电 子 科 技 大 学 UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA 硕士学位论文 MASTER THESIS 论文题目 无定形小区的自组织关键技术研究 学 科 专 业 硕士 学 号 201121010214 作 者 姓 名 李泽娇 指 导 教 师 邝育军 教 授 分类号 密级 UDC注1 学 位 论 文 无定形小区的自组织关键技术研究 无定形小区的自组织关键技术研究 李泽娇 李泽娇 指导教师 邝育军 教 授邝育军 教 授 电子科技大学 成 都 电子科技大学 成 都 申请学位级别 硕士硕士 学科专业 通信与信息系统通信与信息系统 提交论文日期 2014.04 论文答辩日期 2014.05.19 学位授予单位和日期 电子科技大学电子科技大学 2014 年年 6 月月 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。 THE KEY TECHNOLOGIES STUDY OF SELF-ORGANIZING IN AMORPHOUS CELL A Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of China Major: Communication 1,2,30;k MRik iLfk LNan 若时；其他DeNB 确定关联节点间的资源分配方案后， 若对应与该资源分配方案的干扰列表中的节点均归属于本 eNB，则 DeNB 直接通知干扰列表中各节点执行该方案；若干扰列表中的存在不属于本宿主基站的其他无定形节点时，宿主基站与其他无定形节点所属的宿主基站进行协商共同确定频率分配方案，可以通过以下步骤实现： 1、宿主基站通过 X2 接口向干扰列表中其他无定形节点的所属宿主基站(一个或多个)发送频率分配请求信息，该信息中包含干扰列表中的所有无定形节点的物理小区标识； 2、其他宿主基站收到该信号后，在自己存储的所有干扰列表中查找符合接收信息的干扰列表，暂停为此干扰列表中无定形节点分配频率，并回复确认信号； 3、宿主基站收到其他宿主基站的确认信号后，采用上述频率分配方法为干扰列表中的无定形节点分配频率，并将分配结果发送给其他宿主基站； 4、宿主基站与其他宿主基站分别通知干扰列表中各自管理的无定形节点执行上述的频率分配结果。 3.4.5 仿真分析 本节使用蒙特卡洛方法对半静态频率复用干扰抑制机制进行了系统级仿真，仿真参数如表3-1所示，由于无定形节点在空间上以游牧或移动的方式工作，可以假设在任意时刻，无定形节点的分布呈空间点泊松分布。此外，由于无论是无定电子科技大学硕士学位论文 44形节点公交车部署或游牧部署，其部署场景多为热点部署，因此仿真中在每个无定形节点覆盖范围下部署热点。 表3-1 下行链路仿真主要参数 参数 数值 信道带宽 10 MHz 载波频率 2.0 GHz eNB分布 站间距：500m，19小区，3扇区/小区 AN分布 空间点泊松分布(=20/小区) UE分布 20个/扇区，均匀分布，2个/热点 eNB发射功率 46 dBm AN接入链路发射功率 30 dBm 天线模型 参考文献36中表6.4-1的6.4b类型天线配置 路损模型 参考文献36中6.5.1节 直接链路穿透损耗 20dB 回传链路穿透损耗 0dB 接入链路穿透损耗 0dB 直接链路阴影衰落 10dB 回传链路阴影衰落 6dB 接入链路阴影衰落 10dB 02468101214161800.10.20.30.40.50.60.70.80.91Throughput/Mbps Total= 1138.49194 2911.12197 3404.60523 MbpsCDFUser Throughput in DownlinkMacro cell Amorphous cell Amorphous cell after IC图3-13 基于半静态频率复用机制进行干扰管理前后的无定形小区下行吞吐量比较 通过对无定形小区下行链路及传统的蜂窝小区下行链路的仿真结果，如图3-13 所示， 较传统蜂窝小区， 部署无定形节点可将系统总的吞吐量提升 2.5 倍以上，但也会带来更多边缘用户。仿真数据如表 3-2 所示，可知，无定形小区使用半静态第三章 无定形小区中干扰管理技术研究 45频率复用干扰避免机制后， 较之前边缘吞吐量提升45.1%， 系统总吞吐量提升14.7%。 表3-2 系统吞吐量比较表 仿真场景 系统总吞吐量 （Mbps）50%用户吞吐量 （Mbps） 5%用户吞吐量 （Mbps） 仅eNB，传统蜂窝网1138.5 0.5093 0.1152 无定形小区 2911.2 0.9314 0.0596 无定形小区+ 干扰避免机制 3404.6 1.0682 0.0867 3.5 小结 本章针对无定形小区中复杂且变化较快的干扰环境，提出一种认知无线电协助的自组织管理模型，以更好的对干扰环境进行检测从而减轻干扰。通过认知无线电方式检测无定形节点之间的无线电环境，以避免无定形节点与宏基站之间的干扰，并对提高认知无线电中能量检测的准确度进行了研究。此外针对无定形节点之间的干扰提出一套可行的半静态频率复用干扰抑制机制，仿真结果表明，该机制可以有效的降低无定形小区中的干扰，提高系统吞吐量。 