检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

5G用户为中心网络中的站点选择方法研究

5G用户为中心网络中的站点选择方法研究

作者：李榜旭北京邮电大学

学位级别：硕士

为了解决5G超密集组网(Ultra-dense Network,UDN)下累积干扰及频繁切换问题,业界提出了用户为中心网络(User-centric Network,UCN)。用户为中心网络转变了传统蜂窝网络以基站为中心的架构,通过构建动态的站点组,实现了用户的无感知移动... 详细信息

为了解决5G超密集组网(Ultra-dense Network,UDN)下累积干扰及频繁切换问题,业界提出了用户为中心网络(User-centric Network,UCN)。用户为中心网络转变了传统蜂窝网络以基站为中心的架构,通过构建动态的站点组,实现了用户的无感知移动,保证了业务的连续性。本文重点研究了两种5G用户为中心网络增强用户移动性的小站选择方法:基于驻留时间估计的小站选择和基于上行测量的小站选择,可用于指导5G站点部署,选题具有现实意义和实用价值。本文的主要工作分为以下两个部分:针对小站密集部署场景中存在的不必要切换现象,本地服务中心计算用户在邻近候选站点的驻留时间,基于驻留时间估计值完成虚拟小区中的小站选择,并且利用随机几何工具分析了影响小站驻留时间的关键参数。最后通过仿真验证了基于驻留时间的小站选择方法能够有效减少不必要切换。针对传统下行测量在超密集网络中给用户带来的电量消耗,研究了用户为中心网络中基于上行测量的小站选择,包括导频探测信号的支持用户数以及影响上行测量的小站选择性能的因素。仿真验证了虚拟小区中基于上行测量进行小站选择的可行性,可以指导5G网络中上行测量的网络参数配置。

关键词：超密集网络用户为中心网络站点选择驻留时间估计上行测量

5G用户为中心网络基于随机几何理论的性能分析

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

5G用户为中心网络基于随机几何理论的性能分析

作者：杨梓华北京邮电大学

学位级别：硕士

5G用户为中心网络(User-centric network, UCN)将基站为中心架构转变为用户为中心,构建动态站点集合,通过站点集合更新使用户始终处于小区中心,去除了传统物理小区边界,保证服务的连续性和一致性。本文利用随机几何工具,理论分析了超密... 详细信息

5G用户为中心网络(User-centric network, UCN)将基站为中心架构转变为用户为中心,构建动态站点集合,通过站点集合更新使用户始终处于小区中心,去除了传统物理小区边界,保证服务的连续性和一致性。本文利用随机几何工具,理论分析了超密集组网中非理想backhaul场景下的站点吞吐量,UCN典型场景中断概率和用户速率性能指标,及UCN热点部署场景中LoS (line-of-sight)和NLoS(non-line-of-sight)传输的中断概率,对于5G UCN部署具有理论指导意义和实用价值。本文的主要工作分为以下三个部分:针对站点密集部署的非理想backhaul场景,利用随机几何工具分析了受backhaul容量制约的站点吞吐量半闭式表达式,并且通过backhaul利用率调整站点的功率因子,实现业务分流和灵活覆盖。通过系统仿真拟合理论结果,验证了理论分析的正确性。基于站点密集部署构建的用户为中心网络,首次分析了 UCN通用场景下性能参数,得到了特定分布下简洁的闭式表达式,给出了UCN基本设计下性能参数的理论界,并与超密集网络的性能比较,说明了 UCN的性能增益。仿真结果和理论结果的拟合说明了理论分析的正确性,并且可以指导UCN中站点集合大小的选取。针对UCN实际场景中热点部署问题,考虑LoS与NLoS传输大量共存的情况,基于3GPP的信道模型,进一步理论分析了 UCN的中断概率,通过数值仿真验证了理论分析的正确性,同时说明了视距传输和站点密度对网络性能的影响。

关键词： 5G 用户为中心网络超密集组网随机几何性能分析

基于用户为中心网络虚拟小区的移动性增强设计与实现

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于用户为中心网络虚拟小区的移动性增强设计与实现

作者：孟娜北京邮电大学

学位级别：硕士

5G设计理念经历了香农理论再思考,蜂窝概念再思考,信令控制再思考,到协议栈再思考。基于这些理念,用户为中心网络(User-centricnetwork,UCN)被明确作为5G系统解决方案的基础。UCN通过无线接入网络(Radio Access Network,RAN)架构和功能... 详细信息

