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当今的世界处在无处不在的大连接时代,下一代移动通信网络(5G)的容量和覆盖范围将不断增加,以支持不断增加的数据流量、终端设备,提供高可靠性的无缝连接和高速率的数据传输。为了满足5G的容量和覆盖需求,超密集网络(Ultra Dense Network,UDN)是必不可少的一项关键技术。超密集网络的前身是异构 Small cell 网络(Heterogeneous Small cell Network),Small cell 网络节点具有发射功率低,部署灵活,以及易于配置和运营成本低等优点。但UDN部署带来容量和覆盖提升的同时,也给无线资源管理工作带来了挑战。例如用户的小区选择问题,小区间干扰严重问题,Small cell系统性能如何进一步提升问题。5G还提出"绿色通信"的要求,所以超密集网络部署需要降低能耗,提高频谱效率。本论文针对超密集异构Small cell网络的用户小区选择问题、能量效率和频谱效率优化问题进行了研究。首先针对Femtocell小区选择问题,提出了基于非合作买卖博弈小区选择的方法;其次,针对Picocell系统能效-谱效联合优化问题,提出了使用NSGA-2算法求解该多目标问题,进行无线资源分配的方案。本论文的主要研究内容以及创新点如下:1.本论文提出了基于非合作买卖博弈的分布式小区选择方案。以用户为买方,以Femtocell为卖方,建立了非合作买卖模型。根据用户接入前后的信干噪比设计了 Femtocell的奖励函数,又根据奖励函数为买卖双方设计了效用函数。为了使用户在获得速率和付出代价之间做一个权衡,又为用户的效用函数设置了权重因子。为了解决Femtocell快速完成对待接入用户的报价问题,提出了一种价格更新算法。该博弈方案是基于信干噪比的,保障用户获得更好的服务质量,还为Femtocell增加收益,仿真结果验证了该算法的良好性能。2.本论文将问题建模为一个Picocell系统能效-谱效多目标优化问题,而不是传统的只限于单一的优化容量、谱效或能效的单目标问题。该优化问题为Marco cell用户设置了最低的资源块信干噪比门限,又为Picocell用户设置了最低的传输速率,同时保障了 Marco cell用户和Picocell用户的服务质量(QoS)。仿真结果表明了这两个约束条件对用户QoS的保障。3.不同于传统的权重系数法,本论文使用了 NSGA-2算法解决能效-谱效多目标优化问题。NSGA-2算法同时进行资源块和发射功率分配,避免了一般分步求解无法保证最优解的问题。仿真结果表明,本论文的NSGA-2算法性能优于权重系数法。