【摘 要】
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蜂窝网络中数据流量的爆炸式增长,使得网络性能需求悄然发生改变,单一的蜂窝网络越来越不能满足复杂的用户业务需求,宏小区(Macro cell)与小小区(Small cell)联合部署的双层
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蜂窝网络中数据流量的爆炸式增长,使得网络性能需求悄然发生改变,单一的蜂窝网络越来越不能满足复杂的用户业务需求,宏小区(Macro cell)与小小区(Small cell)联合部署的双层异构网络在增强网络覆盖范围、提高网络吞吐量、提高频谱效率等方面的优势显得越来越突出。小小区作为解决这类问题的潜在方案,因此得到广泛地研究与关注,研究者们对小小区部署架构以及如何快速有效地发现小小区进行了深入讨论。小小区包含多种类型,例如微小区、微微小区、家庭基站(Femtocell)以及中继等,相比于宏小区,它们结构虽然简单,但功能基本具备,主要在不同的场景中使用不同类型的小小区,以达到合理部署的目的。本文的主要研究内容是在小小区异频或同频部署场景下,如何快速有效地发现小小区、提高小区的发现精度、降低传统发现算法的复杂度。本文搭建了异构网络小小区发现链路级仿真平台,并分别在同频异步和同频同步两种场景下模拟小小区发现过程。主要工作内容如下:1.研究传统的时偏估计算法,在传统自相关算法基础上提出改进的非均匀自相关算法,降低了在高信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)下时偏估计算法的复杂度;自相关算法在多径信道下性能一般,最大传输能量变化算法尽管考虑了多径效应,但是会受到瞬时干扰的影响。采用更多采样点的平均值代替瞬时值的办法,使改进的最大传输能量变化算法具有了更好的时偏估计性能。2.研究传统小区ID检测过程,提出采用差分相关检测主同步信号(Primary Synchronization Signal,PSS)和部分相关检测辅同步信号(Secondary Synchronization Signal,SSS)的联合检测方案,对所提方案与传统小小区发现方案进行仿真与分析,验证了所提方案能够提高小小区发现精度,并且一定程度上兼顾算法复杂度。
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