5G设计理念经历了香农理论再思考,蜂窝概念再思考,信令控制再思考,到协议栈再思考。基于这些理念,用户为中心网络(User-centricnetwork,UCN)被明确作为5G系统解决方案的基础。UCN通过无线接入网络(Radio Access Network,RAN)架构和功能重定义,提供了一个拥有公共高层协议的统一无线接入架构。UCNRAN将打破传统蜂窝边界,通过接入点间的协作配合和边缘数据中心以及边缘控制器的部署,实现本地移动鲁棒性增强。超密组网(Ultra Dense Network,UDN)通过小基站密集部署提升空间复用的方式,成为未来网络数据流量1000倍的有效解决方案,然而基站覆盖范围变小会使得小区物理边界增加,导致更加频繁的切换过程和强干扰问题。本论文针对UDN场景,提出了以小区虚拟化为主要特征的5G UCN RAN移动鲁棒性性增强机制,降低切换失败率。主要工作描述如下:首先,本论文对通信系统切换技术演进进行了介绍,由CoMP(CoordinatedMultiplePointsTransmission/Reception)引出小区虚拟化,对小区虚拟化涉及到的上/下行参考信号展开了研究。基于对UDN传统网络架构的问题分析,介绍了 UCN网络架构,在该网络架构下构建用户级虚拟小区(Virtual Cell,VC),并针对集中式和分布式两种虚拟小区实现方式展开了研究和对比。其次,对用户在移动过程切换阶段可能出现的移动性问题展开研究分析,提出了一种基于虚拟小区的移动性增强机制,设计了小区标识,测量,接入和切换流程,进行信道建模和仿真实现,验证了 UCN虚拟小区的移动性性能增益。进一步,基于预测构建动态虚拟小区,降低不必要的切换,提高命中率。最后,基于RRC(RadioResourceControl)多样性接收,设计了多连接用户面实现的相关细节,研究和分析多连接场景下带来的移动鲁棒性增益以及容量增益。

关键词： 5G 用户为中心网络虚拟小区移动性

基于深度学习的用户为中心无线网络资源调度算法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的用户为中心无线网络资源调度算法研究

作者：戴凌成北京邮电大学

学位级别：硕士

为了解决未来网络增强现实、超高清视频流等服务带来的EB级移动流量需求和站点密集部署带来的严重累积干扰,业界提出了用户为中心网络(User-Centric Network,UCN),但同时也引入了巨大的调度复杂度,给实时性应用带来了挑战。近些年来一... 详细信息

为了解决未来网络增强现实、超高清视频流等服务带来的EB级移动流量需求和站点密集部署带来的严重累积干扰,业界提出了用户为中心网络(User-Centric Network,UCN),但同时也引入了巨大的调度复杂度,给实时性应用带来了挑战。近些年来一些研究利用深度学习(Deep Learning,DL)技术来解决复杂无线资源调度的实时性问题,其基本思想是利用深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)离线学习传统调度算法的输入输出映射关系,最后在部署阶段通过简单的运算预测结果。然而,UCN中网络规模、基站聚簇与干扰协调等多维度上的调度复杂度巨大,使得现有基于DL的资源调度算法拟合性能大幅下降。因此,本文提出基于残差学习的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),对用户为中心网络下的传统数值迭代算法进行离线拟合,并通过在线部署实现实时的无线网络资源调度和干扰管理。本文的主要工作分为以下三个部分:针对站点密集部署下累积干扰严重的问题,本文首先对用户为中心网络下的聚簇和波束赋形进行建模并提出了容量最大化的非凸优化问题,然后引入权重矩阵将问题转化为最小化均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)问题,最后利用拉格朗日乘数法给出聚簇和波束赋形闭式解。仿真验证了用户为中心架构相比传统基站为中心算法在边缘用户吞吐量上的性能提升。针对用户为中心网络下传统功率分配算法的实时性问题,本文首先提出了用户为中心网络下基于加权MMSE的功率分配算法;然后,提出基于残差学习的深层卷积网络,以有效避免复杂场景拟合能力不足和深层网络易发生梯度消失的问题,同时仿真也佐证了神经网络通用近似定理在无线资源调度问题上的可行性。基于用户为中心网络下实数域的功率分配问题,本文将其拓展到多天线场景下的复数域的波束调度问题,首先基于加权MMSE最大化系统和速率产生大量训练样本用于网络拟合;针对复数域输入输出和用户为中心机制提出基于三个子网络的深度残差神经网络,通过增加输入的特征维度,有效地减少了信息损失,并提升了模型对用户为中心机制的认知度。最后仿真分析了本论文所提方法相比传统复数处理方法的性能以及从不同角度分析了影响网络拟合性能的各种因素。

