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vlc-rf异构网络规划关键技术研究

VLC-RF异构网络规划关键技术研究

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作者：薛园标天津大学

学位级别：硕士

网络规划决定了运营支出、资本支出以及系统的长期性能,因此是蜂窝系统生命周期中最重要的阶段。在未来网络中,随着小型基站的大量部署导致无线通信网络进一步错综复杂,这一事实增加了异构无线网络规划和优化问题的复杂性。鉴于优化切... 详细信息

网络规划决定了运营支出、资本支出以及系统的长期性能,因此是蜂窝系统生命周期中最重要的阶段。在未来网络中,随着小型基站的大量部署导致无线通信网络进一步错综复杂,这一事实增加了异构无线网络规划和优化问题的复杂性。鉴于优化切换区域是网络规划关键优化目标,用户流量分布是最终决定蜂窝系统规划的主要因素,因此本文将研究目标集中于异构网络切换性能分析和网络流量预测两个方面,以可见光通信(Visible Light Communication,vlc)-射频(Radio Frequency,rf)异构网络为例研究影响网络规划的两种关键技术,研究内容可以总结如下:(1)对异构网络切换性能的研究通常建立在基于随机几何实现对接入点(Access Point,AP)位置建模的基础上,并根据空间平均值捕获网络性能。因此本文将vlcAP和rfAP建模为二维泊松随机点过程,并基于随机几何推导vlc-rf异构网络的切换概率。首先将用户周围的多个AP看做以用户为中心的活动集,活动集内所有AP都可以为用户提供服务,以减少不同小区间的干扰。随后,基于vlcAP的下行链路具有更高传输速率,因此本文将异构网络中的切换问题按照上行链路和下行链路划分。在此基础上,分析了用户的移动性和AP的数量对切换概率的影响。最后,本文提出了基于接收信号强度和信干噪比的切换方案。实验结果表明所提出的切换方案有更好的网络性能以及更低的切换概率。(2)本文提出两种网络流量预测算法用于提高网络流量预测的准确性。算法1基于模糊C聚类(Fuzzy C Clustering,FCM)和logistic回归(Logistic Regression,LR)实现网络流量预测:基于Neyman-Fisher分解和最小二乘法实现参数的估计,并结合最优模型检验指标得到最终参数估计量。算法1为提高网络流量预测的准确性,在预测前基于FCM对网络流量进行聚类。算法1的缺点是参数估计算法不够准确,为了减少参数估计的计算复杂度和提高预测准确性,我们在算法1的基础上提出算法2。算法2同样采用聚类思想,基于改进的亲和传播聚类算法(Affinity Propagation Clustering Algorithm,APC)进行聚类,相比较FCM,APC无需提前声明聚类数目。实验结果表明,两种算法都提高了网络流量预测的准确性。

关键词：网络规划 vlc-rf异构网络切换概率随机几何网络流量预测

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