異構蜂窩網絡中能效優(yōu)先的接入機制研究.pdf

1、新一代以 OFDM( Orthogonal Frequency Division Multiplexing)和 MIMIO(Multiple-Input Multiple-Output)技術為核心的LTE-Advanced通信系統(tǒng)對通信網絡的傳輸能力提出了更高的要求,因此需要提升單位傳輸帶寬上的數據傳輸速率,即提高系統(tǒng)的頻譜效率。另一方面,通信行業(yè)高速發(fā)展所帶來的高能耗問題也引起了社會的廣泛關注。未來移動通信與網絡技術的發(fā)展必須要面對能

2、量消耗的挑戰(zhàn),要求在優(yōu)化網絡資源的同時降低單位業(yè)務量的能量消耗,實現綠色通信。如何降低移動通信網絡所消耗的能量,提高移動通信系統(tǒng)的能量效率( Energy Efficiency, EE),用盡可能少的能量傳輸盡可能多的數據,已成為了當前移動通信研究領域一個新的熱點問題。
　　由于傳統(tǒng)的宏基站成本高,能耗大,而在蜂窩網絡中重疊部署一些低功率節(jié)點如中繼、微微基站、毫微微基站使得網絡異構化,能夠增加網絡的覆蓋范圍,提高系統(tǒng)容量。異構網絡

3、中由于低功率節(jié)點能耗低,較之于部署宏基站能夠減少系統(tǒng)的能量消耗;而小基站一般部署在熱點區(qū)域或者蜂窩網絡的盲區(qū),距離用戶較近,信號傳輸的損耗小,能夠提高用戶的服務質量(QoS)。因此,部署異構網絡將宏小區(qū)的流量卸載到小基站中是提高系統(tǒng)能量效率的可行方法。然而,新加入的網絡元素在傳統(tǒng)的蜂窩網絡中產生了新的小區(qū),宏小區(qū)和低功率節(jié)點小區(qū)、低功率節(jié)點小區(qū)之間形成許多小區(qū)邊緣,使得網絡中的干擾分布情形變得復雜。系統(tǒng)中用戶的接入小區(qū)選擇成為最基本的挑

4、戰(zhàn),一方面運營商希望更多的用戶接入到低功率節(jié)點,最大限度地利用小節(jié)點,減少系統(tǒng)的能量消耗,提高系統(tǒng)容量;另一方面,由于低功率節(jié)點發(fā)射功率低,距離較遠的用戶受到宏小區(qū)的嚴重干擾。因此,在異構網絡中,需要提出一個有效的接入選擇方案來提高異構網絡系統(tǒng)的能量效率。
　　本文在宏基站和微微基站聯合部署的異構網絡下,研究用戶的選擇接入策略對系統(tǒng)的性能影響,提出優(yōu)化系統(tǒng)性能的接入方案,設計基于動態(tài)規(guī)劃、遺傳算法等優(yōu)化算法的接入機制,為異構網絡場

5、景下用戶的接入選擇提供有效的策略方案。
　　在異構網絡中,低功率節(jié)點分擔宏小區(qū)的流量的現象我們稱之為流量卸載(Traffic Offloading)。本文首先提出了在宏小區(qū)-微微小區(qū)聯合部署場景下易于實現的流量卸載算法——TO(Traffic Offloading)算法。TO算法是基于用戶的測量參數RSRP(Reference Signal Received Power)的接入選擇算法,該算法的主要思想是將宏小區(qū)用戶卸載到滿足 R

6、SRP和小區(qū)負載條件的微微小區(qū)中。由于在新型網絡中增加了很多的小區(qū)邊緣,小區(qū)邊緣的干擾較為嚴重,本文將部分頻譜復用技術(FFR,Fractional Frequency Reuse)與TO算法相結合,提出了TOFFR(Traffic Offloading based on Fractional Frequency Reuse)流量卸載算法。仿真結果表明,兩種流量卸載算法都能有效地提高系統(tǒng)的能量效率,而TOFFR算法性能更佳。
　　

7、動態(tài)的流量卸載是本文接下來考慮的情形,基于此,本文將動態(tài)的流量卸載分為即時流量卸載和延時流量卸載,并且依據用戶的卸載模型,對動態(tài)流量卸載進行動態(tài)規(guī)劃問題建模,將整體能效優(yōu)化目標轉化成多階段接入決策的最優(yōu)化子問題進行求解。在該方案中,考慮了不同的時延參數,利用用戶速率限制條件減少算法復雜度。仿真結果顯示,與基于 RSRP的流量卸載算法相比較,基于動態(tài)規(guī)劃的流量卸載算法能夠有效地提高系統(tǒng)的能量效率和流量卸載效率。
　　頻譜效率(SE,

8、Spectral Efficiency)也是衡量系統(tǒng)優(yōu)劣的主要指標之一。本文將系統(tǒng)的能量效率和頻譜效率作為優(yōu)化目標,提出了SE-EE聯合優(yōu)化的接入方案。對于SE-EE的多目標優(yōu)化問題,首先利用層次分析法分析優(yōu)化目標SE和EE的判斷準則的相對重要性,計算得到SE和EE的相對歸一化權重系統(tǒng),從而將SE和EE的雙目標問題轉化為一個多項式的單一優(yōu)化問題。然后利用遺傳算法求解得到系統(tǒng)能量效率和頻譜效率聯合優(yōu)化。仿真實驗證實,與最大化頻譜效率和最大