网络中无线资源管理算法研究

发布时间：2017-09-06 20:10

  本文关键词：认知小蜂窝网络中无线资源管理算法研究

  更多相关文章： 认知小蜂窝网络 资源分配 频谱效率 能量效率 纳什均衡

【摘要】：本文采用具有认知功能的小蜂窝网络和大规模天线技术来提高系统吞吐量、能量效率和服务用户数。总结了5G的发展愿景及对应关键技术,分析了小蜂窝网络在未来无线通信系统中所承担的重要作用和面临的挑战,并给出了对应的解决思路,及超密集组网的认知小蜂窝网络与宏蜂窝网络共存时上／下行通信所面临问题的对应解决方案,研究了大规模多用户多天线系统下的功率增益性能。对认知小蜂窝网络框架下的频谱分配、功率控制、基站选择和用户切换等无线资源管理问题进行了研究。首先,在满足干扰温度限制下,根据新型的频带可重叠的通用干扰因子,从最小化系统总干扰水平的角度将频谱资源的动态分配过程建模为位势博弈模型,证明了NE解的存在性和唯一性。其次,在分布式结构下提出了以用户为中心的上行频谱资源和小蜂窝基站以及功率的联合分配模型。将频谱资源和小蜂窝基站的联合选择过程建模为以用户为中心的位势博弈模型,又分别从最大化容量和最大化能量效率两个角度将功率分配过程建模为非合作博弈模型,推导出了能够使系统全局最优的代价因子。在求解最大化能量效率的非凸最优功率分配问题时,推导出了等价的易于求解的最优化表达式,并提出了简化的迭代运算算法。第三,提出了以小蜂窝基站为博弈参与者的下行频谱资源块和功率的联合分配模型,并分别从开放式接入和引入对主用户的干扰温度限制两个角度将资源分配过程建模为非合作博弈模型。通过对非凸最优能量效率函数最大化问题的等价代换,将主博弈重新建模为便于独立求解发射功率的等价子博弈。为保障频谱资源块分配算法的收敛性能,提出了一种具有有限反馈信息的中心式分配模型。将具有耦合限制的子博奔效用函数最大化过程转化为变分不等式形式,证明了均衡解的存在性和唯一性。最后,在大规模多用户多天线系统下,研究了满足最小比特率和最大功率限制的自适应迫零功率分配算法。基于等效信道增益的统计特性,给出了最小化单用户平均传输功率的闭式表达式,并推导出了完美信道估计和带误差估计两种情形下的功率增益表达式。
【关键词】：认知小蜂窝网络 资源分配 频谱效率 能量效率 纳什均衡
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.53
【目录】：

• 创新点摘要5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 绪论12-32
• 1.1 课题研究背景12-18
• 1.1.1 5G愿景与需求12-16
• 1.1.2 小蜂窝网络与5G16-18
• 1.2 小蜂窝网络在5G中的优势及挑战18-22
• 1.2.1 小蜂窝网络在5G中的优势18-20
• 1.2.2 小蜂窝网络面临的挑战20-22
• 1.3 认知小蜂窝网络22-26
• 1.3.1 认知小蜂窝网络中的上行通信23-25
• 1.3.2 认知小蜂窝网络中的下行通信25-26
• 1.4 论文研究综述26-29
• 1.4.1 基于最大化系统容量的无线资源管理算法26-28
• 1.4.2 基于最大化系统能量效率的无线资源管理算法28-29
• 1.5 论文章节安排29-32
• 第2章 认知小蜂窝网络中基于位势博弈的动态频谱分配算法32-48
• 2.1 引言32-34
• 2.2 系统模型34-36
• 2.3 基于位势博弈的动态频谱分配方案36-40
• 2.4 仿真步骤及性能分析40-47
• 2.4.1 仿真步骤与场景40-42
• 2.4.2 仿真结果与性能分析42-47
• 2.5 本章小结47-48
• 第3章 博弈论框架下认知小蜂窝网络的上行动态资源分配算法48-82
• 3.1 引言48-49
• 3.2 系统模型49-51
• 3.3 小蜂窝基站选择和频谱分配算法51-52
• 3.4 基于最大化容量的动态资源分配算法52-64
• 3.4.1 仿真结果与分析56-64
• 3.5 基于最大化能量效率的动态资源分配算法64-80
• 3.5.1 仿真结果与分析70-80
• 3.6 本章小结80-82
• 第4章 认知小蜂窝网络中基于能量效率的下行动态资源分配算法82-132
• 4.1 引言82-84
• 4.2 系统模型84-87
• 4.3 基于开放式接入模式的下行能效资源分配算法87-108
• 4.3.1 动态频谱资源块分配93-94
• 4.3.2 功率分配94-97
• 4.3.3 仿真结果与分析97-108
• 4.4 基于干扰温度限制的下行能效资源分配算法108-129
• 4.4.1 效用函数等价变换109-113
• 4.4.2 动态频谱资源块和功率分配算法113-120
• 4.4.3 仿真结果与分析120-129
• 4.5 本章小结129-132
• 第5章 大规模多用户多天线系统下自适应迫零功率分配算法132-142
• 5.1 引言132-133
• 5.2 系统模型133-136
• 5.3 最小化平均总传输功率和中断概率136-138
• 5.4 大规模多用户多天线系统的功率增益138-139
• 5.5 仿真结果与分析139-141
• 5.6 本章小结141-142
• 第6章 全文总结与展望142-146
• 6.1 全文总结142-144
• 6.2 未来工作展望144-146
• 参考文献146-157
• 附录 缩略语157-161
• 攻读学位期间公开发表论文161
• 作为研究主力参与导师主持的科研项目161-162
• 致谢162-163
• 作者简介163

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本文编号：805188