【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的迅猛發(fā)展,全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量呈幾何速率爆炸式增長(zhǎng),且空-時(shí)域分布極不均勻,超高清視頻、虛擬現(xiàn)實(shí)等服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)需求多樣化的新興業(yè)務(wù)呈井噴式涌現(xiàn),不斷挑戰(zhàn)無線網(wǎng)絡(luò)的容量極限。網(wǎng)絡(luò)為了承載海量數(shù)據(jù),不斷增加基站數(shù)量和類型,密集化組網(wǎng)提升容量。同時(shí),為了滿足非均勻、多樣化業(yè)務(wù)需求,在宏基站覆蓋范圍內(nèi)進(jìn)一步分層部署小小區(qū)基站、Wi-Fi等低功率異構(gòu)無線接入點(diǎn),形成重疊覆蓋、高密度的分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),引入多制式無線接入網(wǎng)融合,通過資源共享和動(dòng)態(tài)分配提高利用率,適配用戶需求。然而,密集化組網(wǎng)導(dǎo)致小區(qū)覆蓋面積更小,小區(qū)間干擾更加復(fù)雜且強(qiáng)度大,從而限制網(wǎng)絡(luò)容量提升。另一方面,傳統(tǒng)分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)模式簡(jiǎn)單,層間垂直獨(dú)立,松耦合共存方式缺乏有效的協(xié)調(diào)互通機(jī)制,造成系統(tǒng)間干擾嚴(yán)重,資源利用率低,無法保證端到端無縫QoS需求,用戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)差。這些對(duì)第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)(The Fifth Generation mobile communication system,5G)網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)帶來了巨大挑戰(zhàn)。本文圍繞以下三方面挑戰(zhàn)開展面向5G的分層異構(gòu)融合網(wǎng)絡(luò)資源管理研究:(1)密集組網(wǎng)引入復(fù)雜動(dòng)態(tài)干擾嚴(yán)重制約網(wǎng)絡(luò)容量的持續(xù)提升,實(shí)際部署缺乏理論指導(dǎo);(2)異構(gòu)多網(wǎng)靜態(tài)疊加、垂直獨(dú)立的現(xiàn)狀嚴(yán)重制約無線資源的高效利用;(3)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)追求高速率寬帶通信,難以支撐大規(guī)模設(shè)備的差異化QoS需求。本文主要的研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下:(1)在工作于授權(quán)頻譜的超密集網(wǎng)絡(luò)(Ultra Dense Network,UDN)中,由于基站密度大,基站業(yè)務(wù)負(fù)載極不均衡,業(yè)務(wù)引入的干擾隨機(jī)性加劇,這使得傳統(tǒng)無線容量分析因較少考慮隨機(jī)業(yè)務(wù)干擾和業(yè)務(wù)QoS難以精確刻畫UDN網(wǎng)絡(luò)性能。本文突破此現(xiàn)狀,通過構(gòu)建密集網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)干擾模型,求解多重積分下的干擾分布,推導(dǎo)出基于隨機(jī)干擾的超密集網(wǎng)絡(luò)有效容量,揭示了容量與帶寬、基站密度、業(yè)務(wù)QoS之間的尺度規(guī)律。又進(jìn)一步基于所得出的有效容量,構(gòu)建業(yè)務(wù)不飽和度的非合作博弈模型,提出了一種流量控制算法來最大化UDN保證業(yè)務(wù)QoS需求下的總平均到達(dá)速率。仿真結(jié)果還表明所提出的算法相對(duì)于飽和業(yè)務(wù)發(fā)送方案相比,實(shí)現(xiàn)了33%的容量提升。