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文檔簡介
1、能效通信技術(shù)能夠在改進(jìn)通信質(zhì)量的同時實(shí)現(xiàn)最小的消耗,它已經(jīng)廣泛使用在目前的通信系統(tǒng)中。然而,這些能效通信設(shè)計(jì)都是基于物理層系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的??紤]到物理層的能效設(shè)計(jì)很難保證上層業(yè)務(wù)關(guān)于時延的服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service: QoS)這個事實(shí),我們需要在物理層的能效設(shè)計(jì)過程中將時延這種需求考慮進(jìn)來。因此,論文的創(chuàng)新點(diǎn)是研究了當(dāng)前蜂窩網(wǎng)絡(luò)中廣泛存在的多天線系統(tǒng)以及協(xié)作系統(tǒng)關(guān)于能效的跨層設(shè)計(jì)。
1.通過研究調(diào)制階數(shù)、數(shù)據(jù)包大
2、小、誤符號率與時延的內(nèi)在關(guān)系,我們首先得到了在多入多出(Multiple Input Multiple Output: M I M O)系統(tǒng)中根據(jù)不同時延需求的自適應(yīng)傳輸模式。對于用戶在緩存中產(chǎn)生的擁塞,通過擁塞控制算法來調(diào)度平均隊(duì)列長度,得到了保證能效的最優(yōu)時延性能。仿真結(jié)果表明:為了在保證時延的同時得到最優(yōu)的能效,發(fā)射機(jī)需要自適應(yīng)的選擇M IM O數(shù)據(jù)流的調(diào)制階數(shù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包大小以及M IM O或單入多出(Single Input
3、Multiple Output: S I M O)傳輸模式。
2.考慮多個用戶的MIMO系統(tǒng),每個用戶業(yè)務(wù)的時延需求可能不一樣,這種情況下的能效設(shè)計(jì)也吸引了大家的注意力。因此,本文另外研究了在多用戶M IM O(multi-user M IM O:MU-MIMO)系統(tǒng)中存在不同時延需求業(yè)務(wù)情況下的能效通信技術(shù)。為了最小化MU-MIMO系統(tǒng)總的功率消耗,首先根據(jù)數(shù)據(jù)流調(diào)制方式與發(fā)送功率的關(guān)系,推導(dǎo)出了基于最小均方誤差接收機(jī)情況下
4、的數(shù)據(jù)流最優(yōu)能效的調(diào)制階數(shù)。通過MU-MIMO系統(tǒng)和多用戶SIMO(Multi-user SIMO: M U-S IM O)系統(tǒng)總的功率消耗的不同,然后得到了根據(jù)不同時延情況下的傳輸策略,這個策略是自適應(yīng)的MU-MIMO/SIMO切換。
3.對于實(shí)際的應(yīng)用業(yè)務(wù)來說,業(yè)務(wù)到達(dá)狀態(tài)的不同對能效通信也是一個挑戰(zhàn)。本文探討了在Nakagami-m衰落信道中傳輸MMPP(Markov modulated Poisson process:
5、 M M P P)業(yè)務(wù)時的跨層能效設(shè)計(jì)。其中,物理層采用自適應(yīng)調(diào)制編碼技術(shù)(Adaptive Modulation and Coding: A M C),并且整個系統(tǒng)的吞吐量和發(fā)送功率消耗充分考慮了緩存中的數(shù)據(jù)排隊(duì)。首先根據(jù)系統(tǒng)的穩(wěn)定分布,得到了時延和系統(tǒng)能效的閉式表達(dá)式。然后,推導(dǎo)出了劃分AMC傳輸模式的最優(yōu)能效門限值。最后,根據(jù)不同時延需求得到了最大化系統(tǒng)能效的數(shù)據(jù)傳輸策略。仿真結(jié)果證實(shí)了理論結(jié)果的性能優(yōu)越性。
4.中繼在
6、通信網(wǎng)絡(luò)中的使用,可以提高系統(tǒng)容量,增強(qiáng)覆蓋面積。它促使我們研究在有中繼情況下傳輸MMPP業(yè)務(wù)時的跨層能效設(shè)計(jì)。其中,物理層傳輸同樣采用了AMC機(jī)制,并且考慮了中繼節(jié)點(diǎn)和源節(jié)點(diǎn)緩存中的數(shù)據(jù)包排隊(duì)。首先分別研究了直接鏈路傳輸情況下和中繼幫助傳輸情況下的能效,在中繼幫助傳輸情況下得到了最大化能效的節(jié)點(diǎn)發(fā)送功率和時隙資源分配。根據(jù)系統(tǒng)的穩(wěn)定分布,然后得到了時延和最優(yōu)能效AMC傳輸策略的閉式解。最后,根據(jù)數(shù)據(jù)包不同時延的需求,同樣得到了最優(yōu)能效
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