LTE自組織網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著用戶服務(wù)質(zhì)量(QoS，Quality of Service)需求的快速提高及用戶數(shù)量的迅速增長(zhǎng)，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模越來越大，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也愈發(fā)復(fù)雜，這使得網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化需要涉及眾多參數(shù)，最終造成網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和設(shè)計(jì)越來越困難。為了在未來移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中解決上述問題，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商與下一代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟(NGMN，Next Generation Mobile Network)一起于2006年提出了自組織網(wǎng)絡(luò)(Self-Organizing Network

2、，SON)的概念，并希望將其應(yīng)用于長(zhǎng)期演進(jìn)(LTE，Long Term Evolution)網(wǎng)絡(luò)及其演進(jìn)版本中。SON的核心思路是通過在無線接入網(wǎng)絡(luò)中引入自組織技術(shù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)無線接入網(wǎng)絡(luò)的自規(guī)劃、自配置、自優(yōu)化、自調(diào)整、自診斷和自修復(fù)功能，最終減少人工干預(yù)，達(dá)到降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)維護(hù)的目的。本論文將主要針對(duì)SON中自優(yōu)化領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)問題進(jìn)行研究，包括負(fù)載均衡問題，呼叫準(zhǔn)入控制(CAC，CallAdmission Control)與機(jī)會(huì)調(diào)度問題

3、，小區(qū)間干擾協(xié)調(diào)問題、及能量效率優(yōu)化算法等。
　　論文第二章研究了LTE網(wǎng)絡(luò)中最小化網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的負(fù)載均衡算法。首先提出一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題（MOP，Multi-objective Optimization Problem），目標(biāo)函數(shù)為負(fù)載均衡指示變量和網(wǎng)絡(luò)平均負(fù)載，限制條件為系統(tǒng)資源數(shù)及用戶QoS需求。然后利用線性加權(quán)和法將此問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)單目標(biāo)優(yōu)化問題(SOP，Single-objectiveOptimization Problem

4、)。在分析新問題最優(yōu)解的復(fù)雜度和開銷后，提出了最小化網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的負(fù)載均衡算法。仿真結(jié)果表明所提算法可在占用更少系統(tǒng)資源的條件下，有效降低新通話阻塞率并提高網(wǎng)絡(luò)頻譜效率。
　　其次，論文第三章研究了LTE網(wǎng)絡(luò)中考慮機(jī)會(huì)調(diào)度與QoS保障的呼叫準(zhǔn)入控制算法。使用基于累積分布函數(shù)調(diào)度(CS，Cumulative Distribution Functionbased Scheduling)作為基本調(diào)度策略。在利用機(jī)會(huì)輪詢(ORR，Opport

5、unisticRound Robin)法計(jì)算CS的統(tǒng)計(jì)性能下界后，推導(dǎo)出CS/ORR法的多用戶分集增益（MDG，Multi-user Diversity Gain）。然后提出一個(gè)適用于不同QoS需求的CS與ORR法相結(jié)合的CAC算法，其可保守預(yù)估滿足用戶QoS需求所需資源數(shù)。仿真結(jié)果表明聯(lián)合考慮機(jī)會(huì)調(diào)度與用戶的QoS需求，所提算法可有效降低新通話阻塞率，為用戶提供更好的QoS保障，只會(huì)略微降低一點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)總吞吐量。
　　第三，為了消除

6、小區(qū)間干擾(ICI，Inter-cell Interference)，進(jìn)一步提升邊緣用戶吞吐量，論文第四章采用了部分頻率復(fù)用(FFR,Fractional FrequencyReuse)技術(shù)，并結(jié)合前兩章內(nèi)容，對(duì)具有不同QoS需求的負(fù)載均衡算法進(jìn)行研究。首先提出一個(gè)MOP，其目標(biāo)函數(shù)分別是針對(duì)有QoS需求用戶的小區(qū)內(nèi)及小區(qū)間的負(fù)載均衡指示變量，和針對(duì)無QoS需求用戶的總效用函數(shù)，限制條件為系統(tǒng)資源數(shù)和用戶QoS需求。對(duì)該問題最優(yōu)解的復(fù)雜

7、度和開銷分析之后，提出一個(gè)分布式、低開銷的負(fù)載均衡算法結(jié)構(gòu)，其包括一個(gè)混合調(diào)度策略、一個(gè)提供QoS保障的基于CS與ORR法相結(jié)合的CAC算法和一個(gè)有QoS認(rèn)知的小區(qū)內(nèi)及小區(qū)間切換的負(fù)載均衡算法。仿真結(jié)果表明所提算法結(jié)構(gòu)可有效逼近最優(yōu)解，對(duì)有QoS需求的用戶可顯著降低新通話阻塞率;對(duì)無QoS需求的用戶可明顯提升總效用函數(shù)及邊緣用戶吞吐量，僅以犧牲少許網(wǎng)絡(luò)總吞吐量為代價(jià)。
　　第四，隨著高數(shù)據(jù)速率業(yè)務(wù)的廣泛應(yīng)用及能量消耗的快速增加，能

8、量效率(EE，Energy Efficiency)已成為L(zhǎng)TE網(wǎng)絡(luò)一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。由于EE和頻譜效率(SE，Spectral Efficiency)的性能是互相耦合的，在某些場(chǎng)景下甚至是互相沖突的。因此，如何優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的EE和SE是個(gè)值得研究的課題。論文第五章對(duì)LTE網(wǎng)絡(luò)無干擾環(huán)境下的EE-SE聯(lián)合優(yōu)化算法進(jìn)行了研究，和以往文獻(xiàn)不同，本章力求同時(shí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的EE和SE。首先提出一個(gè)MOP并分析其帕累托最優(yōu)解的特性。再通過線性加權(quán)和法將此M

9、OP轉(zhuǎn)化為一個(gè)SOP并證明其既非準(zhǔn)凹也非準(zhǔn)凸。然后提出一個(gè)應(yīng)用粒子群優(yōu)化(PSO，Particle Swarm Optimization)方法的能效算法，仿真結(jié)果表明所提算法可有效降低總發(fā)射功率，提升EE，只需犧牲一點(diǎn)SE為代價(jià)。
　　最后，論文第六章研究了LTE網(wǎng)絡(luò)有干擾環(huán)境下的EE-SE聯(lián)合優(yōu)化算法。首先提出一個(gè)MOP，然后利用線性加權(quán)和法將此MOP轉(zhuǎn)化為一個(gè)SOP。通過調(diào)整加權(quán)系數(shù)，可分別將其轉(zhuǎn)換為SE最大化問題、EE最大化

10、問題及EE-SE之間的折衷(EST,EE-SE Tradeoff)問題。利用兩個(gè)凹函數(shù)之差規(guī)劃(DCP，Differencebetween Two Convex Functions Programming)可提出求解SE最大化問題的最優(yōu)化算法。同時(shí)利用DCP和分式規(guī)劃(FP，F(xiàn)ractional Programming)可提出求解EE最大化問題的最優(yōu)化算法。利用PSO方法可提出求解EST問題的聯(lián)合優(yōu)化算法，仿真結(jié)果表明通過適當(dāng)調(diào)整加權(quán)系