关键词：用户为中心网络深度学习功率分配波束赋形残差网络

无人机群组网空间相关性建模与容量域性能分析

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

无人机群组网空间相关性建模与容量域性能分析

作者：陈雨晴北京邮电大学

学位级别：硕士

无人机凭借其高机动性、低成本、视距链接和按需部署等特点,在无线通信领域已受到广泛关注。然而,由于无人机的敏捷特性及其低负载能力限制了单个无人机的功能。如果一条通信链路损坏,整个通信系统就会瘫痪。因此,与多架无人机合作组织... 详细信息

无人机凭借其高机动性、低成本、视距链接和按需部署等特点,在无线通信领域已受到广泛关注。然而,由于无人机的敏捷特性及其低负载能力限制了单个无人机的功能。如果一条通信链路损坏,整个通信系统就会瘫痪。因此,与多架无人机合作组织一个群组网络是有益的。然而,由于群组的构建是从用户的角度来定义的,不同用户的群组可能会相互重叠,也就是说,用户所需的资源可能存在冲突,从而使得无人机群组网中存在站点调度的空间相关性,这应在性能分析中加以考虑。因此,本文主要研究利用随机几何工具,对空间相关性进行建模并定量分析,理论推导考虑空间相关性的网络覆盖、遍历容量的性能理论界,从而为网络的实际部署提供指导。本文的主要工作分为以下部分:由于用户为中心网络下群组重叠引入空间相关性问题,本文利用类Matérn模型,对重叠冲突引起的空间相关性进行建模,其中服务概率随重叠冲突水平的变化而变化。该模型满足了两个传输点不能在同一个群组中全功率传输的关键要求。其次,基于空间相关模型,得到了传输点的服务概率,分析了非均匀用户性能。最后,通过对非均匀用户性能遍历,得到了区域频谱效率的半封闭形式。仿真分析结果表明,相比忽略不同重叠冲突水平对用户性能的依赖性只分析群组独立特殊情况下的用户性能,本文得出的区域频谱效率(Area Spectral Efficiency,ASE)能够更准确地拟合有重叠冲突网络的整体性能。由于不同城区环境下链路视距概率的变化影响无人机群组网的空间相关性,本文首先构建无人机群组网,即组织一个无人机群组来无缝地为每个用户服务。具体来说,每个用户选择最大接收功率的无人机作为其服务无人机进行数据传输,而无人机群组内部的其他无人机则通过发送空白帧来抑制干扰。由于用户选择最大接收功率的无人机作为服务无人机,即服务无人机与用户间链路为视距(line-of-sight,LoS)/非视距(non-line-of-sight,NLoS)传输均有可能。基于该策略,利用随机几何分析的方法,考虑不同的无人机群组之间可以相互重叠的情况,通过类Matérn模型建模空间相关性,分析无人机处于服务状态的概率,进而导出了无人机群组网下行覆盖概率的半封闭表达式。无人机站点自身回程能力受限影响群组构建从而导致空间相关性变化。无人机的回程链路为无线回程,不仅使得无人机回程容量的约束越来越严格,严重影响网络的整体性能。而且回程更好的无人机将有更高的概率属于多个无人机群组以满足不同的用户需求,这将使得无人机群组网站点间调度竞争加剧,从而导致站点间相关关系增强。本文建模分析了回程受限的无人机群组的空间相关性,无人机的服务概率与自身回程容量负相关。基于回程受限的无人机群组的空间相关性建模,推导条件覆盖,进一步遍历回程容量的条件得到网络平均覆盖理论界。

关键词：无人机群组网用户为中心网络重叠冲突空间相关性模型随机几何