5G/B5G异构网络切换过程分析和移动性管理解决方案

有效的移动性管理对于确保5G异构网络预期的QoS和QoE至关重要。切换过程在移动性管理中起着至关重要的作用。在此过程中的故障可能会对5G通信网络的可靠性、稳定性和连接性产生不利影响。对5G HetNet的切换过程进行了分析,包括5G切换过程步骤、5G HetNet的三层切换、5G HetNet的关键切换参数。此外,针对具体问题,如超高速、负载均衡和小区间干扰,归纳总结了5G HetNet的移动性管理主要解决方案,并提出了5G/B5G HetNet的移动性管理新方法。

5G超密集异构网络双连接技术架构设计

双连接(Dual Connectivity,DC)技术是一种创新型技术,可以满足5G超密集异构网络(Heterogeneous Network,HetNet)日益增长的高数据速率传输需求。在5G超密集HetNet中,DC切换是对传统移动网络切换的进一步优化和发展。因此,以DC技术的一般概念为基础,设计了5G非独立接入(Non-Standalone Access,NSA)架构和独立接入(Standalone Access,SA)架构。同时,为确保5G超密集HetNet业务的连续性,避免小蜂窝之间频繁切换和乒乓效应的发生,设计了基于DC的切换程序。

5G异构网络中基于多目标Actor-Critic的资源分配

在5G异构网络(heterogeneous network,HetNet)中广泛部署小基站可以提高网络容量和用户速率,但密集部署也会产生严重干扰和更高能耗问题。为了最大化网络能量效率(energy efficiency,EE)并保证用户服务质量(quality of service,QoS),提出了一种在小蜂窝基站中嵌入能量收集器供电的资源分配方案。首先,针对网络系统的下行链路,将频谱和小基站发射功率分配问题建模为联合优化系统能效和用户满意度的多目标优化问题。其次,提出了基于深度强化学习的多目标演员-评论家(multi-objective actor-critic,MAC)资源分配算法求解所建立的优化模型。最后,仿真结果表明,相比于其他传统学习算法,能量效率提高了11.96%~12.37%,用户满意度提高了11.45%~27.37%。

5G异构网络切换机制和自优化网络切换算法研究

随着数据流量和移动设备的快速增长,在移动过程中提供可靠、稳定的服务势在必行。5G移动异构网络(5G HetNets)和密集网络已被确定为解决即将到来的容量紧缩的潜在解决方案,但它们也带来了与切换优化相关的重大挑战。讨论5G HetNets的切换步骤,包括测量阶段、决策阶段、执行和完成阶段,分析切换管理中的关键决策参数,探讨切换控制参数(HCP)对切换性能的影响。通过研究5G HetNets的自优化网络(SON)切换算法,提出了未来HetNets切换算法研究的三个关键方向,强调一些先进的切换技术可以用来提高5G HetNets的切换性能。

5G异构网络用户关联及回传带宽分配技术

由于用户移动特性及无线信道时变特性,如何在网络环境下为用户提供合适的服务,以及如何在网络环境下,根据网络环境下的节点负荷进行高效的资源配置是亟待解决的问题。建立了一个2层无线异构网络的数学模型。以此为基础,通过迫零预编码技术计算该2层无线异构网络的信道容量,并采用了反向时分双工、基站休眠等技术实现对无线异构网络进行干扰管理。此外,提出了一种基于联合优化算法新型的求解算法,该算法可以有效地解决5G异构网络中的干扰管理、小基站接入和回传带宽分配等关键问题,在性能上比现有的基于用户接入和资源配置的算法更优。

5G异构网络中基于熵权TOPSIS的小区预切换方法

为了减少5G异构网络中不必要的小区切换次数以及降低无线链路失败率,提出了一种基于熵权优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal,TOPSIS)的小区预切换方案。熵权TOPSIS法将小区作为预切换对象,将下行信干噪比、预测驻留时间和移动角度均作为切换指标,分析并预测目标切换小区从而达到预切换目的。首先,根据邻小区的参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power,RSRP)值得到候选目标小区列表;然后,采用熵权法计算三个切换指标的权重;最后,使用TOPSIS法对候选小区进行排序,排序最高的小区即为目标切换小区。实验和仿真结果表明,与现有的切换方法比较,所提方案在一定程度上减少了小区切换次数和无线链路失败率。

5G超密集异构网络带内无线回传资源分配方案

为实现5G超密集异构网络中无线回传链路和接入链路之间的最优资源分配,研究多用户场景下双层异构网络的联合用户调度和功率分配问题,在队列稳定和无线回传资源有限的情况下,综合考虑用户调度、功率分配和干扰控制等因素,对带内无线回传的最优资源分配问题进行数学建模并求解,基于李雅普诺夫优化理论提出联合用户调度和功率分配的优化算法。将优化问题解耦为网络内各个用户的调度以及宏基站和小基站的功率分配过程,采用MOSEK求解器和二分类方法获得用户调度向量,利用拉格朗日乘子法求解功率分配问题,并通过队列的时刻更新过程实现最优资源分配。仿真结果表明,在多用户场景下,该方案能够有效提升网络总吞吐量以及网络效用,并且毫米波频段的通信性能优于传统蜂窝网络频段。

5G超密异构网络中联合虚拟波束形成的小区选择算法

随着移动通信技术的发展,移动用户设备呈爆炸性增长趋势,使异构网中小区密集,造成小区间严重干扰,严重影响系统吞吐量。基于5G超密异构网络结构,研究了以用户为中心,基于动态小区选择与联合优化,提出了联合虚拟波束形成的小区选择算法。仿真结果表明:该算法协调了小区间干扰和频谱效率的矛盾,提高了边缘用户的性能和小区的平均吞吐量。

