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5G系统中小区选择策略研究毕业论文

 2020-02-17 10:02  

摘 要

本文主要研究了5G系统小区的选择策略,通过对近年来国内外无线通信的发展引出了5G超密集网络概念。为了解决5G超密集网络带来的邻近小站间距小干扰大的问题,用户为中心的网络结构因而面世,增强了用户的抗干扰能力,使得频繁的业务切换也得以简化。以用户为中心网络也需要用户对站点进行选择,而其核心便是减少用户选择站点时的切换失败次数。根据这这一核心理念,本文对比分析了几种不同的站点选择方法,结合各种方法优缺点优化了基于驻留时间的选站方法。通过公式推导,模型建立以及仿真分析找到了合适的门槛时间,用户速度,TTT与Offset取值,以保证用户切换失败次数,不必要切换概率和乒乓切换概率最低。

关键词:超密集网络 用户为中心网络 驻留时间 站点切换

Abstract

This paper mainly studies the selection strategy of 5G system cell, and introduces the concept of 5G ultra-dense network through the development of wireless communication at home and abroad in recent years. In order to solve the problem of small interference between adjacent small stations caused by 5G ultra-dense network, a user-centered network structure occurred, which enhances the user's anti-interference ability and makes frequent service switching easier. User-centric networks also require users to choose sites, and the core is to reduce the number of failed handovers when users choose a site. According to this core concept, this paper looks for a comparative analysis of several different site selection methods, and combines the advantages and disadvantages of various methods to select a station selection method based on dwell time. Through formula derivation, model establishment and simulation analysis find the appropriate threshold time, speed of the user as well as value of TTT and Offset, guarantee the number of user handover failures, and the unnecessary handover probability and ping-pong handover probability are the lowest.

Keywords:Ultra-dense network user-centric network dwell time site switching

目录

第 1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外发展现状 1

1.3 本文的结构 2

第 2 章 5G系统小区选择 3

2.1 超密集网络 3

2.2 以用户为中心网络 4

2.3 UCN站点选择 5

2.4 本章小结 6

第 3 章 基于驻留时间的站点选择 7

3.1 原理介绍 7

3.1.1 平均驻留时间 8

3.1.2 直线移动模型分析 9

3.1.3 站点驻留时间计算及切换影响因素 10

3.2 本章小结 11

第 4 章 仿真分析 12

4.1 平均驻留时间 12

4.2 直线移动模型分析 13

4.3 用户切换仿真 14

4.4 本章小结 18

第 5 章 总结与展望 19

5.1 总结 19

5.2 展望与不足 19

参考文献 20

致谢 21

绪论

研究背景及意义

伴随着时代的发展,人们对于精神物质生活的要求不断提高,沟通和交流的方式也逐渐多样化,承载信息的方式多种多样,其中无线通信是重要的组成部分。无线移动通信的起源可以追溯到1897年的船载无线通信实验,1981年以AMPS和NMTS为代表的第一代移动通信技术让用户与基站建立连接。第二代蜂窝移动通信系统提供了更大的系统容量,也保证了通信的安全性,降低了成本与功耗。3G和4G最主要的提升便是速度,每一次更新都有质的飞跃,多址技术是其中的关键,由于无线通信对于频率带宽都有一定的要求,不管哪种多址方式都会占用信道,如何更加有效的利用有限的信道,同时也为实现更为高速高效的传输,必须不断研究新的无线通信技术[1]。对于即将到来的5G时代,5G通信系统中的小区选择方式决定了无线通信的效率,也成为了我们亟待解决的问题。

实际上,5G技术与之前四代截然不同,不仅需要的带宽以及频率高了许多,同时也要兼顾集成性较高这一特点,以上设计的目的都是为了用户体验到高速覆盖和无缝感。对于整个社会而言,沟通交流是必不可少的,如果能够更快更稳定的实现端到端的信息交流,对于公司企业的发展会是良好的助力,而在多大的区域进行无线网络的覆盖则是问题的关键。另一方面,对于个人而言,日常生活离不开网络,电话短信需要信号的覆盖,当你呆在家中,可能因为信号不好而影响通话。休闲娱乐办公同样需要网络,下载资料、观看视频时的卡顿也会耽误到你的时间。总之,制定良好的小区选择方案,能实现全方位的覆盖,同时也不会影响到临近的小区。

