5G超密集组网的功率分配和叠加传输

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5G(第五代移动通信)需满足2020年及未来的超高容量、超高连接数、超高能量效率、超低时延等需求。UDN(超密集组网)是5G的关键技术之一。UDN通过密集地部署接入点,可缩短接入点与用户之间的距离,提高频谱资源利用率,可实现热点区域吞吐量的百倍量级的提升。但是,由于UDN中接入点密集部署、覆盖重叠、异构组网,导致UDN中的干扰问题较传统蜂窝网络更为复杂,因此干扰管理是提升系统频谱效率和用户体验的关键技术之一。接入点间的功率域协调可以减轻接入点间干扰,提高系统吞吐量。此外,热点区域多个用户在相同的时频资源同时接入,会造成相互之间严重的干扰。为降低干扰,进一步提升频谱利用率,以支持更多的用户同时传输,可以采用多用户叠加传输的方式。因此叠加传输被认为是5G UDN中抑制干扰的关键技术之一。本文从上述两个关键技术出发,对5G超密集组网中的功率分配和叠加传输进行了研究。本文的贡献主要有:本文对UDN中的干扰做了一个近似假设,然后利用拉格朗日乘子法求得功率表达式,最后采用注水算法求解。本文提出UDN中基于IWF(迭代注水)算法和LCWF(低复杂度注水)算法的功率分配方案。仿真验证基于IWF算法的功率分配方案和基于LCWF算法的功率分配方案,相比平均功率分配,大幅提升了用户和速率。此外,LCWF算法能以较低的复杂度实现与IWF相近的和速率性能。本文将PDMA(图样分割多址接入)——一种叠加传输方案,用于UDN中,在发送端采用叠加编码技术将多用户的信号叠加到相同的时频资源传输,接收端通过串行干扰删除接收机分离叠加信号,以降低用户同时接入时产生的干扰。在此基础上,本文提出一种JPPA(联合图样和功率分配)方案以最大化用户和速率。JPPA方案基于注水算法,通过迭代更新PDMA图样矩阵和功率分配,最终收敛到最优的图样矩阵和功率分配。仿真结果表明,所提JPPA方案能显著提升系统吞吐量,因而可提升热点区域的用户体验。为进一步提升UDN热点区域的用户接入数,提升热点区域系统容量,本文研究了增强的叠加传输方案。基于前述的叠加传输方案PDMA,将随机交织器引入到PDMA中,形成IPDMA(交织图样分割多址接入)。并搭建仿真平台,仿真证明所提方案IPDMA相比PDMA能获得更高的频谱效率,能支持更多的用户叠加传输,更好地满足热点区域的频谱效率需求。
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