超密集分簇网络中基于马尔可夫模型的移动性能建模与分析

第五代移动通信(5G)系统中,大规模MIMO天线和超密集部署网络是实现高吞吐量的两种主要方法。在超密集部署网络中,将小蜂窝的基站按照地域位置和信号强度等条件进行分簇,簇内所有的小蜂窝共用同一控制平面,实现了业务和控制的分离。基于此场景,提出了基于马尔可夫模型对移动终端在超密集分簇网络下的移动状态进行建模,推导出系统吞吐量、阻塞概率等系统性能的闭式表达式。仿真结果表明超密集分簇网络可以有效地减少移动终端不必要的切换次数,并提高系统吞吐量。     

5G超密集组网网络架构及实现路径

随着网络信息的不断更新与发展,超密集组网利用基站加密部署提升空间的方式,成为解决5G网络数据流量用户体验速率合理的有效方案.但是,小区密集部署带来的影响和基站小范围的覆盖面积给高速移动用户带来了一些影响,从而减少了网络容量以及用户体验.对此,为了满足5G超密集组网的覆盖和容量问题,主要对5G超密集组网网络架构进行了分析.     

超密集异构无线网络中基于位置预测的切换算法

在密集异构蜂窝网络和无线局域网络构成的超密集异构无线网络中, 变速移动的车辆终端会面临更加频繁的切换,导致用户服务质量(QoS)变差。该文针对上述问题,首先,利用高斯马尔可夫移动模型,预测车辆下一时刻的位置,筛选出满足终端服务质量的候选网络集,与当前的候选网络集做交运算,其次,当前接入网络不在交集中,则使用变步长的萤火虫算法寻找最佳网络;再次,对因预测误差导致的切换失效,则把终端用户迁移到宏蜂窝,以保证通信的持续性。仿真结果表明,在超密集异构无线网络中,使用该文所提算法能够减少乒乓切换等频繁切换现象,同时,提升了用户的服务质量和网络吞吐量。     

5G超密集网络环境下功率控制方案研究

超密集网络(Ultra Dense Network,UDN)是一种通过密集化地部署各种低功率小基站来提升系统容量的技术,因可以解决小区覆盖盲区、实现用户无缝连接、缓解宏基站压力以及配置灵活等优点被列为未来5G通信系统的关键技术之一。在密集基站的网络部署下,基站与终端的路径损耗有所降低,在增大有益信号的同时也提升了干扰信号,影响通信系统的性能和用户终端的服务质量。为提升用户的服务质量和降低系统损耗,提出了一种跨层功率最大化方案,选取发射功率最强的小基站作为服务基站。提出一种协作功率最大化控制方案,选取2个小基站为用户提供协作式数据传输服务。仿真结果表明,2种方案均能提升用户的服务质量,后者在能效等指标上要优于前者。     

基于区域感知贝叶斯决策的5G超密集异构网络联合垂直切换技术研究

针对无线通信异构网络切换中最优接入网的选择问题,现有研究主要集中于解决在两个网络间选择切换,而对于未来5G（5th Generation）通信系统中超密集网络的切换问题研究较少.本文就研究了5G无线通信系统中超密集异构网络的选择切换.文中提出了一种基于区域感知贝叶斯决策的联合垂直切换方式,该方案通过选择超密集异构接入网络的最优切换概率从而解决超密集网络切换问题.通过对移动用户（mobile station）从宏基站进入超密集服务小区,以及在小区内和小区间移动的不同场景进行仿真分析,研究结果表明本文决策方式能够准确地选择要切换的网络,因而该方案能够适用于超密集网络的应用场景.     

超密集网络以用户为中心及多维协作的用户分簇算法

为了降低超密集网络中小区间的干扰,提升频谱效率,给出一种在以用户为中心的可重叠虚拟小区场景下,基于边权重和贪婪树增长(Greedy Tree Growing Algorithm,GTGA)算法的用户分簇方案.考虑到每个用户对其他用户产生干扰的同时,又受到其他用户的干扰,权重设计采用协作传输的平衡策略.针对用户分簇,改进的K-means聚类算法通过能够拟合高斯分布的权重统计量来动态调整用户分群的大小.仿真结果表明,所提算法能有效地降低复杂度,减少干扰,提高超密集网络的频谱效率.     

多载波超密集网络的抗干扰分布式节能功率分配

该文研究多载波超密集网络(UDN)上行链路能效最优功率分配方案,基于非合作博弈论提出一种抗干扰分布式功率分配方案,使每个小区独立优化能效的同时抑制邻小区干扰。由于最大传输功率和QoS约束下的能效函数具有不易解决的非凸特性,且小小区间存在严重干扰。针对以上挑战,该文在最佳响应过程中设计了一种高精度低复杂度的阶梯注水算法,基于该算法利用干扰信道增益提出了一种多用户抗干扰功率分配算法。仿真结果和数值分析表明该算法运算复杂度低,且能在保证系统频谱效率的同时大幅度提升系统能效。     

UDN小区组网方案研究

超密集网络(UDN)作为第五代移动通信(5G)的关键技术之一,对5G要求中的高速率,低时延,大业务量以及高密度终端数起到了至关重要的作用。UDN小区有着自身的特点,与传统小区有着本质的不同。因此,如何对UDN小区进行设计,使其发挥最大的效用,成为UDN研究中的一个热点。文章通过介绍UDN的特点,对UDN小区的组网方案进行了研究,同时分析了UDN小区的组网方案与传统小区组网方案的区别,指出了UDN小区组网中所面临的各种挑战。     

多载波超密集网络的抗干扰分布式节能功率分配

该文研究多载波超密集网络(UDN)上行链路能效最优功率分配方案,基于非合作博弈论提出一种抗干扰分布式功率分配方案,使每个小区独立优化能效的同时抑制邻小区干扰.由于最大传输功率和QoS约束下的能效函数具有不易解决的非凸特性,且小小区间存在严重干扰.针对以上挑战,该文在最佳响应过程中设计了一种高精度低复杂度的阶梯注水算法,基于该算法利用干扰信道增益提出了一种多用户抗干扰功率分配算法.仿真结果和数值分析表明该算法运算复杂度低,且能在保证系统频谱效率的同时大幅度提升系统能效.     

面向未来超密集Small Cell网络的系统级仿真方法与实现

在充分理解无线通信系统级仿真以及超密集Small Cell技术的基础之上,利用Visual Studio 2010实现了Small Cell的三维双带模型,并设计和搭建了面向未来超密集Small Cell网络的系统级仿真平台。通过该平台,仿真验证了Small Cell双带模型拓扑结构,重点分析了3GPP提出的三种功率控制方案对超密集Small Cell网络性能的影响。仿真结果表明,功率控制方案的仿真性能与理论分析是一致的,证实该平台达到了系统设计的相关要求。该仿真平台为分析超密集Small Cell网络的性能提供了技术手段,评估结果对Small Cell前期部署及后期优化具有指导意义。