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移动通信网络从最初的第一代模拟蜂窝系统发展到第四代,小区半径一直在不断地缩小,小区密度在不断地增加。这种小区密集化机制已经为移动通信网络容量带来了一千倍的增益。在第五代移动通信系统(5G)的研究中,我们将通过小区的进一步密集化,形成超密集网络(UDN, Ultra Dense Network).最近十年间,智能设备终端和用户连接数量大增,无线网络流量有着万倍增加。智能设备终端的大量普及、各种应用的高速发展,使得移动互联网展现出一种爆发式的发展。而向着多种类业务发展的物联网,更是表现出来多元化的发展趋势,其泛在化特征逐渐彰显。在数据流量需求日益增长以及智能终端的飞速普及的现状下,超密集网络的发展势在必行。为了评估超密集网络对通信系统性能的影响,本论文从理论以及仿真方面开展工作,具有重要价值。论文首先阐述了选题背景,研究现状和课题意义,介绍了3GPP(第三代合作伙伴计划,Third Generation Partnership Project)Release12中引入的小小区(Small cell)的概念,然后从现有的LTE-A网络的小小区技术出发,进一步密集化小区,形成超密集网络。使用C++语言搭建系统级仿真平台并详细阐述了仿真平台的设计和实现以及各个模块的结构和功能。随后在仿真平台的基础上针对场景Scenario 1,2a,2b设置不同的对照组进行仿真分析,并且在不同场景下分别对满负载(Full Buffer)业务和文件传输协议(File Transfer Protocol)业务进行仿真分析：分别在理想和非理想信道估计的基础上,研究设计了多种接收机对比方案并且提出了一个优化方案,最后根据不同接收机方案进行性能仿真和对比。超密集网络通过减小基站与用户终端之间的路径损耗来提升网络的吞吐量,这使得系统在增大有效接受信号同时,也同样放大了干扰信号,信道条件变得异常复杂,因此在接收端采用不同接收机方案以外,还需要提供更行之有效的干扰协调机制。本文在现有LTE网络的小区间干扰协调(ICIC)技术基础上,提出了5G超密集网络上增强的小区间干扰协调(eICIC)及其动态算法,该算法根据超密集网络下不同小区业务负载情况动态调整干扰协调配置,提升了频谱效率。并且考虑小区和用户移动性问题并加以仿真,以提升网络性能。