为了解决5G超密集网络使站点布置密集,临近站点干扰不断增加的问题。有学者提出了5G用户为中心(UCN)的网络架构,不像传统方案中以基站为中心,UCN能够有效降低站间干扰,保证用户切换站点的顺利不间断。因此,利用UCN技术来解决UDN的问题自然成为了小区选择中重要的一环[3]。

在5G系统中,效率的提高始终是必须实现的,干扰、移动性和装置成本这些都是制约提升效率的关键问题,这也导致UCN技术成为了5G系统中必不可少的部分。

国内外发展现状

由于5G技术将可能使用的频谱是28GHz及60GHz,属极高频(EHF),比一般电信业现行使用的频谱(如2.6GHz)高出许多。虽然5G能提供极快的传输速度,能达到4G网络的40倍,而且时延很低,但信号的衍射能力(即绕过障碍物的能力)十分有限,且发送距离很短,这便需要增建更多基站以增加覆盖[5]。

5G方面,2009年,华为就已经展开了相关技术的研究,并在之后的几年里向外界展示了5G原型机基站。2016年4月,华为完成中国IMT-2020(5G)推进组第一阶段的空口关键技术验证测试,在5G信道编码领域全部使用极化码。

UDN方面,针对超密集网中的干扰问题, 国内学者曾提出一种新的动态定价博弈的功率控制方案来解决此问题[11], 但是忽略了宏基站对小基站的干扰[12]。也有国外学者提出通过采用功率分配策略来解决, 通过提出Stackelberg博弈来使宏基站和小基站的效用最大化来达到优化目标[13], 但是这种分配策略性能不突出。对比这些方法,我们可以看出基站的密度上升带来了一系列问题,与之相应的优化方案也被提出,但要最高效的解决某一问题就无法完全顾虑其他干扰的产生。

随着不断有新的方案提出,如何解决干扰及频繁切换的问题也逐渐有了更好的答案。

本文的结构

本设计研究基于瞬时驻留时间对5G用户为中心网络的小站选择影响,并通过仿真验证用户切换成功的次数与驻留时间的关系,主要结构如下:

第2章则是简要提到了5G小站选择过程中所接触到的方法,首先表明了5G时代以用户为中心是关键技术,接下来便简述各方法的优劣性,作出比较后说明了是否选择该方法的原因。

第3章主要介绍了本文选用的基于瞬时驻留时间的小站选择方法,通过分析原理来表明该方法相较于其它方法的优点。

第4章根据第3章的原理采用matlab进行仿真,根据仿真所得结果,设置好参数变量后画出实验用公式原理图,驻留时间与切换失败次数的关系图等结果图,通过结果图可以进行分析。

第5章对前几章进行一个小结,总结全文,同时对未来5G的发展趋势进行了展望。

5G系统小区选择

本章开头引出超密集网络(UDN)的概念,分析了UDN诞生和发展的过程以及随之而来的一系列问题,为了解决这些问题,以用户为中心的方案被提出,成为了5G超密集网络的核心思想,有了这个基础思想后,各种通信小区中站点选择的方法层出不穷,本章介绍了现有的一部分选择方法,同时选出最为合适的方法进行研究分析。最后对本章内容进行小结。

超密集网络

为了满足在下一个十年内1000倍无线传输的增量,第五代蜂窝网络正成为一个无线通信公司和学术界研究的热点。首先,MIMO技术被提出用于提高5G移动通信的频谱效率。其次,毫米波通信被提出用于扩展5G移动通信系统的带宽。不仅如此,站点的概念被提出用于提高吞吐量同时节约在蜂窝场景中的能源消耗。为了去满足无缝聚合,大量的站点需要被密集地部署在5G蜂窝网络中。因此,超密集网络便成为了5G网络的核心特点。传统的超密集网络组被认为是网络的一个补充并且被部署在局部区域,比方说热点和室内场景。超密集网络带来了高效的同时,由于现有技术的瓶颈,问题也接踵而至。

传统的蜂窝网络架构是一种树形网络架构,每一个宏小区BS(基站)由BS管理员控制核心网络,所有回程流量都由给定网关保护到核心网络。为了支持微蜂窝部署(例如,femtocell,picocell和hotspot部署),混合体系结构用于具有微蜂窝部署的常规蜂窝网络。在该混合网络架构中,微小区网络也被配置为一种树网络架构,每个微蜂窝BS由微蜂窝BS管理员控制核心网络,微小区BS的回程流量由网络转发到核心网络宽带互联网或光纤链路。报道微蜂窝的重叠与覆盖的重叠宏单元。与宏小区BS相比,微小区BS可以在室内和热点场景中提供高速无线传输。宏小区BS和微小区BS可以独立地发送用户数据和管理数据到关联用户。

