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1、隨著無(wú)線通信需求的持續(xù)高速增長(zhǎng),無(wú)線頻譜資源短缺的問題日益突出。降低頻率復(fù)用因子是蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)顯著提高頻譜效率的有效手段。但在臨近小區(qū)使用相同時(shí)頻資源會(huì)導(dǎo)致較強(qiáng)的小區(qū)間干擾,嚴(yán)重制約系統(tǒng)容量,小區(qū)邊緣用戶服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)更是會(huì)急劇惡化。在超密集網(wǎng)絡(luò)(Ultra Dense Network,UDN)中,小區(qū)間干擾是制約網(wǎng)絡(luò)吞吐率的關(guān)鍵因素之一。多小區(qū)協(xié)作處理技術(shù)(Multi-Cell Proce
2、ssing,MCP)通過基站間的信息交互,實(shí)現(xiàn)聯(lián)合發(fā)送/接收和協(xié)作處理,有效抑制小區(qū)間干擾,提高系統(tǒng)容量和邊緣用戶服務(wù)質(zhì)量。協(xié)作接收是上行鏈路MCP的重要形式,雖然網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有基站全部參與協(xié)作,理論上能夠最大化協(xié)作增益,但同時(shí)也會(huì)帶來巨大的協(xié)作開銷,包括額外的同步和信道估計(jì)、協(xié)作信息交互與協(xié)作處理、時(shí)延等。分簇協(xié)作接收,將協(xié)作處理范圍縮小至協(xié)作簇內(nèi),僅對(duì)簇內(nèi)的小區(qū)間干擾進(jìn)行協(xié)作消除,與所有小區(qū)同時(shí)參加的完全協(xié)作相比,能夠在獲得大部分性能增
3、益的同時(shí),顯著減小協(xié)作規(guī)模、降低協(xié)作開銷?,F(xiàn)有關(guān)于分簇算法多關(guān)注協(xié)作資源充裕時(shí)對(duì)分簇協(xié)作增益的優(yōu)化,缺乏對(duì)協(xié)作資源有限時(shí)協(xié)作資源效率的優(yōu)化研究。MCP分簇算法的設(shè)計(jì),不僅是協(xié)作接收操作和處理的先決條件,也是實(shí)現(xiàn)協(xié)作資源有效利用的根本。
本論文以多小區(qū)網(wǎng)絡(luò)上行鏈路協(xié)作接收和干擾消除處理為背景,研究?jī)?yōu)化協(xié)作資源效率的小區(qū)動(dòng)態(tài)分簇方法。通過將小區(qū)間協(xié)作鏈路的占用作為協(xié)作開銷,圍繞協(xié)作性能增益與協(xié)作開銷的折中,建立以用戶為中心的分簇優(yōu)
4、化模型,以保證用戶 QoS為前提,分別從基站和用戶的角度約束協(xié)作資源,優(yōu)化協(xié)作簇的設(shè)計(jì)。本論文的創(chuàng)新性研究成果主要包括:
?。?)針對(duì)協(xié)作開銷的優(yōu)化問題,提出了最小化協(xié)作簇規(guī)模的動(dòng)態(tài)分簇算法。以關(guān)于給定傳輸速率閾值的中斷概率評(píng)估用戶 QoS,在盡可能使網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有用戶滿足 QoS需求的前提下,構(gòu)建了最小化協(xié)作簇的分簇優(yōu)化框架,并通過對(duì)偶分解和次梯度法求出近似解。進(jìn)而引入?yún)f(xié)作簇規(guī)模上限和每基站協(xié)作鏈路總數(shù)上限約束,建立了約束協(xié)作資源
5、時(shí)最小化協(xié)作簇的分簇優(yōu)化問題,并基于貪婪算法提出了相應(yīng)的最小化協(xié)作簇動(dòng)態(tài)分簇算法。仿真結(jié)果表明,協(xié)作資源無(wú)約束時(shí),所提分簇算法的中斷概率性能遠(yuǎn)優(yōu)于現(xiàn)有典型分簇算法;對(duì)協(xié)作資源進(jìn)行約束后,所提分簇算法能夠在保證用戶QoS的同時(shí),顯著降低協(xié)作開銷。
?。?)針對(duì)協(xié)作傳輸性能與協(xié)作開銷的組合優(yōu)化問題,以最小化中斷用戶數(shù)和最小化協(xié)作簇作為優(yōu)化目標(biāo),把以用戶為中心的動(dòng)態(tài)分簇問題建模為多目標(biāo)規(guī)劃問題,提出了最小化中斷用戶數(shù)的動(dòng)態(tài)分簇算法。為
6、了降低網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的總協(xié)作開銷,放棄對(duì)必然發(fā)生中斷的用戶分配協(xié)作簇,提出了協(xié)作資源無(wú)約束時(shí)最小化中斷用戶數(shù)的動(dòng)態(tài)算法,并從理論上證明了解的最優(yōu)性。在約束協(xié)作簇規(guī)模的情況下建模分簇優(yōu)化問題,提出了約束協(xié)作簇規(guī)模時(shí)最小化中斷用戶數(shù)的動(dòng)態(tài)分簇算法。約束基站所能提供的協(xié)作資源總量,構(gòu)建了基站總協(xié)作鏈路數(shù)約束下最小化中斷用戶數(shù)的動(dòng)態(tài)分簇模型,并基于貪婪算法原理提出了啟發(fā)式求解算法。與現(xiàn)有典型分簇算法相比,協(xié)作資源無(wú)約束時(shí),由于放棄對(duì)必然發(fā)生中斷的用戶進(jìn)
7、行協(xié)作接收,所提最小化中斷用戶數(shù)的分簇算法能夠在獲得最優(yōu)中斷概率性能的同時(shí),顯著降低平均協(xié)作簇規(guī)模和計(jì)算復(fù)雜度。約束協(xié)作簇規(guī)模和基站協(xié)作鏈路數(shù)時(shí),所提最小化中斷用戶數(shù)的分簇算法以較小的傳輸速率損失換取協(xié)作簇規(guī)模的顯著降低,實(shí)現(xiàn)了單位協(xié)作資源消耗下最高的平均速率增益。
?。?)針對(duì)協(xié)作資源效率與基站協(xié)作負(fù)擔(dān)的折中問題,定義了歸一化協(xié)作增益(每條協(xié)作鏈路消耗一個(gè)回傳時(shí)頻資源塊所獲得的傳輸速率增益),用于評(píng)估協(xié)作資源的有效性,對(duì)歸一化
8、協(xié)作增益最大化的分簇優(yōu)化框架進(jìn)行建模;構(gòu)建基站協(xié)作負(fù)擔(dān)約束,提出了歸一化協(xié)作增益最大化的動(dòng)態(tài)分簇算法。為有效控制回傳時(shí)延,提出了協(xié)作基站距離約束下歸一化協(xié)作增益最大化的動(dòng)態(tài)分簇算法。在協(xié)作基站端引入對(duì)回傳總功率和回傳總速率的約束,建立了基站協(xié)作負(fù)擔(dān)約束下歸一化協(xié)作增益的優(yōu)化模型,提出了相應(yīng)的約束條件下歸一化協(xié)作增益最大化動(dòng)態(tài)分簇算法。與現(xiàn)有文獻(xiàn)中的典型分簇算法和所提最小化中斷用戶數(shù)的分簇算法相比,約束協(xié)作基站距離和協(xié)作簇規(guī)模時(shí)的歸一化協(xié)
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