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未来无线网络致力于打造“万物互联”和“无所不在”的通信体验,提升网络容量和连接能力是实现此目标的有效途径。目前,学术界和产业界已经证实:通过网络密集化部署可以大幅度地提升网络容量;而通过非正交多址接入(NOMA, Non-Orthogonal Multiple Access)能够突破有限频谱资源上的连接能力瓶颈。由此可见,基于NOMA的密集无线网络是未来无线网络的重要发展趋势之一。与传统正交多址接入相比,NOMA突破了资源使用的正交性限制,允许多个用户同时共享相同的资源,彻底改变了用户间的资源使用方式。同时,密集无线网络中用户到基站的关联方式将从单点关联过渡到多点关联,服务方式将从“以基站为中心”转变到“以用户为中心”,导致资源管控方法亟需进行相应的调整和改进。因此,如何设计高效的用户关联、频谱分配、功率控制等资源管控技术来释放密集组网和NOMA在网络容量和连接能力上的潜力是十分关键且值得研究的问题。
在基于NOMA的密集无线网络中,NOMA在允许非正交资源复用的同时引入了同信道干扰,干扰强度不仅受信号功率水平影响还与用户间的解调顺序有关,这将造成用户间干扰关系变得更加复杂。因此,传统的资源分配和功率控制方法难以有效地协调基于NOMA的密集无线网络中的复杂干扰。同时,由于用户和接入点数量众多,空、时、频、功率域资源共存,大大增加了资源管控问题的维数和算法的复杂度,因此在满足网络资源约束和用户需求的前提下实现高效的多域资源联合管控极具挑战。鉴于以上原因和挑战,本文以最大化网络容量和连接能力为出发点,研究基于NOMA的密集无线网络的资源管控技术。从网络密集布设和用户密集接入两方面切入,设计了适用于不同密集化组网方式下的资源管控方法,实现了用户需求和网络资源的高效匹配,进而提升了网络频谱效率和接入用户数量。本文的主要内容及成果概括如下:
1.提出了一种网络频谱效率最大的联合基站分簇和功率控制的资源管控方法,缓解了基于NOMA的密集蜂窝网络中由于网络过密集而导致的容量退化问题。本文首先刻画了因非正交频谱复用所引起的基站簇内干扰,并分析了簇内干扰对多基站协作传输速率的影响。然后,推导出一个网络频谱效率的紧下界,利用该紧下界分别对功率控制和基站分簇进行优化。在此基础上,采用交替优化方法设计了基站分簇和功率控制联合优化算法,在满足所有用户接入请求的前提下最大化网络频谱效率。理论分析表明:交替迭代过程中所求得的网络频谱效率是非减的,所提算法具有渐进收敛性。最后,仿真结果验证了理论分析的正确性和算法的有效性,表明了所提算法能够有效地改善因网络过密集化而导致的容量退化问题,获得了基站密集部署增益。
2.提出了一种网络频谱效率最大的联合模式选择和频谱分配的资源管控方法,解决了基于NOMA的无线网络中蜂窝用户和密集终端直通(D2D,Device-to-device)链路间的强干扰问题。具体而言,本文设计了嵌入模式作为一种新型的蜂窝和D2D资源共享模式,该模式利用NOMA的功率域复用优势消除蜂窝用户和D2D链路间的强干扰。然后,采用图论中的最大权重团设计了一种资源分配算法,统一优化模式选择、子载波分配和功率控制。该算法能够求得最优的模式选择和子载波分配,同时利用图模型的特殊结构缩减寻优空间以降低计算复杂度。最后,仿真结果验证了所提算法的有效性和图模型的高效性,表明了嵌入模式和所提算法能够有效地协调蜂窝用户和D2D链路间的跨层干扰,提升网络频谱效率和D2D链路接入率,避免了因D2D链路数量过多而引起的容量下降问题。
