面向應(yīng)急通信的中繼網(wǎng)絡(luò)部署問題研究.pdf

1、在有蜂窩網(wǎng)覆蓋，但是無法滿足驟然增加的通信需求的場所，如大型集會場所等;在沒有蜂窩網(wǎng)覆蓋，但是存在通信需求的場所，如存在通信需求的地下環(huán)境或者偏遠(yuǎn)地區(qū)等;在蜂窩網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施被摧毀，但是存在通信需求的場所，如地震或者海嘯的災(zāi)后現(xiàn)場等，應(yīng)急通信系統(tǒng)綜合利用各種通信資源，提供暫時性的無線覆蓋和滿足需要的通信手段。
　　本文針對實際的應(yīng)用場景，討論基于中繼網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)急通信系統(tǒng)，研究中繼網(wǎng)絡(luò)部署相關(guān)問題。將中繼節(jié)點部署在最優(yōu)位置最優(yōu)化系統(tǒng)性能，

2、或者在系統(tǒng)性能約束下部署最少的中繼節(jié)點以降低系統(tǒng)成本。主要的研究內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下:
　　針對礦難或者隧道事故等應(yīng)用場景，采用沿途部署便攜式中繼節(jié)點的方式建立一維中繼網(wǎng)絡(luò)。本文系統(tǒng)地研究了收發(fā)端距離已知時，最優(yōu)的中繼部署與資源配置最小化中斷概率或者最大化傳輸速率。收發(fā)端距離未知時，中斷概率或者傳輸速率約束下，最優(yōu)的中繼部署與資源配置最大化傳輸距離。當(dāng)中斷概率作為系統(tǒng)性能指標(biāo)時，只需要優(yōu)化中繼部署，優(yōu)化問題為凸問題。采用凸優(yōu)化理論可以得

3、到全局最優(yōu)解。當(dāng)傳輸速率作為系統(tǒng)性能指標(biāo)時，需要聯(lián)合優(yōu)化中繼部署與資源配置，優(yōu)化問題為非凸問題。分析了鏈路分配總資源與鏈路距離一階導(dǎo)數(shù)的非負(fù)性質(zhì)和凸性質(zhì)，并利用這些性質(zhì)設(shè)計低復(fù)雜度的求解算法，可以得到全局最優(yōu)解。
　　針對火災(zāi)或者抓捕等應(yīng)用場景，采用部署基站和移動中繼節(jié)點的方式建立二維移動中繼網(wǎng)絡(luò)。本文系統(tǒng)地研究了最優(yōu)的基站部署、中繼部署與資源配置問題。在基站部署方面，最優(yōu)的基站部署最大化目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的最小信噪比?；究梢圆渴鹪谀繕?biāo)

4、區(qū)域內(nèi)外的任意位置時的優(yōu)化問題為凸問題?；局荒軌虿渴鹪谀繕?biāo)區(qū)域邊上或者外面時的優(yōu)化問題為非凸問題。對于兩個優(yōu)化問題，采用幾何分析的方法，給出低復(fù)雜度的求解算法，得到全局最優(yōu)解。在中繼部署與資源配置方面，最優(yōu)的中繼部署與資源配置最小化所有用戶中的最大中斷概率，或者最大化所有用戶中的最小傳輸速率。當(dāng)中斷概率作為系統(tǒng)性能指標(biāo)時，只需要優(yōu)化中繼部署。優(yōu)化問題為非凸問題。采用低復(fù)雜度的貪婪算法獲得次優(yōu)解，并與窮搜索算法得到的全局最優(yōu)解進(jìn)行比較。

5、通過仿真可得兩者的所有用戶中的最大中斷概率基本重合。當(dāng)傳輸速率作為為系統(tǒng)性能指標(biāo)時，需要聯(lián)合優(yōu)化中繼部署與資源配置。優(yōu)化問題為非凸問題。由于每個用戶只會選擇資源效率最高的一條鏈路。集中式算法遍歷用戶的鏈路選擇，得到全局最優(yōu)解，復(fù)雜度較高。分布式算法基于用戶分類，交替迭代得到次優(yōu)解，復(fù)雜度較低。通過仿真可得兩者的所有用戶中的最小傳輸速率基本重合。
　　針對地震或者海嘯等應(yīng)用場景，采用部署基站和隨機中繼節(jié)點的方式建立二維隨機中繼網(wǎng)絡(luò)。

6、針對中繼部署的隨機性、位置不可控的特征，本文系統(tǒng)地研究了中繼密度和路徑選擇問題。在中繼密度方面，用戶與最近的中繼節(jié)點通信。采用隨機幾何工具分析用戶成功發(fā)送一個數(shù)據(jù)包至最近的中繼節(jié)點，和用戶從最近的中繼節(jié)點成功接收一個數(shù)據(jù)包的時延。并進(jìn)一步分析不同的調(diào)制編碼方式對時延的影響。在給定時延需求的情況下，給出低復(fù)雜度的求解算法得到最小的中繼密度。在路徑選擇方面，為每個中繼節(jié)點與基站間建立中繼鏈路?？紤]實時業(yè)務(wù)，時延較大的數(shù)據(jù)包不具有實際價值。在