异构网中能效2f谱效性能分析及高能效设计

异构网中能效2f谱效性能分析及高能效设计

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1、-摘要摘要随着信息通信技术的不断发展,用户终端与应用的多样性带来了移动通信网中业务量的指数增长。现有的网络部署方案已不能良好的支撑移动通信网中的数据洪流,因此,能为具有空时动态特性的高业务量提供高效服务的演进网络架构成为一个新的问题。近期,异构网络正被各大运营商考虑作为新型网络部署架构。异构网络架构包含多种类型的基站,不同类型的基站对应不同的发射功率、工作载频、部署密度等配置参数,通过区域重叠覆盖可为具有不同移动速度、不同业务量需求及多业务种类的用户提供个性化且低成本的服务。然而,网络能量消耗,作为一

2、个日益严重的问题,逐渐成为运营商关注的焦点。包括沃达丰、中国移动等世界著名运营商的统计数据表明,随着移动通信中业务量的指数增长,且网络中部署的基站密度不断增大,由基站主导的网络能量消耗也不断提高,各大运营商每年需要支付高额的能源费用。另外一方面,巨大能量消耗伴随的碳排放也是一个不可忽视的环境问题。因此,需在包括异构网等新型网络环境下,研究如何根据业务分布、用户移动模型、业务需求与行为特征关系等相关特征,实现高能效的网络部署、基站工作模式管理及相应的资源分配,是最近几年学术界与工业界都关注的新问题。近五

3、年,学术界对上述问题的研究主要围绕基站休眠和高能效资源分配两方面进展。本文针对此问题进一步开展了如下研究工作:1)提出了根据业务空时动态特性的相关预测指数,提出基于该指数完成网络中基站工作状态决策的管理策略;2)提出根据异构网中不同类型基站的功耗,完成动态选择用户与基站进行关联的方法;3)提出了针对多业务共存网络的高能效的资源分配框架,利用仿真评估结果验证了所提方法的有效性。第一章主要概述了当前主要存在的问题与研究重点,同时阐述了本文的内容及研究成果,最后简述了本文的框架。第二章主要从网络的角度,研究

4、了业务的空间、时间动态特性,并进一步研究业务的空时分布相关特性,本文创新性地定义了一个业务空时分布相关预测指数,并提出了基于该相关预测指数的一种异构网基站节能管理方案。这一工作的创新性主要是研究了该方案中预测窗口长度对节能效果与系统性能的影响,仿真结果进一步验证了所提方案的有效性。第三章主要从用户的角度,研究了异构网中的用户设备和基站之间的最优关联(UserAssociation)问题。用户关联问题的核心是如何为每个用户从待选基站I----摘要集合中选择能耗最低且满足服务质量需求的基站。本文首先提出根

5、据不同类型基站的功耗模型构建系统总能耗函数的方法。然后,依据优化最小化(Majorization-Minimization)方法,将原有的组合问题转化为一个线性优化问题,提出了一种次优的用户设备与基站关联算法,并在异构网环境下进行了仿真验证。第四章针对正交频分多址异构网,研究了当不同业务共存时的高能效资源分配算法。通过将网络中的业务划分为时延敏感与时延非敏感类业务,本文首先构建了基于多业务共存网络的能效最大化模型,然后,将该复杂优化问题进一步分解,提出了利用拉格朗日对偶方法的子信道与下行传输功率的最优

6、分配方案,并在异构网环境中进行算法的仿真,仿真结果表明,多业务共存时,所提方法能够获得能效增益。第五章对全文内容进行了概括总结,并给出了未来的研究方向及相应建议。关键词:异构网能量效率业务动态性用户关联多业务资源分配II----AbstractAbstractWiththecontinuousdevelopmentoftheinformationandcommunication technology(ICT)industry,thetrafficinmobilecommunicationnetwork

7、increases exponentiallyduetothediversityofuserterminalsandapplications.Existingnetwork cannolongereffectivelysupportthemobiledatadeluge,thisnewproblemrequiresan evolutionarynetworkarchitecturetoprovideserviceforthehightrafficwithdynamic natureintimeands

8、pacedomain.Recently,heterogeneousnetworkturnsouttobea newchoiceforthemajoroperatorsasthenewnetworkarchitecture.Thisarchitecture consistsofmultipletypesofbasestations,withdifferenttransmitpower,carrier frequency,anddeploymentdensi

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