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文檔簡介
1、長期演進(jìn)(LTE,Long Term Evolution)作為新一代的無線接入系統(tǒng)可以提供更高的帶寬、更大的系統(tǒng)容量和更低的業(yè)務(wù)時(shí)延。但是隨著2G、3G、LTE、WLAN等多張移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的并行運(yùn)營和新建基站數(shù)量的持續(xù)增長(包括Pico、Relay和家庭基站等),移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的能耗問題日益凸顯,不僅對生態(tài)環(huán)境帶來負(fù)面影響,能耗開銷所帶來的運(yùn)營成本上升也給運(yùn)營商帶來沉重負(fù)擔(dān)。在這樣的背景下,移動(dòng)通信系統(tǒng)的能效優(yōu)化就成為具有很強(qiáng)現(xiàn)實(shí)意義的研
2、究課題。本論文圍繞LTE系統(tǒng)的能效優(yōu)化問題,基于多類型應(yīng)用場景展開研究,主要工作如下:
首先,針對現(xiàn)有eNB(Evolved Node B)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能策略中窮搜算法計(jì)算量較大,現(xiàn)有研究算法性能難以達(dá)到最優(yōu)的問題,提出了一種利用定義的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載代價(jià)函數(shù),對小區(qū)休眠后整體網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的增加情況進(jìn)行評估的低復(fù)雜度、高效的小區(qū)休眠方法。算法先將LTE同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)能效優(yōu)化問題定義為非確定性多項(xiàng)式問題(NPH,Non-deterministic Po
3、lynomial Hard),其目標(biāo)是在滿足所有用戶服務(wù)質(zhì)量(QoS,Quality of Service)的前提下最大化網(wǎng)絡(luò)的能量效率(EE,EnergyEfficiency)。該問題目前只能通過窮搜(ES,Exhaustive Search)進(jìn)行求解,復(fù)雜度較高。該章提出了一種基于優(yōu)選休眠基站的低復(fù)雜度的能效優(yōu)化算法(LCEEO,Low Complexity Energy Efficiency Optimization),通過對所有
4、基站的被休眠順序進(jìn)行預(yù)排序,減少遍歷所有基站的計(jì)算復(fù)雜度;按照用戶切換對網(wǎng)絡(luò)負(fù)載影響最小的原則,嘗試進(jìn)行基站休眠,以保障用戶的速率需求。仿真結(jié)果表明,該章提出的LCEEO算法,可接近窮搜的性能,且顯著降低算法的計(jì)算復(fù)雜度。
其次,針對現(xiàn)有小區(qū)休眠方法對相鄰小區(qū)負(fù)載增加較多、干擾協(xié)調(diào)較復(fù)雜等問題上的不足,提出了一種基于基站協(xié)作的低復(fù)雜度小區(qū)休眠節(jié)能動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法。首先提出了一個(gè)綜合考慮小區(qū)發(fā)射功率、用戶QoS、動(dòng)態(tài)協(xié)同多點(diǎn)發(fā)射和接
5、收(CoMP,Coordinated Multipoint and Reception)成簇的多維優(yōu)化問題。由于該問題包含一個(gè)類似多維背包問題的動(dòng)態(tài)CoMP成簇問題以及一個(gè)干擾場景下的小區(qū)發(fā)射功率優(yōu)化問題,具有很大的復(fù)雜度。為此,該章提出一種DPCRA(Dynamic Programming based Clustering and Resource Allocation)算法,利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃思路將原問題分解為一系列小區(qū)休眠子問題,并給出
6、了三種低復(fù)雜度的優(yōu)化成簇算法用于子問題中的小區(qū)成簇計(jì)算。隨后,考慮到干擾場景下小區(qū)發(fā)射功率優(yōu)化的復(fù)雜度,還提出了一種啟發(fā)式算法,通過迭代優(yōu)化求解出CoMP簇成員小區(qū)的發(fā)射功率優(yōu)化值,以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度的進(jìn)一步降低和網(wǎng)絡(luò)整體節(jié)能效果的提升。仿真結(jié)果表明DPCRA算法可以有效提高系統(tǒng)EE,且可有效降低系統(tǒng)計(jì)算復(fù)雜度。
