泊松簇过程部署的窄带蜂窝物联网性能分析

针对窄带物联网（NB-IoT）与蜂窝移动网同频共存网络,借助随机几何理论工具,采用泊松簇过程建模NB-IoT用户节点位置,推导了异构网络上行链路的中断概率和用户传输容量的解析表达式,探究了簇半径以及NB-IoT基站部署密度对网络中断性能和用户传输容量的影响,对比了基于泊松点过程建模异构网络的中断性能.理论分析和仿真结果表明,调整簇半径和NB-IoT基站的部署密度能够有效提升共存网络的中断性能和用户传输容量.     

泊松域上基于有限反馈的干扰对齐系统性能分析

为了满足用户日益增长的数据流量需求,无线网络基站架构正从严格规划的宏基站转变为多个分布式基站. 分布式基站的部署位置具有很强的随机性,不同于传统的基于规则的基站部署模型,在泊松域上可随机部署基站,为此,研究了多输入多输出干扰网络中基于有限反馈的干扰对齐系统性能. 首先将基站在泊松域上建模成齐次泊松过程,分析了量化后的信道状态信息的相关统计特征,推导了系统的中断概率和网络容量的近似闭合表达式,通过最大化网络容量的下界得到了最优的发射机部署密度参数. 仿真结果验证了所推导的表达式能准确地评估基于有限反馈的干扰对齐系统性能.     

基于业务量突发性的异构蜂窝网络最优基站密度

针对多媒体业务普及导致网络业务量突发性增强的问题,利用随机几何建模,研究了异构蜂窝网络中基于业务量突发性的最优基站密度.基于业务量突发性提出业务覆盖率定义,推导出异构蜂窝网络中业务覆盖率与基站密度之间的关系.以业务覆盖率为限制条件,构建目标为最小化基站密度的优化问题.利用二分搜索法获得最优基站密度,并推导出最优基站密度的上、下限.通过仿真结果验证了理论推导的准确性,证实了业务量突发性对最优基站密度的影响.     

异构蜂窝网络中一种基于匈牙利算法的用户关联方法

在异构蜂窝网络中使用传统的小区选择方法会导致宏基站和小基站的负载失衡,而与小基站关联的用户面临服务质量 (QoS) 的降低的问题。针对该问题,提出了一种基于效用函数最大化的用户与基站关联方法。该方法将用户与基站的关联过程建模为双目标优化问题并且线性化为系数可调的效用函数最大化问题,以实现基站负载均衡和用户QoS之间的折中。通过设计权值系数,将该效用函数最大化问题转化为基于二部图的最大匹配,并用匈牙利算法求得最优解。仿真结果表明,该方法实现了异构蜂窝网络中宏基站与小基站之间的负载均衡,并且通过系数调节,达到了基站负载均衡和用户QoS之间的折中。     

基于多天线立体异构网络的物理层安全性能研究

异构网络性能分析研究中,基站和用户分布大多数是平面分布模型,其拓扑结构不适用于建筑物密集的超密度网络场景;同时,垂直维度上的窃听者直接影响异构网络物理层安全性;针对此问题,作者调整了基站天线的垂直维度,通过倾斜、基站与用户的空间分布得到合法用户和窃听者的信干噪比表达式、累积分布函数,对异构网络的物理层安全性能进行了分析。在立体异构网络下行传输链路中增加对基站天线垂直维度的调整,给出了增加基站天线倾斜角变量后合法用户以及窃听用户的信干噪比表达式;并且根据基站和用户的空间随机泊松点过程分布,推导出合法用户和窃听用户的信干噪比累积分布函数,利用此累积分布函数得到系统的平均安全速率闭合表达式。仿真结果验证了微基站密度、下倾角和平均安全速率函数关系闭合表达式的正确性,验证了通过调整垂直下倾角提高物理层安全性能的可行性,并能够得到具体场景的基站密度比。     

一种蜂窝移动用户小区切换的宏分集方案

针对毫米波蜂窝网络中用户移动产生切换造成的通信链路不稳定问题,提出一种双基站宏分集方案,并基于该方案分析了移动用户的切换概率。首先,假设基站分布为泊松点过程,目标用户采用最近基站接入准则,建立双基站宏分集下蜂窝用户的移动模型;然后,由随机几何理论推导出移动用户的切换概率理论表达式;最后,通过MATLAB仿真软件求解切换概率的分析解,并使用蒙特卡罗仿真验证分析结果的可靠性。仿真结果表明,随着用户移动速度和基站密度增加,发生一次切换的概率明显增大,但是发生两次切换的概率几乎不变。因此,该方案可以较好地保证移动用户通信链路的稳定。     

