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蜂窝移动通信网络优化中的无线资源分配与覆盖控制技术研究

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摘要

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 TD-SCDMA网络中的频率分配和扰码分配

1.2.2 公共控制信号的覆盖控制

1.3 课题研究意义

1.3.1 频率和扰码的联合分配

1.3.2 逐扇区的立体覆盖控制

1.3.3 逐扇区簇的立体覆盖控制

1.4 论文主要内容和结构安排

2 TD-SCDMA网络中频率和扰码的联合分配

2.1 资源分配和干扰模型

2.1.1 TD-SCDMA系统中的频率资源及其分配约束

2.1.2 TD-SCDMA系统中的扰码资源及其分配约束

2.1.3 扰码族与低复杂度扰码分配

2.1.4 干信比

2.2 频率-扰码联合分配问题及其解法

2.2.1 全网干信比最低的频率-扰码族联合分配JFSFA

2.2.2 JFSFA的二次规划模型

2.2.3 JFSFA的求解

2.2.4 扰码选择SCS

2.2.5 JFSA算法的复杂度

2.3 数值结果与讨论

2.3.1 参数设置

2.3.2 ISR-N与业务密度比的关系

2.3.3 ISR-U累积概率密度

2.3.4 ISR-U地理分布

2.4 结论

3 逐扇区的立体覆盖控制

3.1 面向全域接收功率约束的单扇区立体覆盖控制

3.1.1 系统模型

3.1.2 接收功率

3.1.3 阵列方向图

3.1.4 主要性能指标

3.1.5 优化模型

3.1.6 TCCWPC算法

3.1.7 数值结果

3.2 面向边界接收功率约束的单扇区立体覆盖控制

3.2.1 系统模型

3.2.2 期望阵列方向图

3.2.3 方向图设计的数学模型

3.2.4 方向图设计的TCCBPC算法

3.2.5 算法相关讨论

3.2.6 数值计算和结果分析

3.3 小结

4 逐扇区簇的立体覆盖控制

4.1 扇区簇和性能指标

4.2 扇区簇立体覆盖联合控制的原始优化模型

4.3 目标函数弱化和近似优化模型

4.4 扇区簇立体覆盖联合控制算法

4.4.1 SDR问题求解

4.4.2 激励权值恢复

4.4.3 功率弥补

4.5 数值结果

4.5.1 场景与参数设置

4.5.2 算法收敛性及SIR性能

4.5.3 接收功率累积概率分布

4.5.4 SIR累积概率分布

4.6 小结

5 总结与展望

5.1 本文主要工作

5.2 未来展望

参考文献

在读期间参与的科研项目和主要研究成果

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摘要

为使运营中的蜂窝移动通信网络始终维持良好的通信性能,网络优化是必不可少的一项关键工作。网络优化的目的是调整网络参数,使其与当下的业务量需求和运行环境相匹配。
  本文对蜂窝移动通信网络优化中的无线资源分配和覆盖控制技术进行深入研究。
  针对TD-SCDMA(Time-division Synchronous Code-division Multiple Access)网络频点和扰码资源少、扩频码相关性差的缺陷,研究TD-SCDMA网络中频率和扰码的联合分配技术,充分挖掘两种资源的分配自由度。我们以干信比(Interference to Signal Ratio,ISR)作为小区间干扰强度的衡量指标,全面考虑无线信号传播条件、业务量分布、频率的正交性、扰码的相关性等因素的影响,形成反映容量需求、地形地貌和实际网络场景的完整ISR模型。根据小区间ISR,建立频率和扰码的联合分配模型,在满足组网约束的同时,最大程度地抑制小区间干扰。基于干扰等效原理,将频率和扰码的联合分配问题降解为频率和扰码族联合分配子问题和扰码选择子问题。相比于直接对频率和扰码进行联合分配,这种分步式处理在确保网络性能不变的同时显著降低分配的复杂度。数值结果表明:相比于工程常用的先频率后扰码的顺序分配方法,本文提出的联合分配方法及其算法能够在不同场景下有效降低全网和局部干扰水平。
  针对无线业务随城市化进程朝着三维空间扩展、在三维空间中分布的趋势,研究了基于面阵天线和三维波束赋形的公共控制信号立体覆盖控制技术。为了降低覆盖控制算法复杂度,我们提出了逐扇区立体覆盖控制的思想。即通过扇区间干扰控制,实现扇区解耦,对单个扇区的立体覆盖进行独立控制,依次对每个扇区进行立体覆盖控制来实现全网立体覆盖控制。在单个扇区的立体覆盖控制中,我们分别研究了面向全域接收功率约束的单扇区立体覆盖控制技术和面向边界接收功率约束的单扇区立体覆盖控制技术。在面向全域接收功率约束的单扇区立体覆盖控制研究中,我们从实际的覆盖需求出发,以功率最小化为目标,无弱覆盖、零干扰度为约束建立优化模型。采用半定松弛技术、随机化方法和补偿调节手段,实现了优化问题的求解,获取性能良好的面阵天线激励权值。在面向边界接收功率约束的单扇区立体覆盖控制研究中,我们根据目标覆盖区域中各个方向上的目标覆盖距离、由实际地形决定的信号传播损耗,将覆盖需求映射为期望阵列方向图。提出合理的方向图综合技术,实现阵列方向图综合误差和发射功率加权和的最小化,并获取面阵天线激励权值。数值结果表明:相比于工程上常用的下倾角和功率调整这些覆盖控制方法,本文提出的两种逐扇区立体覆盖控制算法在覆盖空洞弥补、扇区间干扰抑制和能量节约等方面更胜一筹。
  我们还研究了逐扇区簇的立体覆盖控制技术。基于扇区间的干扰关系,将整个网络划分为多个干扰近似独立的最小单元(扇区簇),依次对所有扇区簇进行立体覆盖控制从而实现对整个网络的立体覆盖控制。针对单个扇区簇,我们以近似平均信干比(Signal to Interference Ratio,SIR)最小化为目标、以无弱覆盖为约束条件建立优化模型。设计求解上述优化问题的有效算法JCCSC(JointCoverage Control for Sector Cluster),通过反复迭代和优化问题求解,获得近似最优的激励权值矩阵以及此时的扇区边界,进而利用预留的功率来进行功率弥补,实现弱覆盖比的降低。数值结果表明,提出的JCCSC算法在严格控制弱覆盖比的前提下,能够显著提升目标覆盖区域上的SIR水平,即提升了簇内的信号接收质量。

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