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基于OFDMA毫微微蜂窝频谱分配算法的研究

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目录

声明

第1章绪论

1.1 研究背景

1.2 选题意义及国内外研究现状

1.3 论文的主要内容

1.4 论文的章节安排

第2章频谱分配模型及技术的研究

2.1 频谱分配模型

2.2 频谱分配技术

2.3 频谱分配的接入方式

2.4 频谱分配常见问题和原则

2.5 本章小结

第3章Femtocell网络频谱分配建模

3.1系统模型

3.2图论模型

3.3差异性优化函数分析

3.4本章小结

第4章 OFDMA约束性遗传算法的自适应频谱分配方案

4.1遗传算法的基本原理

4.2遗传算法操作

4.3遗传算法流程

4.4仿真结果与分析

4.5本章小结

第5章 Femtocell网络下行链路中的频谱资源分配

5.1系统模型

5.2频谱资源分配方案

5.3着色理论优化干扰

5.4研究结果与分析

5.5本章小结

第6章总结与展望

6.1工作总结

6.2 展望

参考文献

作者在攻读硕士学位期间发表的成果和参与的项目

致谢

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摘要

随着信息技术的飞速发展,用户对高速数据流量的要求日益增高,频谱资源成为影响通信发展的一个关键性因素。因此,频谱资源的合理分配至关重要。各种频谱分配技术受到广泛研究,其中动态频谱资源管理作为研究热点。毫微微蜂窝(Femtocell)支持更高的数据速率,在宏蜂窝网络和毫微微蜂窝网络中,如何利用空闲信道的频谱资源是研究的方向之一。
  本文分析了频谱分配算法与图论的关系,将图论的着色理论有效运用到OFDMA下行链路的频谱资源分配中,为了降低毫微微蜂窝之间的同层干扰,对Femtocell基站形成的无向干扰拓扑图,进行着色分簇。在正交频分多址接入技术的Femtocell网络中,给出了宏蜂窝和Femtocell双层网络架构,研究了基于约束性遗传算法的频谱资源分配方案。如何对频谱资源分配过程进行建模进行了深入的分析以及根据网络的业务服务质量等级合理分配频谱资源,提出了两种适用于Femtocell网络的频谱分配策略。
  基于OFDMA的Femtocell网络中,根据基站中用户数目的差异,提出了基于用户数目的频谱资源分配方案,根据基站中用户数目的不同,建立目标函数,运用约束性遗传算法实现自适应频谱资源分配。利用遗传算法不断更新迭代种群,逐步接近最优解,实现频谱资源的合理分配。MATALB仿真结果表明:每个基站分配的频带资源基本随用户数的变化而变化。在满足公平性的前提下,提高用户体验的同时,避免了频谱资源的浪费。在基站中用户数目差异性的基础上,提出了基于用户需求的自适应频谱资源分配方案。对基站中每个用户的业务类型进行量化并建立目标函数。MATALB仿真结果表明:每个基站所分配的带宽基本随基站中用户需求的变化而变化,基于用户需求的频谱资源分配方案与基于用户数目的频谱资源分配方案相比,公平性得到进一步提升,更进一步地提高了用户体验,实现了频谱资源的高效利用。
  基于OFDMA的Femtocell网络中,深入学习了混合式频谱接入方案。由于Femtocell基站密集部署,在OFDMA下行链路的传输过程中,存在着同层干扰和跨层干扰。本文在充分考虑同层干扰和跨层干扰的情况下,运用图论着色理论减少邻近毫微微蜂窝基站之间的干扰。仿真结果表明网络效用和网络吞吐量均有所提升。
  本文提出的资源分配算法,可以有效提高用户服务质量,改善频谱利用率并使得公平性得到改善,在毫微微蜂窝网络中实现频谱资源的合理分配具有现实意义。

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