一种适用于协作多点联合传输的自适应PMI反馈方法

作为下一代无线通信系统的关键技术,协作多点传输能够有效降低相邻小区之间的干扰,提高小区边缘用户的频谱效率。在频分双工系统中,其性能依赖于各基站获取的基于有线反馈的信道状态信息的准确性。然而,所有协作基站都获得相同精确程度的信道状态信息会导致用户终端的反馈开销随着协作基站数线性增长。本文关注于如何在性能增益和反馈开销之间取得折中,提出一种适用于协作多点联合传输的自适应预编码矩阵索引反馈方法。用户终端根据不同协作基站下行链路的信道质量指示的相对大小,自适应的用不同的比特数表示不同强度链路的预编码矩阵索引,即用较多比特数表示具有较高信道质量指示的预编码矩阵索引,反之亦然。仿真结果表明,与传统反馈方案相比,该方法在几乎不牺牲频谱效率的前提下,大幅降低了反馈开销。      

一种超密集异构网中联合干扰协调方法研究

针对5G超密集异构网中严重的跨层干扰问题,该文提出一种基于现有的增强型小区间干扰协调技术和协同多点传输技术的联合干扰协调方法。运用随机几何理论工具推导了两层超密集异构网下用户的中断概率,频谱效率和网络平均遍历容量表达式。仿真结果表明:该文提出的联合的干扰协调方案,相比于传统协同多点传输技术,不仅降低了协作用户数目,同时使得用户在信干比阈值为0 dB时的中断概率降低了15%;相比较于增强型小区间干扰协调技术,在偏置值为10 dB时,扩展区域的用户频谱效率改善为35%,整个网络平均遍历容量提升了3.4%。     

基于迭代联合传输的超密集网络动态干扰协调方案

鉴于超密集网络中急剧增长的小区和用户数量,研究了如何通过合理地选择联合传输用户来实现动态干扰协调,以此提高小区边缘用户频谱效率。通过动态协作簇划分和动态联合静默传输2种手段,将所有用户分类;再利用迭代优化算法进一步提高系统性能,同时解决了联合传输用户的数量选择问题。仿真结果表明,与传统的协作多点方案相比,所提方案在不损失小区平均频谱效率的前提下,在小区边缘频谱效率方面存在显著的性能增益。     

密集异构网络中基于多目标优化的资源分配策略

密集异构网络(Dense Heterogeneous Network, DHN)通过部署小基站可以提升网络容量和用户速率,但小基站的密集部署会产生巨大的能耗和严重的干扰,进而影响系统的能量效率(Energy Efficiency, EE)和频谱效率(Spectral Efficiency, SE)。在保证用户服务质量(Quality of Service, QoS)需求的前提下,为了联合优化系统的能量效率和频谱效率,研究了密集异构网络中下行链路的资源分配(Resource Allocation, RA)问题。首先,将频谱和小基站发射功率分配问题建模为联合优化系统能量效率和频谱效率的多目标优化问题;其次,提出了基于单策略多目标强化学习(Single-strategy Multi-objective Reinforcement Learning, SMRL)的资源分配算法求解所建立的多目标优化问题。仿真结果表明,与基于单目标强化学习的资源分配算法相比,所提算法可以实现系统能量效率和频谱效率的联合优化,与基于群体智能算法的资源分配算法相比,所提算法的系统能量效率提高了1%～1.5%,频谱效率...     

一种适用于超密集网络下行链路的干扰抑制方案

在超密集网络（UDN）下行链路场景中,为了有效克服因节点间距减小、邻近节点传输损耗相差不大而产生多个强度相近的干扰源对用户性能的影响,提出了一种基于优先级以用户为中心的小区间干扰抑制方案。为了便于量化基站协作取得的带宽性能增益,采用了一种计算带宽盈亏率的定量分析指标。通过该指标,易于确定在特定UDN场景下干扰协调方案是否处于盈利状态,进而通过系统能够接受的最大损耗比优化参数配置。仿真结果表明,该干扰抑制方案能显著提升用户的信号干扰噪声比（SINR）性能,且能更好地保障用户公平性,有效地克服了用户SINR性能在基站数较多时受天线数限制的缺陷,为提升UDN网络用户性能和系统性能提供了一种解决方案。     

超密集组网下一种基于干扰增量降低的分簇算法

超密集网络(UDNs)拉近了终端与节点间的距离,使得网络频谱效率大幅度提高,扩展了系统容量,但是小区边缘用户的性能严重下降。合理规划的虚拟小区(VC)只能降低中等规模UDNs的干扰,而重叠基站下的用户的干扰需要协作用户簇的方法来解决。该文提出了一种干扰增量降低(IIR)的用户分簇算法,通过在簇间不断交换带来最大干扰的用户,最小化簇内的干扰和,最终最大化系统和速率。该算法在不提高K均值算法的复杂度的同时,不需要指定簇首,避免陷入局部最优。仿真结果表明,网络密集部署时,有效提高系统和速率,尤其是边缘用户的吞吐量。     

