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文檔簡介
1、近年來,隨著無線通信技術的發(fā)展,移動通信網絡極大地便捷了人們的生活,也深刻改變了人們的生活方式以及經濟、社會運行的方方面面。然而,隨著物聯(lián)網、車聯(lián)網的逐步普及以及人們對高速無線數據服務需求的巨大增長,無線通信網絡對傳輸速率以及網絡時延的要求也越來越高。為了實現更快的傳輸速率以及更低的網絡時延,給無線通信技術對能源以及頻譜的利用帶來了巨大的挑戰(zhàn)。事實上,信息通信產業(yè)產生的碳排放量已經占整個工業(yè)碳排放量的百分之二左右。巨大的能源消耗不僅對環(huán)
2、境造成破壞,也會造成運營商運營成本的增加,反過來這些成本也會部分轉嫁到消費者身上。因此如何提高能源利用效率、降低無線通信網絡對傳統(tǒng)能源的依賴成為近年來無線通信領域國內外專家學者研究的熱點。除能源外,頻譜資源在新一代無線通信技術中的稀缺性也變得更加嚴峻。最大化提高頻譜資源利用率,充分挖掘有限頻譜資源的利用潛力,也一直是無線通信技術研究者孜孜不倦的追求。
本文研究了新一代無線通信網絡中能源-頻譜效率的優(yōu)化機制。為了提高無線通信技術
3、能源-頻譜效率,降低無線通信網絡對傳統(tǒng)能源依賴,本文對智能電網供能場景下基站非連續(xù)傳輸機制、放大轉發(fā)中繼網絡多中繼多用戶場景下中繼信息線性處理機制、中繼通信網絡多中繼多用戶場景下資源分配以及多系統(tǒng)間可再生能源協(xié)作頻譜共享機制等進行了研究。
本文的主要貢獻如下:
1)研究了智能電網供能場景下OFDMA蜂窩網絡基站非連續(xù)傳輸能效優(yōu)化機制。在分布式智能電網中,由于可再生能源的不連續(xù)性以及存儲的有限性,可再生能源售賣站可提供
4、的電能的量是有限的,并且由于制造設備成本的原因,可再生能源的價格比傳統(tǒng)能源略高,因此無線蜂窩網絡有必要確定從哪些售賣站中購買多少電能從而在最大化運營商收益的同時兼顧到溫室氣體排放。為了降低無線網絡能耗,并降低對環(huán)境的影響,本章建立了基站非連續(xù)傳輸、資源分配和智能電網能源購買的聯(lián)合優(yōu)化模型。為了求解該優(yōu)化問題,提出了一種基于拉格朗日對偶法的次優(yōu)化分布式算法。該算法可以在無線網絡端和智能電網端輪流進行運算,有效降低了問題求解復雜度。仿真結果
5、表明所提的非連續(xù)傳輸、資源分配以及智能電網購買優(yōu)化機制可以有效降低移動通信網絡的能源消耗以及對傳統(tǒng)能源的依賴。
2)研究了OFDMA放大轉發(fā)(AF)中繼網絡多中繼多用戶場景下頻譜效率優(yōu)化問題。首先提出了一種在基站傳輸功率以及中繼功率放大因子固定條件下最優(yōu)的多中繼多用戶場景下的AF中繼信息線性處理機制以最大化系統(tǒng)吞吐量。在此基礎上,通過提出的線性處理機制可以得到最優(yōu)的子載波配對、中繼選擇以及用戶選擇方式。仿真結果驗證了所提線性處
6、理機制可以有效提高頻譜效率,并在結合拉格朗日對偶法后可以有效提高系統(tǒng)吞吐量。
3)研究了多輸入多輸出(MIMO) OFDMA中繼網絡多中繼多用戶場景下的能量-頻譜效率聯(lián)合優(yōu)化問題。建立了對中繼選擇、子載波配對、傳輸模式選擇、信道用戶分配以及功率分配進行聯(lián)合優(yōu)化的數學模型。由于所建模型為混合整數規(guī)劃問題,并且在0-1變量中存在四階張量,因此所建優(yōu)化問題在求解時存在較大的難度。在拉格朗日對偶算法基礎上,通過提出四階張量分解技術,將
7、四階張量分解為一個矩陣和若干向量的乘積,進而將原問題轉化為一個主線性規(guī)劃問題和若干簡單的線性規(guī)劃子問題。最后利用線性規(guī)劃算法對這些子問題逐一求解,降低了問題求解復雜度,并且進一步證明了所提算法保留了較強的拉格朗日對偶性。仿真實驗表明了所提算法能夠有效地提高MIMO OFDMA中繼系統(tǒng)吞吐量。
4)研究了多系統(tǒng)間可再生能源協(xié)作與頻譜資源共享機制以提高可再生能源利用效率和頻譜效率。由于地理位置及傳輸負載的差異,不同無線系統(tǒng)可利用的
8、可再生能源以及對可再生能源的需求是不同的。這會造成可再生能源較大的浪費?;诖?,提出了一種多系統(tǒng)間可再生能源協(xié)作機制。為了提高系統(tǒng)頻譜效率,提出了一種基于載波聚合技術的頻譜共享機制,并將聯(lián)合能源協(xié)作與頻譜共享機制與傳輸功率優(yōu)化等相結合,降低小區(qū)間干擾,最大化能源-頻譜效率。由于所建模型為多目標優(yōu)化問題,提出了一種基于單純形支配的MOEA/D-M2M多目標進化算法,對該問題進行了求解。仿真結果驗證了通過系統(tǒng)間可再生能源協(xié)作與頻譜共享機制,
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