《基于多网融合和能效的无线网络关键技术研究》

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1、《基于多网融合和能效的无线网络关键技术研究》项目总结报告一、项目概况项目名称：基于多网融合和能效的无线通信网络关键技术研究立项时间：2016.7项目编号：BY2016076-13项目负责人：衡伟合作企业：溧阳二十八所系统装备有限公司经费情况：江苏省科技厅拨款60万元、合作企业配套160万元。在项目执行过程中实际省拨款60万元，企业实际配套170.5万元，使用情况见决算表。主要研究内容：1)引入协作博弈论，建立基于协作博弈论的协作中继网络基本框架，建立基于原节点多目标优化模型，提出协作中继网络资源分配方案，并通过理论分析和仿真实验验证，评价和比较所提算法的性能。2)研究不同的休眠网络拓扑结构，

2、建立以最小化系统能耗为目标的优化模型，在满足用户服务质量的前提下，分析不同负载的休眠网络拓扑结构对系统能耗的影响，提出低复杂度的休眠小区用户介入算法，通过仿真验证，评价所提算法的性能。3)研究协作通信系统中基于能效的基站动态成簇方案以抑制簇内小区间的同频干扰，提出能够自适应地跟踪信道信息变化的动态成簇算法，使其相对静态成簇方案有明显改善，通过仿真验证所提算法的性能。4)-13-研究跨层优化的方法论，对共存的异构网络多网融合的空中接口进行建模、优化空中接口紧耦合联合接入策略，建立普适、准确的空中接口抽象模型，刻画异构网络的空中接口特性，以提高多网融合系统的整体接入性能。二、项目实施情况本项目主

3、持单位东南大学，合作企业溧阳二十八所系统装备有限公司。项目实施计划如下：序号时间段内容12016年7-12月重点研究“基于基站休眠模式的能量节省算法”，研究不同小区拓扑结构和用户接入算法对系统能耗的影响，并进行深入细致的理论分析和仿真验证22017年1-6月重点研究多小区协作动态成簇算法，以能量有效为系统级别优化目标提出计算复杂度较低的基站成簇算法，并通过计算机软件进行仿真验证32017年7-12月将基站休眠技术和多小区协作动态成簇算法相结合，提出以能效最优化为目标，考虑不同类型的用户分布和服务质量对系统性能的影响，形成不同的优化问题，寻找低复杂度的优化算法。42018年1-6月研究协作中继

4、网络资源分配算法，设计新的对称协作中继网络结构，引入单位能量、能量均衡率等参数，将网络能耗均衡、网络覆盖率等多种因素进行综合考虑。进行多网融合中空中接口耦合联合接入技术研究。进行仿真，完成必要的实验和测试，以验证其性能。建立多网融合无线通信性能评估实验平台1套。从项目起始至本阶段末，将累计提交不少于5篇高质量学术论文，累计申报4项发明专利，累计培养博士研究生1-2名，硕士研究生2-3名。撰写结题报告-13-东南大学主要负责项目总体方案制定、关键技术研究、多网融合无线通信性能评估实验平台硬件电路设计、软件算法设计、验收文件，单位溧阳二十八所系统装备有限公司负责工艺设计、评估实验平台数据分析及应

5、用等。在上述项目组织和运行机制的框架下，双方组成联合研发团队，进行项目攻关，在完成项目任务书指标的前提下，对本项目提出更加具有前瞻性和实用性的任务需求，通过对移动无线网络中的多网融合紧耦合联合接入机制及降低能耗的资源分配算法的研究，提高当前移动无线网络多网融合空中接口切换的准确性和可靠性，保障用户的QoS需求，降低网络运营成本，进一步推动多网融合无线通信技术的研发和应用；建立多网融合无线通信性能评估实验平台1套；发表学术论文13篇（其中SCI检索6篇，EI检索5篇）；申请国家发明专利12项（其中6项已获授权）；培养博士研究生3名（其中2人已获博士学位），硕士研究生8名；该项目为企业新增效益约

6、2500万人民币，新增利税210万人民币。本项目预算包括：江苏省科技厅拨款60万元、合作企业配套160万元。在项目执行过程中实际省拨款60万元，企业实际配套170.5万元，使用情况见决算表。项目已经完成，达到了合同要求的各项指标。经费执行符合合同预算。三、项目技术情况1.主要研究内容及技术路线1.1.基于能效的单小区协作中继网络资源分配算法协作中继网络可以有效地扩大无线通信系统的覆盖范围，提高无线链路的通信质量，被认为是5G移动通信系统的关键技术之一。随着微蜂窝及微微蜂窝技术在5G通信网络中的应用，小区范围不断缩小，中继节点发射功率小、部署灵活等特性使得协作中继技术非常适合于5G网络。因此，

7、在未来的5G网络中，协作中继技术将会起到举足轻重的作用。已有关于协作中继网络资源分配问题的相关研究大都是基于网络节点的无私性展开的，即网络中的所有节点都无条件配合源节点的协作传输，而未考虑协作个体的利益得失。在绝大多数实际无线协作场景中，节点通常资源受限，因此对于来自于网络中其他节点的协作请求，中继节点通常表现出自私性。这要求决策者在资源分配算法的设计过程中，既需要考虑网络整体利益又要兼顾节点的个体利益。本课