随着5G移动通信系统中大规模MIMO天线和毫米波通信技术的发展,将部署大量小型小区形成5G超密集蜂窝网络。 因此,第一个挑战是如何设计5G超密集蜂窝网络的体系结构。分布式架构具有单个和多个的超密集蜂窝网络。而密集的体系结构会带来下列问题:

首先,站点的密集部署肯定会带来移动用户切换次数的增加,当你不断在小区间移动时,根据不同的选择方法会切换到不同的网络,信令交流增加意味着服务站点的工作增加,也代表失误率的增加,用户一旦遇到信号不好,就会对运营商产生不满,不利于5G通信的发展。

其次,站点的增加意味着干扰的增加,相邻站点之间的干扰最为严重,密集的部署缩短了相邻站点之间距离,用户在站点之间进行切换时由于干扰会产生失败的现象,也是本文后部分需要研究的问题。

最后,超密集网络会使得用户用户在选择站点时,频繁地与不同站点进行交流,以得盗最优站点,这对用户来说也是一种消耗,频繁测量的报告上传到服务站点,消耗了大量的电能。

由此可见,超密集网络带来了千倍以上的传输速率提升,但同时带来的问题也较为严重,如何利用好这一新技术,便成为了5G发展的关键。近年有学者提出了以用户为中心的网络(UCN)。5G以前,以基站为中心的网络结构可以满足通信需求,5G之后,UDN的出现是的现有技术满足不了以基站为中心的需求,而UCN则刚好能解决这一问题。在用户移动过程中,以用户为中心构建出动态的小区,可以更好地满足用户的需求,同时减少了用户接入不同小区时产生的干扰。不仅如此,UCN还具有良好的安全性,如有新的站点接入网络,中心用户可以进行认证,以确保其安全。由此可见UCN包含了移动性,抗干扰性,以及安全性的特点,这也是5G发展的趋势。

以用户为中心网络

在确立了UCD为UDN的核心后,我们通过引入网络服务用户的理念和“去单元”方法来定义UCN。UCN是一种无线网络,其AP密度与用户密度相当。该网络将组织动态AP组(APG),无缝地为每个用户提供服务,而无需用户参与。UCN让用户感觉网络始终遵循它。因此,网络应智能识别用户的无线通信环境,然后灵活地组织所需的APG和资源为用户服务。UCN有四个主要特点。智能网络识别用户:网络将更加智能化,能够自动检测终端的能力,用户需求及其无线电环境,并为每个用户构建知识信息。移动网络跟随用户:当用户移动时,其动态调整APG以支持其运动,与传统的移动管理和切换过程完全不同。动态网络为用户提供服务:APG的成员将根据用户的服务要求进行自适应调整。 它们可以联合和协同地传输数据流,以提高频谱效率和用户体验。安全网络为用户提供保证:当AP加入APG时,网络将通过AP的身份验证提供安全保障,并通过 UE网络认证。 因此,可以在APG内的成员之间平滑地感知或继承认证的结果[11]。

UCN在带来方便时也伴随着一些问题,服务控制和移动控制等许多功能集中在核心网络中。对于具有非常高的流量吞吐量和非常密集的AP部署的UDN,它是无效的。这将导致AP和CN之间的信令开销和更长的数据传输延迟。在高AP密度情况下,用户平面和控制平面在空中接口的紧密耦合将导致异构网络的困难。具有HeNB的结构在支持APG,高级干扰管理和UUDN的资源管理方面存在问题。高层过程,无线资源管理和移动管理功能可能无法在每个AP上轻松分布。L-GW的数据传输功能不支持以用户为中心的服务。需要在L-GW中收集和支持更多功能。

UCN站点选择

UCN的系统网络模型如下:

以用户为中心的网络模型

图2-1UCN网络模型

由图2-1可以看出,用户在一个小区中与服务站点进行以基于上行链路的方式进行数据传输,服务小站会将用户的切换决策信号发送给用户。在确认了以用户为中心的核心思想后,如何选择站点可以影响用户切换的成功率,现有的站点选择方法有以下几种:

