隨著物聯(lián)網(wǎng)以及智能無線終端的出現(xiàn),無線終端設(shè)備與移動數(shù)據(jù)流量急劇增長,無人駕駛、遠程醫(yī)療和智慧家居等新應(yīng)用場景迅速發(fā)展,人們對更先進寬帶服務(wù)的需求越來越迫切。傳統(tǒng)以基站為中心的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),如蜂窩異構(gòu)網(wǎng)、超密集組網(wǎng)等,往往部署成本大且本地網(wǎng)絡(luò)靈活性不高,很難滿足未來無線應(yīng)用場景中大量數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和用戶體驗的需求。蜂窩網(wǎng)絡(luò)中融合終端直通(Device-to-Device,D2D)技術(shù),不僅能提高頻譜利用率和系統(tǒng)容量、擴展覆蓋區(qū)域,還能減輕蜂窩網(wǎng)絡(luò)負擔(dān)、降低終端功耗等。只有采用合理有效的資源分配方法才能夠進一步提高系統(tǒng)性能,然而,目前D2D通信的資源分配技術(shù)還存在幾方面的挑戰(zhàn):一方面大部分研究工作都是采用單一的干擾管理或模式選擇方法,另一方面沒有考慮到同一信道內(nèi)D2D的最優(yōu)數(shù)目以及最大數(shù)目。本論文利用蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的資源分配方法抑制鏈路間相互干擾,討論了復(fù)用同一資源的D2D鏈路數(shù)目、限制區(qū)域與模式選擇對系統(tǒng)容量的影響,實現(xiàn)了提高系統(tǒng)性能的目標,取得了三方面的研究成果:(1)針對D2D鏈路數(shù)目的增加在干擾與性能提升之間的平衡問題展開分析研究,理論推導(dǎo)了兩種鏈路覆蓋概率以及數(shù)據(jù)速率的閉式解,分析了復(fù)用同一資源的用戶總數(shù)目以及D2D用戶(D2D User,DU)所占總用戶數(shù)目的比值(η)對數(shù)據(jù)速率的影響。在總用戶數(shù)目固定時,D2D用戶比例越高,系統(tǒng)性能越好;在固定比例系數(shù)時,用戶數(shù)目存在一個最優(yōu)值以及最大值,例如η= 0.6時,系統(tǒng)總速率最大對應(yīng)的最優(yōu)用戶數(shù)目以及能承載的最大用戶數(shù)目分別為12和34。(2)針對蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中資源分配的鏈路干擾抑制難題,利用干擾限制區(qū)域的方法分析了復(fù)用蜂窩鏈路的D2D用戶位置對系統(tǒng)性能的影響,推導(dǎo)了該機制下兩種鏈路的覆蓋概率以及數(shù)據(jù)速率閉式解,分析了信干噪比(Signal-to-Interference-plus-NoiseRatio,SINR)閾值、D2D 對之間的距離等關(guān)鍵參數(shù)對系統(tǒng)性能的影響,實現(xiàn)了利用地理位置來衡量通信質(zhì)量以決定是否建立D2D鏈路的目標。與基于干信比(Interference to Signal Ratio,ISR)和干噪比(Interference over Thermal Noise,IoTN)經(jīng)典算法的蒙特卡洛仿真相比,利用閉式解方程式大大地降低了其計算復(fù)雜度,且總數(shù)據(jù)速率在dBR=50m時分別提高了 83.3%和86.4%,在dBR=500m時分別提高了 10.5%和8.8%。(3)在多信道多用戶場景下,針對D2D通信模式以及復(fù)用鏈路的問題,圍繞中繼模式中最優(yōu)中繼點的選取,聯(lián)合功率控制選擇合適的通信模式、復(fù)用鏈路,提出了兩種不同的區(qū)域劃分方法,分別用于選擇最優(yōu)中繼節(jié)點和最佳復(fù)用鏈路,建立了系統(tǒng)容量最大化的目標函數(shù),進一步優(yōu)化異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的資源分配機制。相比較區(qū)域劃分(Area Division,AD)機制,中繼節(jié)點與蜂窩鏈路候選數(shù)目分別減少了 41%與76%,相比較隨機選擇(Random Selection,RS)、區(qū)域劃分機中隨機選擇(Random Selection in Range Division,RSRD)與AD機制,數(shù)據(jù)速率分別提高了約71%,41%和10%。
【學(xué)位單位】：北京科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

