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基于深度學(xué)習(xí)的超密集網(wǎng)絡(luò)能效優(yōu)化技術(shù)研究

發(fā)布時間:2024-06-15 01:55
  隨著現(xiàn)代社會移動應(yīng)用的快速發(fā)展,人們對無線通信的數(shù)據(jù)速率和服務(wù)質(zhì)量的要求越來越高。作為5G通信中的關(guān)鍵技術(shù),超密集網(wǎng)絡(luò)(Ultra Dense Network,UDN)近年來受到了學(xué)者們的廣泛研究和關(guān)注。靈活、密集地部署小型基站,可以減小用戶設(shè)備與接入節(jié)點之間的距離,有效地提高通信網(wǎng)絡(luò)的頻譜效率。然而,眾多的基站數(shù)量與浮動的網(wǎng)絡(luò)負載同時帶來了能源和通信資源的浪費,使得提高超密集網(wǎng)絡(luò)能量效率的需求越來越迫切。功率分配技術(shù)和基站休眠技術(shù)作為提升超密集網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù),目前仍面臨計算復(fù)雜度高,泛化性能差、二者未能有效聯(lián)合優(yōu)化的問題。在這一背景下,本文研究了超密集網(wǎng)絡(luò)中基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)能效優(yōu)化問題。本文主要的工作和貢獻如下:1、針對現(xiàn)有功率分配方法計算復(fù)雜度高,泛化性能差的問題,提出了一種基于序貫分數(shù)規(guī)劃及其深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的功率分配方法和一種基于深度域適應(yīng)的功率分配方法。先從傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法出發(fā),使用序貫分數(shù)規(guī)劃方法,對最優(yōu)功率分配問題進行求解,然后使用數(shù)據(jù)增強的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合信道增益到功率分配的映射關(guān)系。對于障礙物位置發(fā)生變化的超密集網(wǎng)絡(luò),進一步考慮數(shù)據(jù)的遷移性,通過差異度量與加權(quán)偏移...

【文章頁數(shù)】:77 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.2論文研究方法與流程

圖1.2論文研究方法與流程

綜合本論文的主要研究工作和章節(jié)安排,則其研究方法與流程如圖1.2所示:2.1引言


圖2.15G網(wǎng)絡(luò)中的致密化過程[1]

圖2.15G網(wǎng)絡(luò)中的致密化過程[1]

目前宏單元的部署已經(jīng)接近其理論邊界。進一步部署宏單元不會提高[44]的性能。網(wǎng)絡(luò)部署從傳統(tǒng)的宏單元網(wǎng)絡(luò),即同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(HomogeneousNetwork,HomNet),發(fā)展到一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(HeterogeneousNetworkHetNet,Hetnet),將小基站分布在宏....


圖2.2超密集網(wǎng)絡(luò)示意圖

圖2.2超密集網(wǎng)絡(luò)示意圖

值得注意的是,除了基站和用戶設(shè)備的密度之外,超密集無線網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)之間的主要區(qū)別還反映在大尺度衰落的路徑損耗模型中[11]。傳統(tǒng)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)仿真和分析,通常使用標準單斜率路徑損耗模型,其中接收功率是以∥x∥-α的形式隨著距離∥x∥以衰減參數(shù)α衰減。該標準單斜率路徑損耗模型....


圖2.3基站能耗組成

圖2.3基站能耗組成

隨著涉及的設(shè)備數(shù)量的增加,超密集網(wǎng)絡(luò)消耗的能源也不斷增加,因此,相關(guān)的能效問題近年來受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注,如何提升超密集網(wǎng)絡(luò)的能效為一個重要的挑戰(zhàn)。能效是一種綜合評估網(wǎng)絡(luò)能耗和網(wǎng)絡(luò)其他性能之間關(guān)系的指標,可以綜合度量通信網(wǎng)絡(luò)的性能,也在判別節(jié)能策略實現(xiàn)的增益上起了關(guān)鍵作....



本文編號:3994747

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