面向5G的智能配电网通信超密集组网规划研究

为了提高智能配电网通信组网规划数据吞吐量,降低光纤成本,提出面向5G(5th Generation Mobile Communication Technology,第五代移动通信技术)智能配电网通信超密集组网规划方法。通过EPON(Ethernet Passive Optical Network,以太网无源光网络)技术改进通信方式,规划EPON接入子网方案;利用DQN(Deep Q Network,强化学习)算法分配5G专网子网中的超密集组网资源;通过ZigBee网络汇聚节点,采集ONU(Optical Network Unit,光网络单元)设备传输数据,完成通信组网规划。测试结果表明设计方法的配电网负载均衡度高于87%,数据吞吐量较高,光纤成本较低,为配电网稳定运行提供技术支持。

5G超密集组网技术及其规划部署要点探讨

5G超密集组网技术是应用于新一代移动通信的关键技术,其高密度、高容量的特点为未来智能社会提供了强大的网络支撑。该文探讨了5G超密集组网技术的核心原理及其在规划部署中的关键要点,包括网络架构设计、频谱资源管理、站点布局优化以及网络性能评估等,以期能够为5G网络的高效建设和运营提供理论支持和实践指导。

基于5G超密集组网环境下干扰管理技术的研究

随着5G网络的迅速部署,超密集组网已成为扩大网络容量和覆盖范围的重要技术。然而,超密集组网中基站的高密度部署导致了严重的同频干扰,影响网络性能和用户体验。通过研究5G超密集组网环境下的干扰管理技术,分析频率复用、多小区协作、动态上下行干扰协调以及时域增强型干扰协调等技术的原理及其应用效果。合理应用这些技术能够显著降低干扰,扩大网络容量,并优化用户体验。

面向5G的智能配电网通信超密集组网规划研究

为了提高智能配电网通信组网规划数据吞吐量,降低光纤成本,提出面向5G智能配电网通信超密集组网规划方法。通过以太网无源光网络(Ethernet Passive Optical Network,EPON)技术改进通信方式,规划EPON接入子网方案;利用强化学习算法分配5G专网子网中的超密集组网资源;通过ZigBee网络汇聚节点,采集光网络单元(Optical Network Unit,ONU)设备传输数据,完成通信组网规划。测试结果表明设计方法的配电网负载均衡度高于87%,数据吞吐量较高,光纤成本较低,为配电网稳定运行提供技术支持。

基于5G超密集组网环境下干扰管理技术的研究

5G超密集组网(UDN)属于5G移动通信系统的关键技术,即通过空间密集部署微小区组网方式提高网络频谱效率。为了避免网络运行干扰,需要采取一定干扰管理技术。首先阐述了5G UDN特性和组网干扰管理需求,其次分析了5G UDN干扰管理技术,为基于5G UDN环境下干扰管理技术的应用提供参考思路。

5G超密集组网应用场景与实施方案分析

首先简单阐述了5G通信的关键技术及主要特征,其次概况了5G超密集组网的发展历程,最后结合实际情况分析了具体的应用场景,通过对电源资源、重点机房资源以及塔桅资源统筹进行规划,利用各类应用场景对超密集组网进行集中管控,从而达到预设的运行效果,希望能够给同行提供一定的帮助。

基于5G超密集组网的干扰管理技术研究

5G超高密局域网(UDN)作为中国5G移动通信网络的核心技术,采用了空间最高密度的微小区组建技术,显著提升了网络频谱质量。为了降低超高密组网的影响,必须采用有效的干扰处理方法。文中首先概述了5GUDN的特点和组网干扰处理问题,随后详细介绍了5GUDN的干扰处理方法,并为在5GUDN条件下的干扰处理提供了指导思路。文中提出并阐述了一系列干扰处理方法,为实现5GUDN的顺利部署和运行提供了可行和可靠的解决方案,以供参考。