一种基于空间预滤波的多点分布式协作传输模式

针对多天线无线MIMO系统性能往往严重受限于邻近小区其他用户干扰的问题,提出了一种源于分布在不同地理位置且与中心控制单元相连的多个射频接入点(或基站)通过网络协作向用户发送信息信号的下行传输结构,并给出了相应的信号传输模型,同时基于脏纸码和迫零联合处理策略研究了空间预滤波优化设计方法。通过性能分析可看出,该多点协作模式能有效地抑制邻近小区的同频干扰,获得的系统性能接近于理想单小区无干扰用户,与此同时,若增加收发天线数目则能明显改善系统频谱效率。     

基于能量效率优化的超密集网络干扰协调方案

针对超密集网络场景,提出一种基于能量效率优化的干扰协调方案,通过粒子群优化算法联合调整基站活跃状态概率、基站发射功率以及协作用户数量,并在确保边缘用户满意度的前提下,优化系统的能量效率。实验结果证明,提出的方案相比传统联合传输方案可获得10.30%的能量效率增益,相比非协作方案可获得18.73%的能量效率增益。     

基于大规模天线的多用户 MISO 下行链路频谱效率分析简

在大规模天线时分双工通信系统中,分析了多用户MISO下行链路的频谱效率。假定用户数固定且基站天线数M无限增大,通过理论推导分析发现,当基站发送功率减小到单天线基站的1/M时,随着M的增加系统频谱效率趋于一个恒值;并且简单的预处理即可消除用户间干扰和快衰落的影响。虽然多小区系统会受导频污染的影响,致使小区间干扰不能被完全消除,但是降低后的发送功率可使系统由干扰受限转变为噪声受限。采用迫零单位预编码与采用最大比发送单位预编码的系统频谱效率极限表达式相同。最后给出采用空时分组码的多用户下行链路的频谱效率下限值,并通过仿真分析证实了以上结论的正确性。     

用户设备分类的毫米波异构网络性能研究

针对多层异构网络中基站簇造成的干扰问题,本文提出了一种对用户设备(user equipment,UE)进行分类建模的方法。首先,将处在通信热点区域的毫米波双层异构网络中密集部署的微微基站、毫微微基站以及UE构建成独立的非齐次泊松簇过程;然后,根据毫米波的特点建立了扇形天线模型和视距球传播模型并给出了簇内和簇间干扰的分布距离;此外,通过干扰的拉普拉斯变换以及信号与干扰加噪声比推导出基于UE分类和无UE分类的下行链路频谱效率解析表达式。仿真结果表明,所提出的基于UE分类方案的性能优于无UE分类方案的性能,显著提升了频谱效率。      

用户簇分布的异构网络建模与覆盖分析

针对第五代/后五代 (The Fifth generation/Beyond The Fifth Generation ,5G/B5G)移动网络以用户为中心的小基站密集部署问题,构建了一个用户簇分布的三层异构网络模型。该网络模型由宏基站(Macro Base Station, MBS)、微微基站(Pico Base Station, PBS)和毫微微基站(Femto Base Station, FBS)组成。采用随机几何理论对三层异构网络的基站部署进行建模。充分分析了毫微微基站层基于SSA干扰管理的网络干扰统计特性,考虑了有序FBS和无序FBS两种情况,给出了FBS下行链路的覆盖概率。通过仿真,验证了理论结果的正确性,分析了覆盖半径、方差以及宏基站密度对覆盖概率的影响,得出有序FBS方案和无序FBS方案在覆盖概率方面的好坏性取决于系统参数。      

Analysis of the decoupled uplink downlink technique for varying path loss exponent in multi-tier HetNet

In this paper, the impact of varying path loss exponent (PLE) on user association probability, decoupled uplink coverage probability as well as decoupled uplink average spectral efficiency in downlink uplink decoupled (DUDe) multi-tier heterogeneous networks, is investigated. We investigate the effect of the difference in path loss exponents in both macro and small cell environments over uplink network performance. It is assumed that the mobile user connected to the macro base station experience different path loss exponent as compared to when connected to small base station. It is observed that the difference of path loss exponents in both cases has significant effect on the user association probability, decoupled uplink coverage probability as well as decoupled uplink average spectral efficiency. Moreover, in order to further support key findings and make sound comparison between coupled and DUDe performance in varying PLE environment, generalized analytical expressions for coupled association probabilities, along with coupled uplink coverage probability and coupled uplink average spectral efficiency have been derived. The analytical results evaluated in this paper are compared with the computer simulation and found in good agreement. Our analysis shows that decoupling technique performs suboptimal for cases where the environments around macro and small base stations are different with respect to each other. The work explained in this paper highlights the limitation of applying DUDe technique in realistic conditions where the PLEs of cellular tiers are not exactly equal to one another.