多跳蜂窝混合网络基站设置方法的研究

多跳蜂窝混合网络结合了多跳网络和蜂窝网络的优势,扩大了基站的覆盖范围,减少了基站设置的数量,最优化的基站设置方法在网络扩展和灾后救援等方面发挥着重要的作用.从网络连通性和网络服务质量的角度,提出了满足不同要求下基站设置方法的充分条件和必要条件.优化的基站设置与小区节点密度和相邻小区数成正比,与相邻小区节点密度成反比,在服务区域内平衡分布.同时,节点密度大的区域应该设置基站,并且使节点密度小的区域尽可能靠近基站.仿真结果表明,优化的基站设置方法可以使基站设置数目减少25%左右.     

小蜂窝认知网络中基于干扰和能量效率的动态频谱管理

针对基于非授权频段的小蜂窝认知网络中的抑制干扰和降低功耗问题,提出了干效性的概念,即传输每比特数据所产生的干扰.建立基于能效性和干效性的多目标收益函数,以最大化长期折扣收益为目标,利用随机动态优化理论中基于马尔科夫决策过程的Restless Bandits模型,计算其最优频谱管理决策,给出了动态频谱管理决策的过程.该方法具有分布式和动态特性且计算复杂度较低.仿真结果表明该方法能显著提高系统收益能效性、干效性等性能.     

密集网络下基于Self-Backhaul感知的用户接入负载均衡算法

针对密集异构网络自回程场景中带宽分配不合理引起的负载不均衡问题,提出一种基于self-backhaul感知的用户接入负载均衡方案.首先根据密集异构网络下各个小基站接入与回程资源的负载状态提出一种用户接入负载均衡策略;其次利用Q-Learning算法对各个小基站带内无线接入与回程带宽分配进行学习,用户在不同带宽分配因子下,根据用户接入负载均衡策略进行重新接入,得到不同接入情况下的系统效用,进而得到最优带宽分配策略,保证负载均衡性的同时实现系统效用最大化.仿真结果表明,该方案在密集异构网络自回程场景中提高了网络负载均衡性,同时提升了用户速率体验.     

可再生能源供电异构蜂窝网络中基于拓扑势的用户接入算法

可再生能源供电的蜂窝网络相关研究已经成为绿色无线网络热点研究内容之一. 针对可再生能源供电异构蜂窝网络场景,提出了一种基于拓扑势的用户接入算法,实现基站间能量均衡与负载均衡的折中. 定义用户与基站间拓扑势,综合考虑用户业务量、用户与基站间信道容量、基站可用能量,衡量基站对用户的吸引程度;将基站所接入用户拓扑势总和定义为基站效用值,并给出了基站间效用公平的用户接入最优化问题;提出了一种迭代方法求解最优化问题,通过用户与基站间信息交互与迭代更新完成用户接入基站选择,均衡基站间能量与负载. 仿真结果表明,所提算法在保证基站间负载均衡的同时充分利用了基站收集的可再生能源,实现了基站间能量均衡.     

不同基站计算架构Massive MIMO基带能效建模和趋势研究

大规模多输入多输出(massive MIMO)是5G系统的标志性技术,可利用大规模天线有效地提高频谱利用率。未来的5G-Advanced和6G演进massive MIMO将支持更多的天线和更复杂的算法,基带能效(EE)会成为持续提升网络能效的关键挑战之一。在MIMO系统中,基站计算架构可分为以ASIC为主的专用计算和以CPU为主的通用计算。由于缺乏对基带计算需求和EE的定量建模,选择最佳计算架构(专用或通用计算架构)是非常困难的。因此,有必要研究与组合逻辑单元及处理周期有关的不同计算架构的功耗模型。基于提出的功耗模型,得到每瓦特每秒单位浮点运算的EE方程式的封闭形式。数值结果表明,目前专用计算的EE分别比通用计算(带硬件加速)和CPU通用计算架构高30倍和200倍。     

能耗优化的分布式天线部署策略

为提高分布式天线系统的能耗效率,建立了多点协同传输(CoMP)系统模型,对其信道传播模型、能耗评价指标、系统覆盖率及基站间距离与系统能耗效率之间的关系进行了分析,得出CoMP环境下基站间距离与系统能耗效率之间的关系表达式,并借助蒙特卡罗法进行了仿真. 仿真结果表明,在CoMP系统中,随着基站间距离的增加,单位面积能耗存在由大变小再变大的趋势;同时单位面积增长量对单位面积能耗增长量的绝对贡献也是先由大变小再变大,且系统单位面积能耗减小对系统频谱效率的影响相对较低. 因而在CoMP系统下存在一个单位面积能耗最低的分布式天线部署策略.     

