【摘 要】
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随着5G的正式商用,“万物互联”的时代即将到来,为了应对未来网络持续爆炸增长的移动终端数量,以及指数级倍增的数据流量,密集化部署接入节点的超密集异构蜂窝网络（Ultra-dense networks,UDN）是未来移动通信网络的关键技术之一。超密集异构蜂窝网络通常由大量的低功耗、低成本的微小基站组成,其部署密度远远超过现阶段的移动通信网络,具有优化频谱效率、提升小区用户覆盖率和布设自由度高等优点。
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随着5G的正式商用,“万物互联”的时代即将到来,为了应对未来网络持续爆炸增长的移动终端数量,以及指数级倍增的数据流量,密集化部署接入节点的超密集异构蜂窝网络（Ultra-dense networks,UDN）是未来移动通信网络的关键技术之一。超密集异构蜂窝网络通常由大量的低功耗、低成本的微小基站组成,其部署密度远远超过现阶段的移动通信网络,具有优化频谱效率、提升小区用户覆盖率和布设自由度高等优点。但频谱资源的紧张短缺和基站致密化的过程势必会带来严重的干扰问题,不仅会影响用户的通信服务质量,降低网络吞吐量,还会带来额外的功耗,已成为制约网络普及与性能提升的桎梏,是亟待解决的核心问题。因此,本文研究超密集异构蜂窝网络的资源分配问题,优化通信系统的能量效率。主要创新性研究工作如下:（1）考虑到UDN场景下资源分配问题是一个NP-hard问题,本文将原问题转化为资源块分配和功率分配两个子问题分别进行求解。本文首先建立频率资源分配子问题模型,从频率资源分配过程中基站、用户、资源块三个层面改进聚类分析模型,分别对应提出了改进的K-means算法对通信网络内的微基站分簇,定义了局部基站分布密度概念,实现动态分配K-means算法的初始聚类中心,极大降低簇间干扰;结合信道损失构建用户干扰关系权重图,提出了基于谱聚类算法的基站簇内用户分组策略,为不同的用户组分配正交的资源,最大程度降低簇内干扰。并以优化能效为目标建立集中式场景下功率资源分配混合整数非线性优化子问题模型,利用Dinkelbach方法将分式目标函数形式转换为非分式规划问题,并利用拉格朗日乘子算法迭代求解每个资源块上的最佳功率,对每个基站簇内的功率进行合理分配,仿真结果表明,所提算法具有很好的收敛性,并且较KMUG和RARB算法,显著提高了网络能量效率。（2）为进一步应对飞速增长的基站和终端数量,构建分布式场景下更大数量基站的功率适配问题模型。该场景中,在谱聚类频率资源分配方案的基础上,进一步提出了基于ADMM的分布式超密集异构蜂窝网络功率分配方法,以每个基站接入点为中心,将整个系统的能效最优目标拆分成优化每个基站上的能效,并结合Dinkelbach方法,将非线性的分式优化问题转化成减式优化问题,构建增广拉格朗日函数迭代优化求解最优功率分配方案,有效提高系统网络的能量效率,并且降低了迭代次数。仿真结果表明,所提算法具有很好的收敛性,并且在更高密度异构蜂窝网络场景下,相较集中式算法提升计算效率更为卓越。
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