     

TDD场景下小基站蜂窝网络上下行交叉干扰建模及性能分析

针对小基站网络立体分布特性,提出了一种TDD制式下小基站蜂窝网络三维随机几何模型并进行了性能分析。首先,本文根据3-D PPP模型下小基站的空间分布特性推导了TDD制式下小基站网络上下行覆盖概率的数学表达式。接下来,基于覆盖概率的表达式和网络频谱效率的定义,分别推导了上下行交叉干扰场景下,小基站网络上下行频谱效率的一般表达式。仿真结果在验证了本文模型的合理性的同时还说明,随着下行小区占比和功率控制因子的增大,网络的频谱效率都呈下降趋势。除此之外,室内环境也会对网络的覆盖性能产生影响。      

The analysis of coverage probability,ASE and EE in heterogeneous ultra-dense networks with power control

The ultra-dense network is a promising technology to increase the network capacity in the forthcoming fifth-generation (5G) mobile communication networks by deploying lots of low power Small Base Stations (SBSs) which overlap with Macro Base Stations (MBSs). The interference and energy consumption increase rapidly with the number of SBSs although each SBS transmits with small power. In this paper, we model a downlink heterogeneous ultra-dense network where a lot of SBSs are randomly deployed with MBSs based on the Poisson point process. We derive the coverage probability and its variance, and analyze the area spectral efficiency and energy efficiency of the network considering three Fractional Power Control (FPC) strategies. The numerical results and Monte Carlo simulation results show that power control can mitigate the interference and balance the performances of inner-user and edge-user equipments. Especially, a great improvement of energy efficiency is archived with a little loss of area spectral efficiency when FPC is adopted. Finally, we analyze the effect of base stations’ (BSs’) sleeping on the performance of the network when it is partially loaded.     

基于NOMA的全双工多层异构网下行链路覆盖分析

针对异构网（Heterogeneous Network,HetNet）无线回程,现有研究主要集中于提升网络吞吐量,而对回程覆盖性能研究较少.由此,本文构造了一种在小小区基站（Small cell Base Station,SBS）上结合全双工（Full-Duplex,FD）和非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）技术的大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）辅助多层HetNet模型.利用信干比（Signal-to-Interference Ratio,SIR）来模拟有源SBS的分布,得出不同类型接收端的干扰;然后推导了移动用户（Mobile User,MU）下行链路覆盖概率闭合表达式.仿真和数值结果表明,SBS下行链路覆盖概率会随着小小区下行链路功率共享系数的增加而减小;此外,通过对比NOMA和正交多址接入（Orthogonal Multiple Access,OMA）以及FD和半双工（Half-Duplex,HD）对下行链路覆盖性能的影响,本文提出的方案能显著提升网络性能.     

基于用户分簇的认知超密集网络资源分配

针对5G时代小基站的密集部署带来的复杂干扰问题,对下行的认知无线电超密集网络下的资源分配进行了研究。为减小网络干扰,提高次用户吞吐量,提出了一种改进的基于用户分簇的资源分配算法。基于基站的覆盖范围,选出用户的强干扰基站,以用户-基站干扰关系建立用户-用户干扰图,按用户受到的平均弱干扰划分优先级对用户分簇,再为簇集群预分配频段,为每个簇分配对应频段中效用最大的信道。该资源分配算法能准确反映用户间的干扰关系,保障资源分配公平性。仿真结果表明,当用户密度与基站密度均较大时,与相同场景的已有算法相比,该改进算法有较好的抗干扰能力,能有效提高次用户的吞吐量。     

基于负载均衡的中继选择和频谱转移联合优化策略

针对负载失衡或热点覆盖无线中继网络,提出一种基于负载均衡的自适应中继选择和频谱转移联合优化策略。定义了一种衡量一个站点对周围同频站点干扰程度的干扰容量,为某站点对其他站点的干扰提供了量化分析指标。当用户申请接入时,首先根据各条链路的信道状况选择首选接入站点和备选接入站点,当首选接入站点负载过重而无足够资源使其接入时,对接入备选站点和从与首选站点同扇区的其他站点向首选站点进行频谱转移的性能进行比较,选择一种维持系统性能较好的方式接入。仿真结果表明,所提算法在中心小区的频谱效率和阻塞率都优于单一的基于负载均衡的中继选择策略和单一的基于负载均衡的频谱转移策略,并且平均干扰容量也最低,对周围小区的系统性能影响较小。     

一种超密集网络基站分簇管理算法

为了降低超密集网络中基站管理算法的计算复杂度并提升基站的能源使用效率,根据用户密度、网络负载量等信息,提出了一种基于分簇的动态管理基站算法.该算法首先根据用户测量报告计算出理论最小需求基站数,然后对基站进行合理的网络分簇,最终通过粒子群优化算法确定基站休眠组合.仿真结果表明,与未进行分簇的基站管理算法相比,该算法可以降低约60%的计算复杂度,并能有效降低基站能源消耗.     

5G超密集组网关键技术与组网架构探讨

5G超密集组网是建设绿色、高效、灵活部署5G网络的关键技术。也是应对未来1000倍流量增长的必然要求。随着大量低功率站点部署,虽然提升了系统容量,但面临因站间距太小带来了干扰和频繁切换问题,影响用户体验,以及大量低功率站点部署需要消耗大量的传输资源。本文重点讨论了解决这三个问题的关键技术：虚拟小区技术、双连接技术、CoMP干扰协调技术、无线回传技术。探讨了5G超密集组网架构实现。