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无线资源管理(Radio Resource Management,RRM)是对移动通信系统中有限的无线资源进行合理分配和有效管理,使用户性能和系统容量达到联合最佳状态。在第三代合作伙伴组织(3rd Generation Partnership Project,3GPP,3GPP)的时分双工长期演进系统(Time-Division Duplex Long Term Evolution,TD-LTE)中,无线资源管理涵盖的内容可分为资源管理和承载管理两类,本文中主要研究了上行链路资源管理中的调度算法,包括时域用户的调度和频域资源的分配两方面。第一章首先阐述了研究背景并引出本文的研究点,接着概述了资源管理技术的基本理论和上行多点协作系统模型,最后说明本文的研究内容及论文结构。第二章研究了正交配对,行列式配对,比例公平配对,最大载干比配对,随机配对等经典的多用户MIMO(Multiple User MIMO,MU-MIMO)配对算法。在蜂窝无线系统的上行链路中,采用虚拟MIMO(Virtual MIMO,V-MIMO)技术可利用基站端获得的用户信道信息(Channel State Information,CSI),将两个或多个移动台(Mobile Set,MS)联合起来进行发送,它们之间共享配对的所有天线,使用相同的时/频资源,从而增加上行频谱利用率。实现V-MIMO的关键问题是如何设计高效的用户配对算法,以获得多用户分集增益,在提高系统吞吐量的同时,保证各用户可获得满意的服务质量。本章首先概述了上行多用户MIMO系统模型并搭建了基于Matlab的仿真平台;接着讨论了各配对算法在SCM信道、路径损耗、阴影衰落等条件下可获得的系统容量,通过分析系统归一化容量曲线的不同,总结归纳了各算法的特点;最后对不同算法需要的浮点运算复杂度进行了统计,综合考察各算法的优劣,指出行列式配对(Determinant Pairing,DP)的优越性。第三章研究了上行多用户配对与资源分配联合优化问题。由于上行多用户MIMO中配对的用户必须使用相同的时/频资源,因此针对单个用户进行资源分配并不合理,必须将虚拟MIMO中的配对用户作为一个整体考虑。为不同的配对用户组进行资源分配是一个非确定性多项式(Non-Deterministic Polynomial,NP)求解问题。最优解需要通过穷搜索获得,经过很复杂的运算,算法复杂度高,解决问题的关键是如何设计具有较低复杂度的次优算法。在TD-LTE系统中,这个问题的实质是用户配对与资源分配的联合优化问题。本章针对联合优化问题进行建模并研究了三种次优的解法,从子问题获解顺序先后的角度出发,分别是:先配对后分配、先分配后配对、边分配边配对。其核心思想是将优化问题分解为两个子问题来分步解决,区别在于解决问题的先后顺序不同。文中首先简要分析了优化问题的模型并简述了基于穷搜索的最优解求法;然后给出了三种次优解法的具体实施步骤,其中包括对上行资源分配算法的说明;最后仿真评估了三种算法下的用户归一化吞吐量,通过比较吞吐量曲线指明了“先配对后分配”算法能保证较高的用户性能。第四章研究了上行多点协作(Coordinated Multiple Points Transmission/Reception,CoMP)系统中的资源管理问题,其本质是如何实现最优的用户联合调度(Joint Scheduling),同时,在TD-LTE系统中还需考虑采用干扰抑制合并技术(Interference Rejection Combining,IRC)和链路自适应技术(Link Adaptive Technology)的联合优化。本章首先给出了上行三小区协作的系统模型,搭建了基于Matlab的多小区仿真平台;之后介绍了两种常用的联合调度算法,分别考虑了基于单个小区内的用户正交、基于协作系统内的全局正交两种思路,利用到了比例公平(Proportional Fairness,PF)准则和DP配对算法,接着基于这两种算法提出了一种切换调度算法,将其优点结合到一起。通过在仿真平台上评估三种算法下的系统容量和用户吞吐量,验证了新算法的良好性能。本章最后简要阐述了IRC技术和MCS技术,将其运用到上行多点协作场景中,通过对系统容量的仿真证明这两种技术可进一步优化系统性能,提高系统容量。第五章总结本文,并指明未来可能的研究方向。