LTE移動通信系統(tǒng)能效優(yōu)化關鍵技術(shù)研究.pdf

1、長期演進（LTE，Long Term Evolution）作為新一代的無線接入系統(tǒng)可以提供更高的帶寬、更大的系統(tǒng)容量和更低的業(yè)務時延。但是隨著2G、3G、LTE、WLAN等多張移動通信網(wǎng)絡的并行運營和新建基站數(shù)量的持續(xù)增長（包括Pico、Relay和家庭基站等），移動通信網(wǎng)絡的能耗問題日益凸顯，不僅對生態(tài)環(huán)境帶來負面影響，能耗開銷所帶來的運營成本上升也給運營商帶來沉重負擔。在這樣的背景下，移動通信系統(tǒng)的能效優(yōu)化就成為具有很強現(xiàn)實意義的研

2、究課題。本論文圍繞LTE系統(tǒng)的能效優(yōu)化問題，基于多類型應用場景展開研究，主要工作如下:
　　首先，針對現(xiàn)有eNB(Evolved Node B)網(wǎng)絡節(jié)能策略中窮搜算法計算量較大，現(xiàn)有研究算法性能難以達到最優(yōu)的問題，提出了一種利用定義的網(wǎng)絡負載代價函數(shù)，對小區(qū)休眠后整體網(wǎng)絡負載的增加情況進行評估的低復雜度、高效的小區(qū)休眠方法。算法先將LTE同構(gòu)網(wǎng)絡能效優(yōu)化問題定義為非確定性多項式問題(NPH，Non-deterministic Po

3、lynomial Hard)，其目標是在滿足所有用戶服務質(zhì)量（QoS，Quality of Service）的前提下最大化網(wǎng)絡的能量效率(EE，EnergyEfficiency)。該問題目前只能通過窮搜(ES，Exhaustive Search)進行求解，復雜度較高。該章提出了一種基于優(yōu)選休眠基站的低復雜度的能效優(yōu)化算法(LCEEO，Low Complexity Energy Efficiency Optimization)，通過對所有

4、基站的被休眠順序進行預排序，減少遍歷所有基站的計算復雜度;按照用戶切換對網(wǎng)絡負載影響最小的原則，嘗試進行基站休眠，以保障用戶的速率需求。仿真結(jié)果表明，該章提出的LCEEO算法，可接近窮搜的性能，且顯著降低算法的計算復雜度。
　　其次，針對現(xiàn)有小區(qū)休眠方法對相鄰小區(qū)負載增加較多、干擾協(xié)調(diào)較復雜等問題上的不足，提出了一種基于基站協(xié)作的低復雜度小區(qū)休眠節(jié)能動態(tài)規(guī)劃算法。首先提出了一個綜合考慮小區(qū)發(fā)射功率、用戶QoS、動態(tài)協(xié)同多點發(fā)射和接

5、收(CoMP，Coordinated Multipoint and Reception)成簇的多維優(yōu)化問題。由于該問題包含一個類似多維背包問題的動態(tài)CoMP成簇問題以及一個干擾場景下的小區(qū)發(fā)射功率優(yōu)化問題，具有很大的復雜度。為此，該章提出一種DPCRA（Dynamic Programming based Clustering and Resource Allocation）算法，利用動態(tài)規(guī)劃思路將原問題分解為一系列小區(qū)休眠子問題，并給出

6、了三種低復雜度的優(yōu)化成簇算法用于子問題中的小區(qū)成簇計算。隨后，考慮到干擾場景下小區(qū)發(fā)射功率優(yōu)化的復雜度，還提出了一種啟發(fā)式算法，通過迭代優(yōu)化求解出CoMP簇成員小區(qū)的發(fā)射功率優(yōu)化值，以實現(xiàn)復雜度的進一步降低和網(wǎng)絡整體節(jié)能效果的提升。仿真結(jié)果表明DPCRA算法可以有效提高系統(tǒng)EE，且可有效降低系統(tǒng)計算復雜度。
　　第三，考慮到用戶的位置分布和業(yè)務需求存在一定的隨機性，采用聯(lián)合協(xié)作的小區(qū)有時也難以通過休眠實現(xiàn)系統(tǒng)節(jié)能，此類場景下可通過

7、優(yōu)化資源配置進行系統(tǒng)的節(jié)能，提出了基于多點協(xié)作傳輸模式選擇的節(jié)能算法?，F(xiàn)有研究集中在CoMP聯(lián)合傳輸(JT，Joint Transmission)模式下系統(tǒng)節(jié)能算法的探討，未考慮聯(lián)合調(diào)度(CS，Coordinated Scheduling)模式下的節(jié)能算法，未對CoMP多種模式間的節(jié)能效果進行比較。提出的算法以最大化網(wǎng)絡能效為目標函數(shù)進行最優(yōu)化問題的建模，通過靈活的協(xié)作模式選擇和發(fā)射功率調(diào)整，達到降低網(wǎng)絡整體能耗的目的。通過仿真結(jié)果總結(jié)

8、出協(xié)作模式選擇的區(qū)域建議，與單純的JT模式相比在不增加系統(tǒng)計算復雜度的同時提高EE。
　　第四，針對傳統(tǒng)異構(gòu)網(wǎng)絡節(jié)能大多利用通信業(yè)務量的時變性進行來進行節(jié)能評估分析，但沒考慮站點地理位置及業(yè)務負載分布，部分研究方法存在系統(tǒng)復雜度高，不能用于現(xiàn)實網(wǎng)絡的問題，提出一種低復雜度、高適用性的動態(tài)成簇能量最小化（DCEM，Dynamic Clustering based Energy Minimization Algorithm）算法，將各

9、個站點及服務用戶定義成簇，將異構(gòu)網(wǎng)絡場景轉(zhuǎn)化為多個簇結(jié)構(gòu)的區(qū)域，在各個簇中，以能效優(yōu)先原則進行用戶接入歸屬判斷，并在宏站覆蓋范圍內(nèi)對各個中繼簇進行地理位置及業(yè)務負載分布的綜合評估，選擇出最優(yōu)中繼進行休眠，在此基礎上完成節(jié)能分析。仿真結(jié)果表明所提算法可有效降低系統(tǒng)能耗，可連續(xù)執(zhí)行并提升EE，且計算復雜度低。
　　最后，在實際蜂窩網(wǎng)絡中，一旦eNB站點規(guī)劃部署完畢，就很難再因為業(yè)務需求對eNB站點進行增加移除等操作。提出了一種快速eN

10、B站點休眠/喚醒網(wǎng)絡節(jié)能算法，采用某電信運營商典型商用密集環(huán)境下的現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過對室外eNB站點的業(yè)務負載量長期統(tǒng)計，然后再結(jié)合實時負載運行數(shù)據(jù)進行聯(lián)合分析，通過建立的站點間負載影響因子，分別采用中央控制休眠和分布控制喚醒的策略實現(xiàn)系統(tǒng)有效節(jié)能。該算法主要解決:1）什么時段、什么位置的站點可以休眠，如何利用負載影響因子快速估算站點的負載;2）站點休眠后，如何避免站點的短時間內(nèi)頻繁的喚醒/休眠，并防止區(qū)域內(nèi)用戶的二次切換;3）不同站點休眠