1)能效优先的站点选择

在基站使用频率较高的区域,如公司密集地,住宅区,高频率的站点切换使得能耗增加,本着节约能源,绿色环保的原则,在低能耗的情况下选择服务站点成为优秀的选择方案。

基于Landauer原理,有学者首先提出了5G小蜂窝网络的计算能力模型。考虑到小型小区基站采用大规模MIMO和毫米波技术,同时研究了5G小区网络的天线数量和带宽对计算能力的影响。仿真结果表明,5G时计算能力将消耗50%以上的小区基站的能量。然而,同时保证基站工作和能耗控制,理论上可行,但实际操作较为困难。

  1. 信号强度优先的站点选择

信号强度是用户最为直观的体验,手机的信号强度和WIFI的信号强度影响通话和上网体验,因此,为了给用户创造最为良好的体验,时时刻刻保证其处于信号强度最优状态也能成为站点选择的方法。

参考信号接受质量(RSRQ)反映了用户接入到基站的信号强度,UCN中用户通常通过判断各基站的RSRQ值来决定接入哪个基站。然而在5G超密集网络中,移动用户会面临频繁的站点切换,RSRQ值相近的站点遍布用户周围,不断的计算并切换站点会大幅增加工作量,因此该方法也不适用于5G系统中小区的选择。

  1. 事先预测的站点选择

该方法的主要针对长期处于同一地区的用户,将用户的历史接入数据和移动习惯结合在一起,对神经网络进行不断训练,以此在用户切换站点前预测好用户的选择,提高了切换的效率以及准确度。

这种方案在5G超密集网络中就存在局限,首先成倍增加的基站数加大了训练难度。另外,相邻小区的干扰显得更为严重,使得信道随时可能发生变化,这降低了预测的准确度。所以,该方法想要得以实现还需要进一步的优化。

以上三种方案各有优缺点,但想要较为理想的应用在5G系统的小区选择中还有待商榷,各自都有提升的空间。

本章小结

5G的诞生意味着信息的传输将更上一层楼,但也带来了更多的技术上的挑战,新的技术被开发出来,例如超密集网络和以用户为中心的网络。这些技术带来了便利的同时也要求我们研究更好的小区选择方案来适应这两种技术,旧的选择方法存在着利弊,如若不加以改进便会被淘汰,新的方案也会被不断提出。本章首先介绍了UDN和UCN两种技术,再根据两种技术讨论了几种不同的站点选择方式,提出其局限性。本文以下内容便会讨论新的更好的选择方案。

基于驻留时间的站点选择

在上一章中我们讨论了不同的站点选择方法,分析了了利弊之后发现以上方法在5G超密集网络中的适用性不强,而在本章将介绍一种基于驻留时间的站点选择方法,并说明它的原来及优点。

原理介绍

UCN由一个本地服务中心和多个用户及小站组成,本地服务中心实现了对小区内所有小站的控制和管理,也完成了网络资源的分配。首先邻近小站的测量报告会被发送到相应的服务站点,服务站点将其转发到本地服务中心,得倒了测量结果后,本地服务中心便能计算虚拟小区中邻近候选小站的驻留时间,然后根据驻留时间判断用户是否切换到候选小站,以下是该方法的流程图:

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图3-1基于驻留时间的选站流程图

平均驻留时间

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图3-2泊松-泰森原理分割小区站点图

超密集网络结构中站点的布置较为复杂,根据实际地形也无法保证均匀分布,站点距离随机性强,因此需要对站点分布进行合理分割。图3-2便是泊松-泰森多边形原理图,根据该原理图,任意一个多边形内包含了一个侯选站点多个侯选站点共同组成为一个小区,每个侯选站点与其相邻站点的连线的垂直平分线想交,再对剩下区域进行类似分割,可保证每一个区域内用户到该候选小站的距离比其余候选小站均短,作此分割主要是因为我们假设站点的发射功率相同,所以RSRP强度就仅跟用户到站点的距离有关。

确定好原理图后,我们便能对驻留时间进行计算,我们先用点集合{O1,O2,O3,...,Oi}来描述用户行进过程中所经过的各点,且各点保持连续性,可根据需要的精度对点位进行不同的采样,然后我们用另一个线段集合{X1,X2,X3,...,Xi}来表示点集合Oi与Oi 1的距离,为了简化计算我们将两点的距离视为直线,再设置Vi参数代表用户在Xi线段上的运动速度,在后面的直线模型中,Vi可以用一个固定的v表示,以Vi速度通过Xi小段所用时间为Ti,站点分布面密度为P。

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