3.提出了一种用户平均时延最小的动态资源管控方法,解决了在NOMA无线网络中因业务密集上传而导致的传输拥塞问题。针对业务上传过程中NOMA用户间上传时延差异导致的同信道干扰变化这一现象,本文揭示了上传时延差和同信道干扰的相互作用关系。理论分析表明:如果NOMA用户完成业务上传的顺序与其信号解调顺序不一致,那么降低同信道干扰将无法起到减小上传时延的作用。基于此,设计了一个最优的功率分配算法,根据用户间不同的上传时延差异,动态地调整用户发射功率以协调同信道干扰。然后,利用松弛优化方法设计了一种业务上传决策和资源分配算法,联合优化上传决策、子信道分配和功率分配,可以获得平均时延的近似最优解。最后,仿真结果验证了理论推导的正确性和所提算法的有效性,表明了所提算法能够有效地降低用户的平均服务时延,突破了用户密集接入时业务上传容量的瓶颈。
在基于NOMA的密集无线网络中,NOMA在允许非正交资源复用的同时引入了同信道干扰,干扰强度不仅受信号功率水平影响还与用户间的解调顺序有关,这将造成用户间干扰关系变得更加复杂。因此,传统的资源分配和功率控制方法难以有效地协调基于NOMA的密集无线网络中的复杂干扰。同时,由于用户和接入点数量众多,空、时、频、功率域资源共存,大大增加了资源管控问题的维数和算法的复杂度,因此在满足网络资源约束和用户需求的前提下实现高效的多域资源联合管控极具挑战。鉴于以上原因和挑战,本文以最大化网络容量和连接能力为出发点,研究基于NOMA的密集无线网络的资源管控技术。从网络密集布设和用户密集接入两方面切入,设计了适用于不同密集化组网方式下的资源管控方法,实现了用户需求和网络资源的高效匹配,进而提升了网络频谱效率和接入用户数量。本文的主要内容及成果概括如下:
1.提出了一种网络频谱效率最大的联合基站分簇和功率控制的资源管控方法,缓解了基于NOMA的密集蜂窝网络中由于网络过密集而导致的容量退化问题。本文首先刻画了因非正交频谱复用所引起的基站簇内干扰,并分析了簇内干扰对多基站协作传输速率的影响。然后,推导出一个网络频谱效率的紧下界,利用该紧下界分别对功率控制和基站分簇进行优化。在此基础上,采用交替优化方法设计了基站分簇和功率控制联合优化算法,在满足所有用户接入请求的前提下最大化网络频谱效率。理论分析表明:交替迭代过程中所求得的网络频谱效率是非减的,所提算法具有渐进收敛性。最后,仿真结果验证了理论分析的正确性和算法的有效性,表明了所提算法能够有效地改善因网络过密集化而导致的容量退化问题,获得了基站密集部署增益。
2.提出了一种网络频谱效率最大的联合模式选择和频谱分配的资源管控方法,解决了基于NOMA的无线网络中蜂窝用户和密集终端直通(D2D,Device-to-device)链路间的强干扰问题。具体而言,本文设计了嵌入模式作为一种新型的蜂窝和D2D资源共享模式,该模式利用NOMA的功率域复用优势消除蜂窝用户和D2D链路间的强干扰。然后,采用图论中的最大权重团设计了一种资源分配算法,统一优化模式选择、子载波分配和功率控制。该算法能够求得最优的模式选择和子载波分配,同时利用图模型的特殊结构缩减寻优空间以降低计算复杂度。最后,仿真结果验证了所提算法的有效性和图模型的高效性,表明了嵌入模式和所提算法能够有效地协调蜂窝用户和D2D链路间的跨层干扰,提升网络频谱效率和D2D链路接入率,避免了因D2D链路数量过多而引起的容量下降问题。
3.提出了一种用户平均时延最小的动态资源管控方法,解决了在NOMA无线网络中因业务密集上传而导致的传输拥塞问题。针对业务上传过程中NOMA用户间上传时延差异导致的同信道干扰变化这一现象,本文揭示了上传时延差和同信道干扰的相互作用关系。理论分析表明:如果NOMA用户完成业务上传的顺序与其信号解调顺序不一致,那么降低同信道干扰将无法起到减小上传时延的作用。基于此,设计了一个最优的功率分配算法,根据用户间不同的上传时延差异,动态地调整用户发射功率以协调同信道干扰。然后,利用松弛优化方法设计了一种业务上传决策和资源分配算法,联合优化上传决策、子信道分配和功率分配,可以获得平均时延的近似最优解。最后,仿真结果验证了理论推导的正确性和所提算法的有效性,表明了所提算法能够有效地降低用户的平均服务时延,突破了用户密集接入时业务上传容量的瓶颈。