UMTS自主节能覆盖优化的实现与分析

【摘要】：在近十年里,支持数据业务的3G网络得到了快速的发展,无线接入网中的用户数和业务量容量也已经有了明显的提高。为满足蜂窝网络业务量的需求,蜂窝网络的规模也在不断地扩大,从而也使蜂窝网络逐步成为通信行业中能耗最高的部分之一[1]。随着移动网络对能源、资源的需求也不断增加,同样使其对环境的破坏和对不可再生的消耗也在持续地增加；同时,巨大的能源消耗也导致了公司运营的成本增加,使得利润的上升遇到瓶颈。 在UMTS (Universal Mobile Telecommunications System, UMTS)中,可以通过在软件层次上的控制,即在基站低业务量时,通过信令控制关闭相应的基站,并控制相邻的基站完成这部分区域的覆盖和容量补偿,从而达到自主节能的目的。对于该论文的研究,作者将其分为三大部分： (1)研究无线接入网的自主的节能优化方案。在这部分,作者首先对用户行为的时间—空间特性做了分析与研究,发现用户的活动具有规律性以及不均匀性的特点。对于一片服务区域,其业务量变化是与用户的浮动成线性关系。为此,根据用户活动行为的特性分析UMTS网络中的不同场景,从而作者提出了两种不同的自主节能覆盖优化方案：宏观自主节能覆盖优化和微观自主节能覆盖优化； (2)根据所提的宏观自主节能覆盖优化方案和微观自主节能覆盖优化方案,作者对其方案的触发条件也做了分析和研究。对于宏观自主节能方案,它是对整体网络的分析与节能,所以它的触发条件则是当整体网络的业务量低于一个门限值的时候便会触发宏观自主节能方案。而对于微观自主节能方案,它只是对局部区域进行调整,它触发的前提首先是整体网络的业务量在没有低于宏观自主节能覆盖优化方案的门限值时,当某个或几个基站的业务量过低的时候,筛选相邻基站对该闲置基站进行补偿从而达到节能效果。在对自主节能方案进行分析之后,便研究基站的能耗模型,从而得到自主节能优化方案中的节能优化数学模型； (3)对于建立的节能优化数学模型,作者利用了群智能算法分别对宏观自主节能方案和微观自主节能方案进行仿真。通过仿真结果,可以了解到该类问题可以利用群智能算法来求解优化,并且自主节能优化方案的节能效果比较明显,具有实际的应用价值。 【关键词】：UMTS 绿色通信 节能 智能算法
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TN929.5;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 当今通信行业的能耗现状及发展9-10
• 1.2 课题任务10-11
• 1.3 本文解决的问题和创新点11
• 1.4 论文内容及结构综述11-13
• 第二章 自主节能覆盖优化方案研究现状及其概述13-18
• 2.1 自主节能覆盖优化方案研究现状13-14
• 2.2 现研究现状所存在的问题14
• 2.3 自主节能覆盖优化方案所需的背景知识14-17
• 2.3.1 UMTS的概念14-15
• 2.3.2 节能基本思想介绍15-16
• 2.3.3 自组织网络(SON)技术的概述16-17
• 2.4 本章小结17-18
• 第三章 UMTS的自主节能覆盖优化方案的设计18-34
• 3.1 自主节能覆盖优化方案架构设计18-23
• 3.1.1 自主节能管理的流程18-20
• 3.1.2 自主节能覆盖优化方案的功能模块实现过程20-23
• 3.2 UMTS 3G网络的用户时间-空间的分布性的分析23-27
• 3.2.1 用户时间-空间特性分析24-25
• 3.2.2 自主节能覆盖优化方案的触发条件分析25-27
• 3.3 UMTS 3G网络的能耗以及覆盖模型27-32
• 3.3.1 基站能耗的关系分析27-30
• 3.3.2 节能覆盖优化数学模型30-32
• 3.4 本章小结32-34
• 第四章 基于蚁群算法的宏观自主节能覆盖优化方案34-51
• 4.1 蚁群算法在宏观自主节能覆盖优化方案的基本实现思想35-36
• 4.2 蚁群算法具体的应用36-42
• 4.2.1 信息素信息的更新36-37
• 4.2.2 启发式信息的更新37-42
• 4.3 蚁群算法在宏观自主节能覆盖优化方案中的实现步骤42-44
• 4.3.1 蚁群算法的具体实现42-43
• 4.3.2 蚁群算法的时间复杂度分析43-44
• 4.4 蚁群算法的性能评估与评价44-49
• 4.4.1 仿真环境的设置44-46
• 4.4.2 仿真分析46-49
• 4.5 本章小结49-51
• 第五章 基于粒子群算法的微观自主节能覆盖优化方案51-64
• 5.1 粒子群在微观自主节能覆盖优化方案中的实现基本思想51-53
• 5.1.1 粒子群算法原理51-52
• 5.1.2 粒子群算法中社会行为以及要素分析52-53
• 5.2 粒子群算法在微观自主节能覆盖优化方案中的具体应用53-57
• 5.2.1 粒子群算法在微观自主节能覆盖优化方案中的实现步骤53-56
• 5.2.2 粒子群算法复杂度的分析56-57
• 5.3 粒子群算法的仿真和分析57-63
• 5.3.1 粒子群算法仿真参数的设置57-59
• 5.3.2 粒子群算法仿真结果分析59-62
• 5.3.3 本论文自主节能覆盖优化方案与现有节能方案比较62-63
• 5.4 本章小结63-64
• 第六章 总结与展望64-66
• 6.1 论文总结64
• 6.2 进一步工作展望64-66
• 参考文献66-68
• 致谢68-69
• 作者攻读学位期间发表的学术论文目录69

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