基于图论的超密集组网技术研究

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1、基于图论的超密集组网技术研究陈偲艺2015年12月中图分类号：TN92UDC分类号：654基于图论的超密集组网技术研究作者姓名U陈偲艺学院名称U信息与电子学院指导教师邢成文副教授答辩委员会主席U费泽松教授申请学位级别U工学硕士学科专业U信息与通信工程学位授予单位U北京理工大学论文答辩日期U2012016年1月6日ResearchonUltra-DenseNetworksviaGraphTheoryCandidateName：SiyiChenSchoolorDepartment:InformationandElectronicsFacultyMentor:

2、Dr.ChengwenXingChair,ThesisCommittee：Prof.ZesongFeiDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：InformationandCommunicationEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：Jan.6,2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过

3、的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：I摘要超密集组网（UDN）通过部署大量低功率的小小区来增加频率复用，能够实现频谱效率和能量效率的巨大提升,是下一代无线通信系统的关键技术之一。然而，随着小小区更密集的部署、覆盖范围的重叠，带来了严重的干扰问题。同时，基于最强参考信号接收功率（RSRP）的小区接入方法会导致负载不均衡，这些因素直接制约了超密集组网实现性能上限。本文研究了面向下一代无线通信的超密集组网技

4、术，主要工作和结论如下：首先，本文主要通过系统级仿真评估了超密集组网在不同的小小区密度和不同的小小区发射功率下的网络性能并和中国移动研究院的实测数据进行了对比。仿真结果表明负载不均衡和严重的小区间干扰是实际应用中所必须面对的问题，并且直接制约了超密集组网实现性能上限。其次，本文运用因子图设计一个超密集组网场景下的分布式小区接入和资源分配算法。提出的基于置信传播的分布式算法将联合优化问题分解成一系列低复杂度的子问题分别进行求解。此外，提出的算法大大减小了子问题之间所需的信令开销。最后我们将所涉及的算法与现有算法进行比较，验证了所提方法的优异性能。同时，该算

5、法可拓展到求解任何0-1问题。最后，本文提出了一个超密集组网场景下基于图论的低复杂度动态分簇算法。该算法通过最大化簇内干扰，最小化簇间干扰将整个网络分成若干个大小受限的簇。通过簇内协作可以消除簇内干扰，从而提升网络吞吐量。同时，基于图论的算法可以大大减少实现复杂度。仿真结果表明，提出的低复杂度算法可以获得和现有算法几乎一样的性能，但是有着更低的复杂度。关键词：超密集组网；图论；分布式IAbstractUltra-DenseNetwork(UDN),asoneofthekeytechnologyinnextgenerationwirelesscommuni

6、cations,iswidelyacceptedasapromisingenablingtechnologytorealizehighenergyandspectrumefficiencybydeployingalotoflow-powersmallcellbasestations(SBSs).However,themassivedeploymentofsmallcellbasestationsandtheoverlappingofcoveragewillinevitablyfacecriticalinter-cellinterference.Meanw

7、hile,cellassociationbasedonthestrongestreferencesignalreceivingpower(RSRP)ateachusermaycausealoadunbalancing.Theseissuesshouldbecarefullyandproperlycoveredbeforeachievingthepromisedperformancegains.Hence,thisworkaimsatstudyingultra-densenetworkforthenextgenerationwirelesscommunic

8、ationandthemaincontributionsareasfollows