5G超密集组网网络架构及实现

超密集组网通过小基站加密部署提升空间复用的方式,成为解决未来5G网络数据流量1 000倍以及用户体验速率10～100倍提升的有效解决方案。然而,小区密集部署带来的干扰问题以及小基站较小的覆盖范围导致的高速移动用户频繁切换问题,会降低网络容量和用户体验。因此,为了同时考虑未来5G超密集组网＂覆盖＂和＂容量＂的问题,提出了以控制承载分离以及簇化集中控制为主要技术特征的5G超密集组网网络架构。除此之外,针对宏—微和微—微的超密集组网部署场景,给出了具体实现方案。更进一步地,针对5G超密集组网网络架构中可能存在的问题与挑战进行了讨论,为后续研究发展提供参考。

超密集组网中基于上行容量分析的增强型动态分簇算法

超密集组网(ultra-dense network,UDN)是未来5G(5th generation)网络的一个关键技术。UDN拥有更小的小区半径,是一个新型的网络架构。UDN的核心概念是在热点地区部署低功率基站。由于UDN小区密度的增加,UDN中的干扰问题比宏微异构网络中干扰问题更加严峻。分簇合作方法可以降低干扰。首先推导出系统上行容量表达式,然后提出一种新颖的动态分簇算法。在小区密集部署的网络中,此算法在系统性能和复杂度之间做出了很好的权衡,同时降低了移动台之间的干扰。仿真结果显示提出的方法与一些已提出来的分簇方法相比有很大的容量增益。

基于多点协作联合传输的超密集组网性能分析

超密集组网的基站高密度特性会带来严重的小区间干扰,多点协作联合传输应用于超密集组网进行干扰管理是目前的研究热点,该文对多点协作联合传输时基站密度对网络性能的影响进行了分析。首先采用随机几何方法推导了3维空间基站与用户距离的概率密度函数,为选取距离用户最近的多个基站联合传输的协作机制提供了基础;然后结合有界双斜率路径损耗模型,进行用户下行链路的干扰建模,进一步推导出用户下行链路覆盖率和网络区域频谱效率的表达式,并分析了协作基站数、基站密度等参数对网络性能的影响。数值仿真表明:协作基站数为2时就可使下行链路覆盖率增加10%,且实现2到3倍的频谱效率的增益,当协作基站数为3时,费效比更优,同时可得到多点协作下的基站密度极限使区域频谱效率最高。该文工作可为下一代移动通信网络的基站部署提供理论支持。

超密集组网中的干扰管理技术研究

蓬勃发展的移动互联网业务对移动网络承载能力提出更高的要求,超密集组网作为5G时代的重要组网方案也因此被提前应用于4G网络之中,而密集微小区间的同频干扰抑制成为影响超密集组网性能的关键因素。在分析了超密集组网场景同频干扰的特点后,针对性地提出了基于时域的小区间干扰协调技术和基于频域的小区间干扰协调技术2种同频干扰解决技术和不同架构下的方案,最后分别给出了2种技术的应用方案和典型的站间干扰协调流程。

5G超密集组网的必然性和挑战性分析

针对5G用户体验速率和海量设备连接需求,给出提升5G网络容量的三种方法。分析超密集组网在网络建设、成本、信号质量、网络容量上的优势,论证超密集组网是5G的必然选择。然后解析超密集组网遇到的干扰挑战,最后从三个维度给出应对挑战的措施:通过自组织网络最佳化覆盖与容量、利用CRE(小区覆盖扩展)和ABS(几乎空白子帧)技术协调宏微小区间干扰、利用网络多输入多输出技术协调管理小小区基站。

基于5G超密集组网的站点规划方案探讨

随着无线网络的快速发展,为满足未来数据流量的高速增长、海量的设备连接和不断涌现的新业务,5G通信系统应运而生。在对5G网络进行应用中,需要做好网络规划,文章从超密集组网的站点规划进行分析与研究,为后续5G建设提供参考。