基于交替方向乘子法与深度强化学习算法的资源分配

为了研究在有限信道状态信息下,密集型网络的资源分配问题,提出了交替方向乘子法结合深度强化学习算法的模型驱动学习框架。该框架区别于数据驱动框架,能够根据具体问题进行一对一建模。针对资源分配的问题建模内容包括：将基站选择、功率和子载波分配用交替方向乘子法进行交替优化;用深度强化学习算法优化权重,求解目标函数,提高算法性能;框架利用有效信道状态信息而非多余信息,降低了通信开销;加强对最低用户服务质量要求参数的约束,可以在保证用户的体验下最大化小区频谱效率。仿真结果表明,该模型驱动学习框架在较少的迭代次数下即可收敛。     

ICIC and CoMP based interference management scheme in small cell networks

This paper considers the cross-layer and co-layer interference in small cell networks. We propose an interference management scheme by jointly optimizing user association, ABS (Almost Blank Subframes) configuration, and resource allocation. Especially, the proposed interference management smartly utilizes the opportunities of CoMP-JT (Coordinated Multi Point-Joint Transmission) to mitigate the interference from the macro base station to increase the coverage area of small cells. Simulation results show that the proposed interference management improves network throughput and spectrum efficiency as compared with the existing methods.     

上行小小区网络采用累计分布函数的资源分配

为了降低上行小小区网络中共信道干扰对频谱效率的影响,提出了一种基于累计分布函数的用户调度和分布式功率分配联合优化算法．小小区基站选取信噪比累计分布函数值最大的用户进行调度,被选中的用户调整发送功率,使其对同频小区的干扰低于门限值．通过设置合理的门限值,将全局最优问题转化为分布式最优问题,采用拉格朗日对偶分解,获取最优的功率分配．仿真结果表明,该算法同传统最优功率分配算法相比,能够降低复杂度,并且具有相近的系统性能．     

多小区大规模分布式天线系统中下行链路能效研究

分析了多小区远程接入单元（RAU）个数、用户天线数、小区个数及发射功率等参数与系统下行链路能效（EE）最优时的关系.根据RAU与用户之间的距离,推导出系统吞吐量的解析式;根据具有路径损耗、阴影衰落、多径衰落特征的复合信道与多个实际功耗参数间的关系,建立了系统下行链路EE的优化模型;推导出系统EE与小区RAU个数、用户天线数、小区个数及发射功率的变化关系,并用算法得到了系统EE最优的理论值.理论分析和仿真结果验证了系统EE与影响其取值的多参数间关系的正确性,提出的系统EE优化算法具有迭代次数低的优点.     

西安公交站点网络的实证研究

城市公交线路结构是影响公交系统客流运输效率的重要因素,文章以复杂网络为视角,针对西安公交系统建立了公交站点网络.经过统计分析其度分布、平均最短路径等拓扑量,对西安公交线路结构现状做出评价,结果表明西安公交站点网络具有无标度网络特性和明显的聚类效应,节点间平均路径服从Weibull分布.     

ARROW-WTCP: A fast transport protocol based on explicit congestion notification over wired/wireless networks

An explicit congestion notification (ECN)-based distributed transport protocol,ARROW-WTCP (AcceleRate tRansmission towards Optimal Window size TCP for Wireless network),was proposed.The ARROW-WTCP enables feasible deployment of ARROW-TCP from wired to wireless networks by providing a joint design of source and router algorithms.The protocol obtains the actual capacity of the wireless channel by calculating the queue variation in base station (BS) and adjusts the congestion window by using the feedback from ...     

全维度天线异构网物理层安全微基站部署研究

异构网络配置全维度多天线利用垂直维度能够有效提高系统的传输速率,然而也会造成信号的泄露,影响系统的物理层安全性能。基于此,该文在异构网络下行链路中,全维度天线采用波束成形方法消除干扰,应用随机几何的分析方法,得到合法用户的安全连接概率闭合表达式,其安全连接概率与异构网络基站密度有关。仿真结构验证了安全连接概率结论的正确性,同时在给定的场景中,确定了异构网络基站的密度值。