面向5G超密集網(wǎng)絡(luò)基站協(xié)同節(jié)能關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著通信系統(tǒng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)中終端設(shè)備呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將難以滿足海量連接對系統(tǒng)容量和數(shù)據(jù)速率的需求。而超密集網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是解決此問題的一種創(chuàng)新型手段。大規(guī)模地部署低功耗小基站節(jié)點，在一定程度上能夠為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，同時問題也隨之顯現(xiàn)，即使在低負(fù)載時間段，所有節(jié)點也都是以最大功率工作，因此在有效解決系統(tǒng)容量和覆蓋問題的同時，也帶來了嚴(yán)重的能耗問題。在此背景下，能夠保證一定服務(wù)質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)節(jié)能技術(shù)得到了廣泛的關(guān)注。本文針對面

2、向5G的超密集網(wǎng)絡(luò)（UDN:Ultra Dense Network）節(jié)能技術(shù)展開研究。
　　在通信網(wǎng)絡(luò)中，由于用戶在時域和空域上波動很大，所以在低負(fù)載時間段就會造成網(wǎng)絡(luò)資源的浪費，而基站休眠技術(shù)可以靈活地使低負(fù)載小基站休眠，有效地解決能效問題。以保證用戶服務(wù)質(zhì)量(QoS:Quality of Service)并通過減少活躍基站的數(shù)目來提升網(wǎng)絡(luò)能效為目標(biāo)，本文分析了基站休眠方案中分布式算法和集中式算法的原理和性能，在此基礎(chǔ)上針對集中

3、式休眠算法隨著基站規(guī)模的增大其復(fù)雜度過高而難以計算的問題，提出了一種基于遺傳算法的集中式動態(tài)分簇休眠策略。該算法(1)首先在時域上運用多目標(biāo)的均衡優(yōu)化算法對時間段進(jìn)行劃分，綜合考慮系統(tǒng)能效和算法復(fù)雜度來確定分簇決策時間點，每個時間段上保持同一種分簇方式不變。(2)隨后在空域上對基站進(jìn)行合理的分簇。將基站群轉(zhuǎn)化為有向帶權(quán)連通圖，將分簇過程視為基于利益度的利益森林生成過程，并引入排斥因子使得分簇規(guī)模均衡。(3)最后在保證用戶設(shè)備(UE:Us

4、er Equipment)的服務(wù)質(zhì)量、中斷概率等約束條件下，將基站的休眠問題轉(zhuǎn)化為一個0-1整數(shù)規(guī)劃問題，在每個簇中利用遺傳算法進(jìn)行休眠組合的求解。
　　本文分析了完全信息模型下基站的休眠策略，通過MATLAB仿真平臺對提出的基于遺傳算法的集中式分簇休眠方案在網(wǎng)絡(luò)能量效率和復(fù)雜度方面進(jìn)行了仿真驗證。仿真結(jié)果表明，本文所提出的基站休眠方案在保證網(wǎng)絡(luò)通信服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ)上能夠有效地提高網(wǎng)絡(luò)的能量效率，具備較好的節(jié)能效果。與僅采用遺傳算法