5G无线接入网超密集组网设计方案前瞻

超密集组网将是未来5G网络的一种重要组网方式。分析了5G无线接入网超密集组网的特性,对其设计方案进行了研究,提出超密集组网的部署建议。

面向5G超密集组网的无线回传技术

超密集组网是保证5G技术目标的主要保证之一。分析了5G超密集组网的无线回传需求,论述了无线自回传技术实现5G超密集组网的可行性。最后重点分析了无线自回传的关键技术问题,包括路由管理、资源分配以及接入网缓存等。

超密集组网下基于SDN的小区预切换方法

为了实现第五代移动通信网络中所提出的高灵活性、可拓展性以及低时延等目标,针对5G超密集组网采用软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)的架构进行小区切换管理,提出使用SDN控制器获取参考信号接收功率、终端移动和小区负载等信息并构建多属性判决矩阵选择最佳小区进行切换的方案,并且在切换过程中利用SDN配置相关的路由减少切换所需的信令开销。该方案使得切换过程中的信令开销减少了20%。MATLAB仿真结果表明,随着用户的移动,该方案有效地减少了终端网络切换次数且用户数据吞吐量也得到了较好的提升。

超密集组网场景的移动性增强算法实现

提出了一种基于虚拟小区的移动性增强算法,以实现超密集网络的移动性管理。首先设计了CU/DU分离架构,实现了控制面的集中优化,将集中管理节点部署在覆盖较广的宏小区,宏小区采用低频配置,确保移动过程中控制面信令连接的稳定性以及响应的实时性;然后设计了虚拟小区的资源管理模型,实现虚拟小区内小基站资源的最优化管理,通过集中管理节点有效协作虚拟小区内的小基站资源,最终达到提升用户体验的目的。

一种超密集组网的干扰抵消技术研究与仿真

超密集组网技术解决了通信网络容量提升的问题,却引发了其网络架构内部各基站之间由于站间距过小导致的站间干扰,干扰严重影响通信质量,针对此问题,本文提出利用相邻第三小区部分功率向用户发射干扰抵消增益的方法,以此抵消用户接收到的干扰信号,提高通信质量,提升用户感知,并利用仿真软件对本文提出的方法进行建模仿真,对技术使用前后进行了比较分析验证,由仿真结果可以看出使用干扰抵消技术后,同级别信噪比条件下,系统误比特率均有一定的提升。

5G超密集组网的多点协作传输和功率分配策略

5G超密集组网(UDN)允许在异构网络中部署大量高密度的低功率传输节点(TP),在提高系统性能的同时也引入了小小区间的同频干扰(ICI)问题。为了解决这一问题,多点协作传输(CoMP)在UDN中得到了广泛的使用。但它也带来了新的挑战,如何有效地进行网络资源的分配就是其中之一。为了提高小小区边缘用户的速率和系统总和率,提出了一种基于小区负载感知的CoMP(CLA-CoMP)方案。针对UDN中的功率分配问题,采用了基于用户关联的后验概率功率分配(P2UPA)策略,它旨在为高关联概率的用户分配更高的功率。仿真结果表明,同使用平均功率分配的UDN系统相比,采用CLA-CoMP和P2UPA的系统性能增益有了明显的提高。

超密集组网下基于链路效率的多连接小区选择算法

在5G超密集网络场景下,通过用户双/多连接技术可提高用户吞吐量,降低频繁切换带来的链路失效率。但是,随着链接数的增加,链路管理和资源分配带来的控制信令开销将增加,多链路带来的边际效益递减。为此,提出了多连接链路效率的概念,据此设计了基于链路效率的小区选择算法。该算法基于最大化用户和平均链路速率问题,在基站端及用户端采用变量松弛和拉格朗日对偶分解法来求解。仿真结果表明,多连接的小区选择问题能提高系统吞吐量,在获得更大的用户和速率的同时,也带来链路使用效率的提升。