超密集网络中基于随机几何理论的性能分析和资源分配研究.doc

超密集网络中基于随机几何理论的性能分析和资源分配研究为了实现未来5G网络超高速、超高容量、超低时延和高能效的愿景,增加接 入点(Access Point, AP)的类型和数量被普遍认为是最有效的方法之一因此， 未来通信网络将呈现出密集化和异构化的趋势，逐渐演变成超密集网络(Ultra Dense Network, UDX)与传统通信网络相比，超密集网络中的接入点数日骤增，发送端和接收端的 距离大大缩短，小区边缘的概念逐渐弱化，网络服务模式从“以基站为中心”到“以 用户为中心”转变，实现了系统容量等网络性能的大幅度提升鉴于超密集网络 的新特点,传统通信网络的理论分析及资源分配方法已不再适用一方面，传统的理论性能分析方法对于节点空间分布的建模主要采用确定性 模型,并且性能分析过程依赖于蒙特卡罗仿真或者过于理想化的假设，但是面对 超密集网络中节点分布的界构性、随机性和密集性，传统的建模方法过于理想化, 因此亟需新型的建模方法来描述超密集网络拓扑的随机性,从而进行准确的性能 分析另一方面，在超密集网络中，由于用户和接入节点的数量骤增，信道状态信 息(Channel State Information, CSI)等信息膨胀，同时，除却传统的空、时、频 无线资源,计算、缓存等多维度的网络资源卷入,使得资源分配问题的维度、复杂 度和反馈量大大增加，传统的基于逐点测量、逐点反馈的资源分配方法已无法满 足需求。

针对超密集网络中性能分析和资源分配的难点问题，本论文采用随机儿何理 论、随机过程、概率论等数学方法，分析超密集网络中不同场景的网络性能，为超 密集网络构建新的性能评估体系，并设计低复杂度、低开销的资源分配方案，为推 动超密集网络的演进、部署和实施进行前沿探索本论文的主要研究成果和贡献 如下：1、静态场景下基于随机几何理论的网络性能分析针对采用小区范围扩张技 术的蜂窝异构网络,从小区的角度，推导单个小区面积加权的平均负载量,单个用 户的平均遍历速率，面积加权的频谱效率和能量效率;从网络层的角度，推导平均 每层的频谱效率和能量效率;从整个网络的角度，推导网络的频谱效率和能量效 率,并研究不同偏置值对两者之间折中关系的影响此外，针对釆用多点协作(Coordinated Multipoint, CoMP)技术的超密集网 络，提出了新的性能指标包括成功服务概率和有效遍历容量等，比较网络在分别 釆用联合传输(Joint Transmission, JT)和协同调度/波束赋形(Coordinated Schedu 1 ing/Coordinated Beamforming, CS/CB)这两种不同多点协作技术时用户、 小区以及全网络的性能。

以上两个方面的研究均通过对比理论推导结果与仿真结 果进行验证相关静态场景的性能分析研究成果为蜂窝界构网络在采用小区范围扩张技 术时偏置值的设置，多点协作传输网络对于不同多点协作方案的选择和协作簇大 小的设置等提供了理论指导2、移动场景下基于随机儿何理论的网络性能分析 第一，在移动通信网络中，针对五种基木切换准则，利用随机几何理论分析用户在 移动过程中与基站的相对位置关系，推导出采用不同切换准则时簇切换概率的理 论表达式，研究不同切换策略对用户切换性能的影响第二，考虑过时CST对用户切换性能的影响，提出两个新的指标一误切概率 (False Handover Probability)和漏切概率(Miss Handover Probability),用以 衡量由过时CSI造成的切换失败概率第三,针对采用多点协作技术的超密集网 络，考虑用户移动性的影响，研究过时和准确的CSI之间的关系，利用随机几何理 论推导网络覆盖率，探索过时CSI对移动通信网络性能的影响以上三个方而的研究也均通过对比理论推导结果与仿真结果进行验证超密 集网络中移动场景的相关性能分析(如切换概率、切换失败率、网络覆盖率等) 为多点协作网络中不同切换策略的选择，用户移动性对切换失败概率的影响，以 及基站密度的部署和协作簇大小的设置等问题提供了一种新的研究思路和方法。

3、基于随机几何理论的资源分配算法研究针对超密集网络中资源分配的高 维度、高复杂度、高反馈量问题，提出了两种资源分配方案一一基于随机几何理 论的分级功率分配方案以及计算任务卸载和内容缓存方案针对超密集网络的上 行链路场景，考虑一个离散功率集合，则可以根据发射功率将干扰用户分为多组， 然后利用随机几何理论方法推导相关性能参数，并利用得到的性能参数设计基于 交替遗传算法的功率分配方案针对具有计算密集型业务的超密集网络场景，用户可以选择将计算任务卸载 到附近的基站或一组D2D(Device to Device)用户，并决定是否缓存计算结果 然后将如何设计最佳计算卸载和缓存策略以最大化卸载和缓存的净收益表示成 一个优化问题，最后设计基于 ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)的分布式算法求解该问题仿真结果表明借助随机几何理论,这两种方案在进行资源分配时只需要获得 部分CSI (每个用户的有用信号信息)，能够在保证相关用户性能的条件下有效地 降低资源分配算法的计算复杂度和信令开销相关研究成果有效地解决了传统无 线资源管理和控制的复杂度高、反馈开销大等问题,为超密集网络中无线和网络 资源分配的工程实践提供重要的理论基础。