面向5G超密集網(wǎng)絡基站協(xié)同節(jié)能關鍵技術研究.pdf

1、隨著通信系統(tǒng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡中終端設備呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡架構將難以滿足海量連接對系統(tǒng)容量和數(shù)據(jù)速率的需求。而超密集網(wǎng)絡被認為是解決此問題的一種創(chuàng)新型手段。大規(guī)模地部署低功耗小基站節(jié)點，在一定程度上能夠為用戶提供更優(yōu)質的服務，同時問題也隨之顯現(xiàn)，即使在低負載時間段，所有節(jié)點也都是以最大功率工作，因此在有效解決系統(tǒng)容量和覆蓋問題的同時，也帶來了嚴重的能耗問題。在此背景下，能夠保證一定服務質量的網(wǎng)絡節(jié)能技術得到了廣泛的關注。本文針對面

2、向5G的超密集網(wǎng)絡（UDN:Ultra Dense Network）節(jié)能技術展開研究。
　　在通信網(wǎng)絡中，由于用戶在時域和空域上波動很大，所以在低負載時間段就會造成網(wǎng)絡資源的浪費，而基站休眠技術可以靈活地使低負載小基站休眠，有效地解決能效問題。以保證用戶服務質量(QoS:Quality of Service)并通過減少活躍基站的數(shù)目來提升網(wǎng)絡能效為目標，本文分析了基站休眠方案中分布式算法和集中式算法的原理和性能，在此基礎上針對集中

3、式休眠算法隨著基站規(guī)模的增大其復雜度過高而難以計算的問題，提出了一種基于遺傳算法的集中式動態(tài)分簇休眠策略。該算法(1)首先在時域上運用多目標的均衡優(yōu)化算法對時間段進行劃分，綜合考慮系統(tǒng)能效和算法復雜度來確定分簇決策時間點，每個時間段上保持同一種分簇方式不變。(2)隨后在空域上對基站進行合理的分簇。將基站群轉化為有向帶權連通圖，將分簇過程視為基于利益度的利益森林生成過程，并引入排斥因子使得分簇規(guī)模均衡。(3)最后在保證用戶設備(UE:Us

4、er Equipment)的服務質量、中斷概率等約束條件下，將基站的休眠問題轉化為一個0-1整數(shù)規(guī)劃問題，在每個簇中利用遺傳算法進行休眠組合的求解。
　　本文分析了完全信息模型下基站的休眠策略，通過MATLAB仿真平臺對提出的基于遺傳算法的集中式分簇休眠方案在網(wǎng)絡能量效率和復雜度方面進行了仿真驗證。仿真結果表明，本文所提出的基站休眠方案在保證網(wǎng)絡通信服務質量的基礎上能夠有效地提高網(wǎng)絡的能量效率，具備較好的節(jié)能效果。與僅采用遺傳算法