(2)在工作于未授權(quán)頻譜的UDN中,由于未授權(quán)頻譜采用隨機(jī)競(jìng)爭(zhēng)接入機(jī)制,密集化部署導(dǎo)致未授權(quán)頻譜接入沖突問題更加嚴(yán)重,無法保證用戶QoS。本文將授權(quán)頻譜輔助接入(Licensed-Assisted Access,LAA)網(wǎng)絡(luò)的無線接入過程建模為四狀態(tài)半馬爾可夫模型,推導(dǎo)出基于隨機(jī)接入的超密集分布式網(wǎng)絡(luò)有效容量,給出未授權(quán)頻譜保障QoS需求下網(wǎng)絡(luò)容量極限。基于所得出的有效容量,提出兩種不同的功率控制算法分別最大化在保障用戶QoS需求下的有效容量和有效能效。最后采用數(shù)值和蒙特卡洛仿真驗(yàn)證所提理論的準(zhǔn)確性,給出了超密集分布式網(wǎng)絡(luò)的容量-時(shí)延域。仿真結(jié)果表明所提出的算法與現(xiàn)有經(jīng)典方案在有效容量和有效能效方面分別提高了62.7%和171.4%。(3)在異構(gòu)融合網(wǎng)絡(luò)中不同制式的無線接入網(wǎng)絡(luò)在工作參數(shù)、傳輸能力、組網(wǎng)模式、保障QoS需求的能力等存在很大差異,例如工作于授權(quán)頻段的長(zhǎng)期演進(jìn)技術(shù)(Long Term Evolution,LTE)網(wǎng)絡(luò)和工作于非授權(quán)頻段的Wi-Fi和LAA站點(diǎn),高發(fā)射功率的宏基站和低發(fā)射功率的小小區(qū)基站等。如何統(tǒng)一量化多種接入網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)資源的容量和保證QoS能力是當(dāng)前5G組網(wǎng)研究中待解決的難題。本文首先針對(duì)LTE與Wi-Fi聚合(LTE and Wi-Fi Aggregation,LWA)網(wǎng)絡(luò),提出一種基于有效容量的理論框架,將數(shù)據(jù)流分流、QoS解耦,并映射到不同空口中,從而滿足用戶端到端QoS需求。進(jìn)一步提出了一種基于塊坐標(biāo)下降(Block Coordinated Descent,BCD)和凸差規(guī)劃的多頻譜資源分配算法。仿真結(jié)果表明,相對(duì)于序列決策方案和靜態(tài)映射方案,所提出的算法在保證用戶QoS需求下,分別節(jié)省了 16.89%和30.2%的授權(quán)頻譜帶寬。針對(duì)LAA系統(tǒng),提出一種基于李雅普洛夫優(yōu)化的自適應(yīng)頻譜接入和功率分配算法,在保證隊(duì)列穩(wěn)定性約束下,最小化異構(gòu)融合系統(tǒng)平均功耗。理論分析和仿真結(jié)果表明,調(diào)節(jié)控制參數(shù)V可以在功耗和延遲之間達(dá)到[(?)(1/V),(?)(v)]的折衷關(guān)系。所提出的算法在同等的時(shí)延保證下可減少73.3%的能耗。(4)在傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,隨機(jī)接入過程與數(shù)據(jù)傳輸過程相對(duì)獨(dú)立,難以支撐大規(guī)模接入需求與差異化的QoS需求。針對(duì)該難題,本文構(gòu)建了基于優(yōu)先級(jí)隊(duì)列的接入等級(jí)控制(Access Class Barring,ACB)模型,提出了一種混合的隨機(jī)接入和數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議來保證不同業(yè)務(wù)類型的端到端QoS。在考慮隨機(jī)接入和短包傳輸?shù)那闆r下,推導(dǎo)出該協(xié)議下大規(guī)模機(jī)器通信(Massive Machine Type Communications,mMTC)的有效容量。利用所提出的有效容量,將接入策略建模為非合作博弈模型,分別設(shè)計(jì)了分布式算法與動(dòng)態(tài)價(jià)值算法來最大化網(wǎng)絡(luò)效用。仿真顯示所提出的分布式算法相比于設(shè)備全激活方案,網(wǎng)絡(luò)總的有效容量提升一倍;所提出的動(dòng)態(tài)價(jià)值算法相比于分布式算法,網(wǎng)絡(luò)總的有效容量提升了 35.5%。