5G异构蜂窝网络资源管理研究

5 G异构蜂窝网络技术能够满足无线网络通信容量急速增长的需求,其具有容量高、覆盖深、成本低、能效高和负载均衡等优点。在对5G网络资源管理优化之前,需要确定合适的系统或网络性能指标,因此首先总结和分析了5G异构蜂窝网络资源管理和优化的Qo S和Qo E两类性能指标的特点。随后,由于5G异构蜂窝网络具有结构复杂、资源多维的特点,针对不同维度的网络资源管理问题,分别从频谱和干扰管理、网络拓扑结构、基站负载管理、主动缓存管理、大规模天线和预编码管理等五个方面进行了总结。

一种基于博弈论的5G异构网络多目标优化干扰算法

为解决高铁无线网络的通信干扰问题,提升高铁通信的吞吐量和能量效率,提出了一种基于博弈论的双目标优化干扰算法。首先,通过获取非理想信道的相应预编码矩阵和干扰抑制矩阵,计算包括延迟和衰落的非理想信道状态信息,实现干扰信号的空间对齐。其次,基于系统总功率、信干噪比,建立了功率分配双目标最佳博弈模型,实现吞吐量和能效的双重优化,并采用最大信噪比的干扰对齐算法,通过迭代计算实现干扰管理优化。最后,基于Matlab仿真平台与传统的干扰优化算法进行对比分析。实验结果表明,当信干噪比为30 dB、列车运行速度为300 km/h时,所提算法的吞吐量增加48.95%,能量效率增加53.02%,误码率减少14.37%;当信干噪比为30 dB、轨旁设备数量为5时,所提算法的吞吐量达到88.03%,能量效率达到71.58%;与其他算法相比,所提算法在系统吞吐量、能量效率和传输可靠性方面均具有显著优势。

分析FPGA推动5G异构无线网络

随着经济和科学技术的不断发展,极大的促进了社会的发展,加快了现代化社会的发展进程,提高了人们的物质生活水平,增加人们对生活质量的关注度。传统的4G网络已经无法满足人们对高品质和高效率网络需求,面对这一发展形势,人们增加了对5G网络的研究。本文主要就FPGA推动5G异构无线网络进行分析,来促进5G无线网络的发展。

浅谈5G无线网络关键技术建设难点与应对策略

分析5G无线网络关键技术及面临的各种挑战,并针对5G关键技术建设难点详细进行分析,提出了相对应的解决策略。随着通信技术的发展,人类的生活也焕然一新,技术的不断进步与发展,人类对移动通信潜在需求,也在不断进行转变与更新,伴随着第五代移动通信技术的到来,如何应对人类日益增长的业务需求是未来移动通信网络研究的重要命题。

5G异构组网技术工程实施分析

本文对5G超密集异构网络组网技术进行深入的研究,主要的目的就是在分析之后总结出适合本地条件的5G超密集异构网络组网模式,从而让5G网络未来的推广与开展拥有良好的优势,以期为相关网络技术工程提供参考。

基于多属性分块决策的5G切换算法

为了解决5G异构网络在切换过程中单一处理切换参数的片面性问题,提出了一种适用于5G的新的切换算法,该算法基于多属性分块决策(modular multi-attribute decision making,M-MADM)理论,把切换参数分为2个模块,采用TOPSIS与层析分析相结合的方法选择最优网络Qo S(network Qo S,NQ)模块,其次利用模糊逻辑得到用户偏好(user preference,UP)模块,再对最终满意度(degree of satisfaction,DS)模块作一次模糊处理,选择最优结果执行切换。仿真结果表明,M-MADM算法与传统算法相比,可减少时延,降低切换失败率,并能快速准确地切换至最优网络,提高用户满意度。

面向密集热点区域的多层异构网络建模方案

针对5G/B5G网络热点通信场景中基站(BS)部署的异构性以及用户设备(UE)与BS之间的耦合问题,提出一种面向密集热点区域的三层异构网络建模方案。将宏BS(MBS)和微微BS(PBS)的位置建模为泊松点过程,将分散在热点中心的UE和低功耗毫微微BS(FBS)建模为泊松簇过程,将PBS覆盖范围之外的UE和FBS建模为两个独立的泊松洞过程。在此基础上,设计UE分类和级联准则,推导簇中心和簇边缘UE的级联概率与级联距离的统计表达式,并考虑有序FBS和非有序FBS的两种级联情况。实验结果表明,当目标UE与FBS级联时,非有序FBS情况下的级联概率优于有序FBS情况,当目标UE与MBS或PBS级联时,有序FBS情况下的级联概率优于非有序FBS情况。

基于区间标记判决的稳健垂直切换算法研究

在异构5G网络中,针对切换算法稳健性差引起的切换准确率低的问题,提出一种基于区间标记判决的稳健垂直切换算法.首先,引入中位值平均滤波法,获取更准确的网络参数.其次,基于参数波动特征分析,提出区间标记判决算法,保证候选网络筛选通过率和准确率的同时,提高区间标记判决算法的稳健性.再次,根据移动终端传输层需求,结合终端运动趋势,分别使用不同权值的效用函数获得最佳目标网络.最后,仿真结果表明,该算法能够有效提升切换触发和网络筛选的准确率,降低切换失败率和乒乓效应,提高系统吞吐量,并能够根据移动终端的需求选择最佳目标网络.