电子科技大学硕士学位论文 46第四章 无定形小区的自适应性研究 4.1 引言 无定形小区提出的其中一个主要目的是适应业务的“潮汐现象”。通常使用游牧方式部署无定形节点来实现无定形小区对业务变化的自适应。游牧部署即无定形节点从非通信热点地区转移到通信热点的地区，然而相比于每天人工移动无定形节点，从网络管理上，将这种游牧部署体现为对覆盖在可能的热点地区的无定形节点休眠状态的自适应调整，更能智能高效地体现无定形小区的业务变化自适应性。 此外， 无规划的无定形节点部署可能会出现无定形节点的空载或低负载，不但造成无定形节点能量的浪费，还会对邻区节点造成干扰。本章将对无定形小区中节点 （包括宏基站和无定形节点） 随业务变化的自激活/去激活策略进行研究。在低负载低业务量时，自动去激活一部分节点，使之进入休眠状态；而在负载和业务量增大时，自动激活相应的节点来分担宏基站负载，提升系统吞吐量。最终无定形小区对业务变化的自适应程度可用系统能效来体现。 现有关于基站自激活/去激活的研究主要集中在宏基站节能。从基站的关闭程度来讲，主要分为基站全部关闭和子帧级别上的关闭。从基站激活的机制上，自激活/去激活机制需要综合考虑覆盖、切换及信令过程开销、能耗以及对待机模式下用户可能存在的影响37，文献38提出了三种可能的机制：网络控制模式、用户监控、网络监听模式。网络控制模式下，用户监听基站休眠期间发送的发现信号，通过负载均衡机制激活基站；用户监控模式下基站休眠期间监听上行信号来检测邻近的用户的业务量，超过一定值时激活；网络监听模式下，基站与相邻小区交互休眠状态，当邻区小区中休眠小区超过一定数量时激活，以避免覆盖漏洞。文献39中也提出三种可能的小区激活机制：宏站协助、用户发起和基于下行信号。宏站协助模式中，用户需要连接时，宏站唤起其附近的小基站，用户选择最好的接入；用户发起指用户唤起附近小基站；基于下行信号指下行周期地发送信号供用户发现并选择接入。从控制形式上，主要分为集中式处理和分布式处理。集中式处理可以达到全局最优的节能性能， 但计算复杂度高， 且需要的交互信令多40；分布式处理复杂度较低，只能实现局部最优15。从算法设计的场景上，当前多数文献主要针对传统的宏蜂窝网络部署，以满足用户需求为基础，以节能为目的进行算法的设计41-45。文献46-48使用不同的开关管理策略如随机开关、无用户关闭等，对异构网络中宏微基站的节能效果进行了初步验证。为量化无线网络的节能效果，文献49描述了小区能效的评估框架，并根据经验统计对包括调制、编第四章 无定形小区的自适应性研究 47码、发射及基站制冷等在内无线系统能耗进行建模，同时对城市、农村等多场景下的每日业务量变化进行统计。 相对与已有的基站自激活/去激活算法的应用场景，无定形小区中节点的自激活/去激活主要具备以下不同：首先，无定形节点具有无线回传，相比与之前Pico/Femto激活状态转换研究，无定形节点业务传送占用了宏站无线资源；其次，相比与单层宏基站激活状态转换研究，无定形节点为宏基站分流并提高局部容量，这可以作为判断无定形节点激活必要性的依据。本章将针对无定形小区无定形节点游牧部署场景，设计无定形节点及宏基站的激活状态转换策略。 4.2 数学建模 (1) 系统模型 假设系统中每个宏小区分为三个扇区，分别用B1、B2、B3表示，系统中共存在N个eNB，用集合B表示，每个eNB服务一个扇区，接入第i个eNB下的无定形节点的集合用iD表示，i ANN表示接入第i个eNB的无定形节点的数量。假设所有的无定形节点都通过无线回传链路与一个宏基站连接，所有无定形节点的集合用D表示，则12.NDDDD。无定形节点小区与宏小区采用同频部署，宏基站的发射功率用MP表示，无定形节点在接入链路上的发射功率用AP表示。本章主要对无定形小区下行链路上节点的去激活/自激活机制进行研究，其中可纳入开关管理的节点包括宏基站和无定形节点，如图4-1示意图所示，图中无颜色的小区表示其服务节点处于去激活状态。 图4-1 游牧部署的无定形小区系统模型 电子科技大学硕士学位论文 48(2) 业务模型 为便于仿真和分析，使用基于分组的业务模型进行研究。由于业务随空间和时间变化，假设用户k的业务到达率服从独立泊松分布，且平均到达率为k。用户需求的文件平均大小服从指数分布，且期望为1/k。因此用户的业务负载可以定义为： /kkk (4-1) 业务负载代表了用户对传输速率的要求，在一定程度上代表用户业务的QoS需求。 (3) 用户接入 用户对覆盖在其上的各小区的信号强度进行测量，选择信号强度较大的一个小区接入，即： 22, , , ,01,1,:max, i Ak i jAk i jMk iiNjNAP hPh (4-2) 其中, ,k i jA表示用户k的接入关系，0j 时表示用户接入宏基站i，0j 时表示用户接入宏基站i下的无定形节点j，, ,0k ih表示用户k到宏基站i之间的信道增益，, ,jk ih为用户k到宏基站i下无定形节点j的信道增益。分别用MUEk和AUEk表示接入宏基站的用户k和接入无定形节点的用户k。 (4) 信道模型 直接接入宏基站i的用户集合用M i表示，单个MUE的信道状况通过下行信道质量测量获得，MUEk接入eNBi后所经历的SINR计算如下： 2, ,0 , ,0 222 , ,0, , 1, 11i ANMk iMUE k iNNNMk iAk i j iiiijPhSINRPhP h