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２．２基于隨機(jī)干擾的超密集網(wǎng)絡(luò)模型逡逑考慮一個(gè)超密集網(wǎng)絡(luò)的下行鏈路，包含多個(gè)小小區(qū)基站及其服務(wù)的用戶，如逡逑圖２－１所示。令NB邋＝邋ｆｌ，．．．，７Ｖ丨表示小小區(qū)基站集合。由于本章重點(diǎn)在超密集網(wǎng)絡(luò)的逡逑性能分析，因此假設(shè)小小區(qū)基站和用戶之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系己經(jīng)確定，且所有小小區(qū)基站逡逑工作在相同的信道中，因此每個(gè)小小區(qū)基站在該信道上只能服務(wù)一個(gè)相關(guān)聯(lián)的用戶。逡逑每個(gè)小小區(qū)基站均有一個(gè)先入先出（Ｆｉｒｓｔ邋Ｉｎｐｕｔ邋Ｆｉｒｓｔ邋Ｏｕｔｐｕｔ，邋ＦＩＦＯ）隊(duì)列用于緩沖逡逑用戶請(qǐng)求業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)包。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包隨機(jī)到達(dá)隊(duì)列。假設(shè)隊(duì)列足夠長(zhǎng)，因此隊(duì)列既逡逑不會(huì)溢出，也不會(huì)造成數(shù)據(jù)包丟失。如果小小區(qū)基站的隊(duì)列為空，且小小區(qū)基站并逡逑沒有新到達(dá)的數(shù)據(jù)包，則小小區(qū)基站處于靜默狀態(tài)。處于靜默狀態(tài)的小小區(qū)基站不逡逑會(huì)干擾其他基站發(fā)送數(shù)據(jù)。令尸？表示第ｎ個(gè)小小區(qū)基站的靜默概率

用戶的歐式距離。每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)均為２０００次獨(dú)立運(yùn)行的平均值。每次獨(dú)立運(yùn)行時(shí)間為逡逑１０００００個(gè)時(shí)隙。逡逑圖２－２采用蒙特卡洛仿真驗(yàn)證了在兩個(gè)小小區(qū)基站情況下所提模型和理論的準(zhǔn)確逡逑性，與飽和業(yè)務(wù)假設(shè)下全干擾模型相比，該理論更能精確地刻畫網(wǎng)絡(luò)容量，其中兩逡逑個(gè)基站和相對(duì)應(yīng)得用戶之間的信道狀況為０＝丨１０，１；２，，２０］邋ｄＢ。全干擾模型意味著第逡逑ｎ個(gè)小小區(qū)基站的干擾為除第ｎ個(gè)小小區(qū)基站之外的所有基站帶來的干擾。隊(duì)列ＱｏＳ逡逑違反概率的分析結(jié)果可以通過公式（２－９），邋（２－１５），邋（２－１６）和（２－３０）獲得。隨著業(yè)務(wù)流逡逑量增加，隊(duì)列ＱｏＳ違反概率也會(huì)增加。可以看到，分析結(jié)果與蒙特卡洛仿真結(jié)果一逡逑致。同時(shí)，蒙特卡洛仿真結(jié)果與全干擾模型之間存在較大差異，這表明每個(gè)小小區(qū)逡逑基站業(yè)務(wù)隨機(jī)到達(dá)產(chǎn)生的隨機(jī)干擾會(huì)對(duì)有效容量和ＱｏＳ保證（即隊(duì)列長(zhǎng)度或時(shí)延保逡逑證）產(chǎn)生強(qiáng)烈影響。逡逑圖２－３采用蒙特卡洛仿真驗(yàn)證了在ｉＶ個(gè)小小區(qū)基站情況下所提模型和理論的準(zhǔn)確逡逑性。隊(duì)列ＱｏＳ違反概率的分析結(jié)果可以通過（２－９），（２－２９）和（２－３０）獲得�？梢钥吹藉义戏治鼋Y(jié)果與蒙特卡洛仿真結(jié)果一致，且與全干擾模型之間也存在較大差異。隨著小逡逑小區(qū)基站密度增加
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN929.5

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1 童旺宇;張穎江;;基于有效容量鏈路模型的無線局域網(wǎng)幀聚合算法研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2017年12期

2 彭U

本文編號(hào)：2684941