异构认知无线网络融合若干关键技术研究

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当前,伴随着无线通信技术的不断发展以及用户通信需求的日益增长,无线通信网络已发展成为具有不同带宽、制式、接入方式和覆盖范围的异构无线网络。然而,传统的静态的网络工作模式导致各异构网络之间信息独立、资源无法共享以及频谱利用率低下,严重制约了无线网络的发展。异构认知无线网络,以认知技术为基础,通过对异构环境的有效认知和网络的自主决策控制,可实现网络间信息共享和资源互通,促进网络融合。因此,研究异构认知无线网络融合的若干关键技术对于提升频谱效率、推动无线通信网络发展具有重要意义。本文首先总结了异构认知无线网络的发展趋势,介绍了当前国内外的研究现状,深入分析了异构认知无线网络的接入控制、传输控制以及回程资源受限下的异构网络融合等方面所面临的机遇与挑战。进一步的,本文给出了整体研究思路:首先从异构认知无线网络的链路层出发,以最大化系统容量为目标,研究了多链路/单链路异构用户的接入控制技术;在此基础上,本文联合考虑链路层和传输层,以端到端效能提升为目标,研究了跨层的多链路传输控制技术;最后,本文分析了回程资源受限对异构认知无线网络融合的影响,重点研究了回程资源受限下的异构认知无线网络融合技术。在异构认知无线网络的接入控制方面,针对多链路/单链路异构用户混合场景,本文构建了联合网络接入选择、频谱和功率分配的多维优化模型,提出了一种逼近最优的利用对偶分解将原始问题分解为多个子问题的优化算法。仿真结果显示,所提算法可以逼近最优性能,具有较好的兼容性,有效提升了多链路/单链路异构用户混合场景下的系统容量。在此基础上,本文进一步将研究场景扩展到了OFDM场景,构建了考虑不完美信道感知下的联合网络接入选择、子载波和功率分配的多维优化模型。为了求解该多维整数非线性规划问题,本文提出了一种先将原始问题松弛为线性规划问题,然后基于松弛后的最优解分步完成网络接入选择、子载波和功率分配的优化算法。仿真结果显示,所提算法可以有效控制对授权网络的干扰,提升异构认知无线网络的系统容量。在异构认知无线网络的传输控制方面,本文以端到端效能提升为目标,构建了联合链路层功率/频谱分配以及传输层动态业务分流的跨层多链路传输控制优化模型。为了有效求解该优化问题,本文将原始优化问题分解到链路层和传输层两个层面,提出了链路层功率/频谱分配和传输层动态业务分流的循环迭代优化算法。仿真结果显示,所提的循环迭代优化算法具有较好的收敛性和稳定性,并且在端到端会话业务量较大时,所提方案可以大幅度降低会话的端到端时延,有效提升异构认知无线网络中的用户体验。在回程资源受限下的异构认知无线网络融合方面,本文分析了回程资源受限对异构认知无线网络融合的影响。在此基础上,本文以回程资源受限下的分层异构认知无线网络为研究对象,构建了在回程资源受限下的宏蜂窝/微蜂窝CoMP协作模型。基于该协作模型,本文通过分析回程资源受限下的CoMP协作传输容量,提出了一种通用的对偶二分法优化算法以获得最优的频谱和功率分配方案。仿真结果显示,所提算法可以有效提升回程资源受限下的CoMP协作增益,当宏用户靠近微蜂窝时,所提算法可以在保障宏用户最低速率需求下,进一步提升微蜂窝的系统容量。综上所述,本文以实现异构认知无线网络融合为目标,研究了接入控制、传输控制以及回程资源受限下的异构认知无线网络融合等关键问题。通过对上述几个关键问题的数学建模与分析,提出了相应的解决方案,并通过仿真验证了所提方案的可行性与有效性。本文所提方案可以有效促进异构认知无线网络融合,提升频谱资源利用效率,其研究成果可以为下一代异构无线网络的规划与部署提供一定的理论基础,对于未来国家实现异构无线网络融合具有积极的推动作用。
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