基于能效优化的双层蜂窝网络中鲁棒功率控制研究

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随着移动通信技术的飞速发展,双层蜂窝网络作为新一代5G网络的重要构架,具有提高覆盖面积,减少通信死区,提升网络传输容量,传输速率,提高网络可靠性及频谱资源的利用率,节能降耗的优点。微蜂窝网络作为双层网络的典型代表,也给移动通信网络带来了新的挑战。由于微蜂窝网络与宏蜂窝网络共用同一频段,其中用户与基站之间势必会造成严重的跨层干扰与同层干扰,使得通信网络无法正常通信。加之实际通信环境的多变性与复杂性,给系统的可靠通信带来了严峻的挑战。此外,随着未来双层网络接入方式更加灵活、开放,如何调度好基站资源,避免资源浪费也成为目前亟待解决的问题之一。因此,本文考虑双层网络中存在的通信信道的不确定性,设计鲁棒功率控制方案以及基站休眠策略调度方案,从而实现最大化系统通信容量或最大化系统能量效率。  首先,针对块衰落的通信信道模型,研究通信系统的能效问题。针对通信环境中的不确定因素,将其建模为概率约束,再通过指示函数将概率约束进行转化,以便于求解优化问题的最优解。本部分以最大化系统的能效为目标,利用拉格朗日乘子法对所提出的数学模型进行求解,从而得出最优的功率及能效。  其次,针对5G通信网络中的功率控制及能效问题进行了研究。通过将基站休眠策略与功率控制方案相结合的方式,达到绿色通信的目的。令满足休眠条件的基站进入休眠模式,以此为基础,再进行功率控制,同时考虑通信环境中存在的不确定性因素,利用求积分的方式将不确定性因素转化为确定性的约束来求解系统最优解。再利用基站休眠的三个条件验证是否还有满足条件而未休眠的基站,从而达到收益及能效最大化的目的。  最后,针对5G通信网络中的最大化能效收益问题进行了研究。提出将基站休眠策略与功率控制相结合的方式,达到收益最大化。将休眠指示变量视为常数,进行处理,同时考虑通信系统中的不确定性问题,利用worst-case模型对不确定约束进行处理,将其转化为确定性的问题。同时利用求导后的拉格朗日函数得出最优的基站休眠策略。
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