逡逑如圖１－１所示，Ｃｉｓｃｏ預(yù)計在未來五年內(nèi)全球移動數(shù)據(jù)流量增速在七倍以上，逡逑個別發(fā)達地區(qū)如上海、北京熱點地區(qū)的增速更高，達到１０００倍。逡逑６０邋邐逡逑５０邋邐逡逑２逡逑ｉ４０邋邐Ｔ．③一逡逑ｉｓｏ邐—逡逑！邐４９ＥＢ逡逑栜邋２0邐—邐—邐—逡逑叫邐３５ＥＢ逡逑塒邋ｌｎ邐２４ＥＢ逡逑１０邋邐＿＿邋—邋１７ＥＢ——邐一一一逡逑７ＥＢ邋１１ＥＢ逡逑0邋邋邋邐—邐邐邐邐邐邐邐—逡逑２０１６年邋２０１７年邋２０１８年邋２０１９年邋２０２０年邋２０２１年逡逑圖１－１邋Ｃｉｓｃｏ公司預(yù)測的移動數(shù)據(jù)量增長趨勢圖逡逑相比于急劇增長的數(shù)字業(yè)務(wù)需求，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力的提升速度與之不相匹逡逑配。具體而言，無線通信移動設(shè)備連接數(shù)、數(shù)據(jù)流量以及功耗增加必然會導(dǎo)逡逑致基站負載壓力過大，頻譜資源匱乏，系統(tǒng)功耗過大等后果［１８］。逡逑目前“以基站為中心”的無線接入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)導(dǎo)致每個通信鏈路都必須有逡逑基站參與，極大地增加了基站負載，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)頻譜效率不高。為了應(yīng)對上述逡逑挑戰(zhàn)，業(yè)界提出了多種解決方案，如異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)（Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ，逡逑ＨｅｔＮｅｔ）、ＵＤＮ以及大規(guī)模ＭＩＭ０技術(shù)等。這些新技術(shù)在一定程度上能夠提逡逑升整個無線網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)能力，增加基站密度可以在一定程度上提高頻譜利用逡逑率、提升網(wǎng)絡(luò)中能量效率以及系統(tǒng)容量

在蜂窩與Ｄ２Ｄ通信融合的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，Ｄ２Ｄ技術(shù)可以大大地提高系統(tǒng)逡逑性能，但是由于Ｄ２Ｄ鏈路（Ｄ２Ｄ邋Ｌｉｎｋ，邋ＤＬ）共享蜂窩鏈路（Ｃｅｌｌｕｌａｒ邋Ｌｉｎｋ，逡逑ＣＬ）的頻譜資源，無論Ｄ２Ｄ鏈路采用直接、中繼還是其他通信模式，必然逡逑會給共享同一頻譜的ＣＬ和ＤＬ帶來干擾，從而導(dǎo)致蜂窩網(wǎng)絡(luò)的性能和效率逡逑下降［２８］。此外，無線資源分配和干擾環(huán)境的快速變化，復(fù)用同一資源的Ｄ２Ｄ逡逑發(fā)射端（Ｄ２Ｄ邋Ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ，ＤＴ）與邋Ｄ２Ｄ邋接收端（Ｄ２Ｄ邋Ｒｅｃｅｉｖｅｒ，邋ＤＲ）之間逡逑距離過近都將會產(chǎn)生強烈干擾，無序的資源復(fù)用不僅無法改善系統(tǒng)性能，還逡逑可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能惡化，因此蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中必須對復(fù)用資源進行合理地管逡逑理與分配［５２＿５４］。逡逑綜上所述，蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，Ｄ２Ｄ鏈路與蜂窩鏈路之間的相互干擾是制逡逑約Ｄ２Ｄ通信技術(shù)發(fā)展的主要因素，而合理有效的資源分配能夠降低鏈路之間逡逑的相互干擾，以保證鏈路的通信質(zhì)量（Ｑｕａｌｉｔｙ邋ｏｆ邋Ｓｅｒｖｉｃｅ，ＱｏＳ）。由此可見，逡逑資源分配技術(shù)制約著能否建立Ｄ２Ｄ鏈路，己成為Ｄ２Ｄ通信技術(shù)中亟待解決逡逑的關(guān)鍵問題之一。本論文的主要目的就是針對蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中Ｄ２Ｄ通信資源逡逑

與邋１０％。逡逑１．６論文的組織結(jié)構(gòu)逡逑圖１－３描述了本論文的組織結(jié)構(gòu)，后面各章的內(nèi)容具體安排如下：逡逑第２章Ｄ２Ｄ通信技術(shù)概述。概括了邋Ｄ２Ｄ通信技術(shù)的技術(shù)背景，介紹了逡逑影響Ｄ２Ｄ性能的關(guān)鍵技術(shù)和所需的特殊函數(shù)等；逡逑第３章基于Ｄ２Ｄ用戶數(shù)目的性能優(yōu)化模型。在單小區(qū)內(nèi)，推導(dǎo)出多蜂逡逑窩多Ｄ２Ｄ場景下覆蓋概率以及數(shù)據(jù)速率的閉式解，理論分析出系統(tǒng)性能最大逡逑化時用戶數(shù)目的最優(yōu)值；逡逑第４章干擾限制區(qū)域機制與基于用戶位置的優(yōu)化模型。在單小區(qū)內(nèi)，在逡逑保證鏈路ＱｏＳ的前提下，限定了邋ＣＵ與ＤＵ的限制區(qū)域，理論推導(dǎo)出單蜂窩逡逑多Ｄ２Ｄ用戶場景下覆蓋概率以及數(shù)據(jù)速率的閉式解，并進行性能分析：逡逑第５章基于Ｄ２Ｄ通信模式的性能優(yōu)化模型。在多信道多用戶場景下，逡逑建立了直通與中繼兩種模式的系統(tǒng)容量最大的目標函數(shù)

【參考文獻】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 蔡艷;D2D無線通信系統(tǒng)性能分析與優(yōu)化設(shè)計[D];南京郵電大學(xué);2016年

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 何朵奇;LTE網(wǎng)絡(luò)下D2D通信的資源分配方案研究[D];南京郵電大學(xué);2016年

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本文編號：2813700