第三,考慮到用戶的位置分布和業(yè)務(wù)需求存在一定的隨機(jī)性,采用聯(lián)合協(xié)作的小區(qū)有時(shí)也難以通過休眠實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)節(jié)能,此類場景下可通過
7、優(yōu)化資源配置進(jìn)行系統(tǒng)的節(jié)能,提出了基于多點(diǎn)協(xié)作傳輸模式選擇的節(jié)能算法。現(xiàn)有研究集中在CoMP聯(lián)合傳輸(JT,Joint Transmission)模式下系統(tǒng)節(jié)能算法的探討,未考慮聯(lián)合調(diào)度(CS,Coordinated Scheduling)模式下的節(jié)能算法,未對CoMP多種模式間的節(jié)能效果進(jìn)行比較。提出的算法以最大化網(wǎng)絡(luò)能效為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行最優(yōu)化問題的建模,通過靈活的協(xié)作模式選擇和發(fā)射功率調(diào)整,達(dá)到降低網(wǎng)絡(luò)整體能耗的目的。通過仿真結(jié)果總結(jié)
8、出協(xié)作模式選擇的區(qū)域建議,與單純的JT模式相比在不增加系統(tǒng)計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)提高EE。
第四,針對傳統(tǒng)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)能大多利用通信業(yè)務(wù)量的時(shí)變性進(jìn)行來進(jìn)行節(jié)能評估分析,但沒考慮站點(diǎn)地理位置及業(yè)務(wù)負(fù)載分布,部分研究方法存在系統(tǒng)復(fù)雜度高,不能用于現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的問題,提出一種低復(fù)雜度、高適用性的動(dòng)態(tài)成簇能量最小化(DCEM,Dynamic Clustering based Energy Minimization Algorithm)算法,將各
9、個(gè)站點(diǎn)及服務(wù)用戶定義成簇,將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場景轉(zhuǎn)化為多個(gè)簇結(jié)構(gòu)的區(qū)域,在各個(gè)簇中,以能效優(yōu)先原則進(jìn)行用戶接入歸屬判斷,并在宏站覆蓋范圍內(nèi)對各個(gè)中繼簇進(jìn)行地理位置及業(yè)務(wù)負(fù)載分布的綜合評估,選擇出最優(yōu)中繼進(jìn)行休眠,在此基礎(chǔ)上完成節(jié)能分析。仿真結(jié)果表明所提算法可有效降低系統(tǒng)能耗,可連續(xù)執(zhí)行并提升EE,且計(jì)算復(fù)雜度低。
最后,在實(shí)際蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,一旦eNB站點(diǎn)規(guī)劃部署完畢,就很難再因?yàn)闃I(yè)務(wù)需求對eNB站點(diǎn)進(jìn)行增加移除等操作。提出了一種快速eN
10、B站點(diǎn)休眠/喚醒網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法,采用某電信運(yùn)營商典型商用密集環(huán)境下的現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù),通過對室外eNB站點(diǎn)的業(yè)務(wù)負(fù)載量長期統(tǒng)計(jì),然后再結(jié)合實(shí)時(shí)負(fù)載運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析,通過建立的站點(diǎn)間負(fù)載影響因子,分別采用中央控制休眠和分布控制喚醒的策略實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)有效節(jié)能。該算法主要解決:1)什么時(shí)段、什么位置的站點(diǎn)可以休眠,如何利用負(fù)載影響因子快速估算站點(diǎn)的負(fù)載;2)站點(diǎn)休眠后,如何避免站點(diǎn)的短時(shí)間內(nèi)頻繁的喚醒/休眠,并防止區(qū)域內(nèi)用戶的二次切換;3)不同站點(diǎn)休眠
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