基于基站选择的网络干扰管理研究.pdf

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA专业学位硕士学位论文MASTERTHESISFORPROFESSIONALDEGREE(电子科技大学图标)论文题目基于基站选择的网络干扰管理研究专业学位工程硕士学号201222010646作者姓名姜昌旭指导教师林静然副教授分类号密级注1UDC学位论文基于基站选择的网络干扰管理研究(题名和副题名)姜昌旭(作者姓名)指导教师林静然副教授电子科技大学成都(姓名、职称、单位名称)申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称电子与通信工程提交论文日期2015.5.15

2、论文答辩日期2015.5.20学位授予单位和日期电子科技大学2015年6月答辩委员会主席评阅人注1:注明《国际十进分类法UDC》的类号。THENETWORKINTERFERENCEMANAGEMENTRESEARCHBASEDONJOINTBASESTAIONSELECTIONAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:ChangxuJiangAdvisor:JingranLinSchool:Schoolo

3、fCommunication&InformationEngineering摘要摘要在多用户多基站的网络中,干扰管理是网络稳定、高效运行的基础。多基站协作能够控制信道间干扰提高网络的性能,但是随着基站数的增多,需要结合实际网络场景选取一部分基站激活完成协作通信。因此,综合考虑灵活性、回程通信开销和复杂度,研究适当的基站选择方法十分重要。本文考虑在多用户多基站的SIMO网络上行链路中,选择基站激活组成协作基站子集服务用户的问题。基于信号与干扰加噪声比(SINR,SignaltoInterferenceplusNoiseRatio)的最大最小公平性(MMF,max-minfa

4、irness)优化模型,通过对协作基站选择、功率分配和波束赋形进行联合优化来实现用户之间的公平性。然而为了控制协作基站的数量,引进了限制回程开销的混合整数规划约束的MMF问题难以求解。本文从稀疏优化的角度,对协作基站数量的约束条件进行有效近似之后,为了避免上行链路接收波束赋形矢量缩放模糊(scalingambiguity)导致的非稀疏解,利用上下行链路的MMF对偶特性重构上行链路模型为一个虚拟下行链路优化模型。基于该思路,由于不同功率限制条件下的MMF对偶模型不同,本文主要研究以下两种功率限制条件下的基站选择与波束赋形方法:1、用户总发送功率受限情况下的上行链路基站选择

5、与波束赋形方法;2、单个用户发送功率受限情况下的上行链路基站选择与波束赋形方法。利用上下行链路的MMF对偶特性重构后的优化模型已经消除了缩放模糊性,并且是一个凸问题模型。一般情况下,该优化模型可以采用CVX集中式求解。然而,随着用户数、基站数以及天线数增多,问题模型中的矩阵以及向量的维数增大,将带来更多的数据交换以及计算负荷。相比于集中式实现,更希望寻求分布式的实现方法。考虑到设计分布式算法的困难之处是需要分离模型中耦合在一起的变量。因此,本文利用交替方向乘数法(ADMM,Alternatingdirectionmethodofmultipliers)分离虚拟下行链路优

6、化模型中的耦合变量,设计了分布式实现的基站选择与波束赋形方案,并给出了迭代过程中各独立小问题的闭合解形式。关键词:基站选择,波束赋形,上下行链路对偶性,最大最小公平性,交错方向乘子法,分布式IABSTRACTABSTRACTInterferencemanagementisthefoundationofastableandanefficientnetworkcomposedofmultiplebasestations(BSs)andmultipleusers.EachuseriscoveredbymultipleBSsandasub-setofBSsareactivein

7、acollaborativewaytoachievethechannelinterferencemitigationorthecongestioncontrol.It’snecessarytobalancethesystemperformanceimprovementandthebackhauloverhead,aswellastheschedulingcomplexitywhenanactualnetworkscenarioisconcerned.Inthispaper,weplantoselectsomecoordinateBSsto

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