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小蜂窝网络中不活跃用户的最优能量效率资源分配方案

本站小编 Free考研考试/2022-01-03

黄晓舸,,
樊伟伟,
曹春燕,
陈前斌
重庆邮电大学通信与信息工程学院 重庆 400065
基金项目:国家自然科学基金(61831002),重庆市科委重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAx0383)

详细信息
作者简介:黄晓舸:女,1982年生,副教授,研究方向为移动通信技术、认知无线电动态频谱分配
樊伟伟:男,1996年生,硕士生,研究方向为移动通信技术、雾计算卸载方案
曹春燕:女,1992年生,硕士生,研究方向为移动通信技术、LTE-U和Wi-Fi共存方案等
陈前斌:男,1967年生,教授,博士生导师,研究方向为新一代移动通信网络、未来网络、LTE-Advanced异构小蜂窝网络
通讯作者:黄晓舸 huangxg@cqupt.edu.cn
中图分类号:TN92

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PDF下载量:45
被引次数:0
出版历程

收稿日期:2019-04-30
修回日期:2019-10-25
网络出版日期:2019-11-07
刊出日期:2020-03-19

Energy Efficient Resource Allocation Scheme Based on Inactive Users in Small Cell Networks

Xiaoge HUANG,,
Weiwei FAN,
Chunyan CAO,
Qianbin CHEN
College of Communication and Information Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (61831002), The Innovation Project of the Common Key Technology of Chongqing Science and Technology Industry (cstc2018jcyjAx0383)


摘要
摘要:针对5G网络中因小区重叠覆盖区域的干扰问题,为缓解密集小蜂窝网络中移动用户的业务连续性,提高频谱资源利用率,进而最大化整个网络平均能量效率问题。该文提出一种基于不活跃用户的最优能量效率资源分配方案(EEI)。首先,该方案依据不活跃用户通知区域,建立以用户为中心的虚拟小区,小区内小蜂窝基站可协作为用户提供通信服务,提高用户通信质量,缓解小蜂窝同层干扰,减少切换信令开销。其次,基于Lyapunov优化理论,该方案将整体网络平均能量效率优化问题,转换为用户最优传输资源分配和最优功率分配两个子问题,在最大化系统平均能量效率同时保证系统队列稳定性。由于该文将原优化问题进行了松弛,所得结果是局部最优解,而不是全局最优解。仿真结果表明,该文提出的基于不活跃用户的最优能量效率资源分配算法,其系统能量效率优于对比算法而计算复杂度较高。
关键词:无线通信/
能量效率/
用户移动性/
小区虚拟化技术/
Lyapunov优化/
不活跃用户
Abstract:Considering the interference problem of overlapping areas of cells, the service continuity of mobile users and the utilization of spectrum resources in the 5G network, an Energy Efficient resource allocation scheme for the Inactive user(EEI) is proposed. Firstly, a user-centered virtual cell is generated based on the notification area of the inactive users, and the intra-cell next-generation NodeBs (gNBs) could cooperatively provide communication services for users to improve the communication quality, lower the inter-cell interference, and reduce the handover signaling overhead. Secondly, Lyapunov optimization method is used to maximize the energy efficiency of the network, while ensuring the stability of the data queue. To make the optimization problem tractable, the scheme is decomposed into two sub-problems: the optimal transmission resource allocation and optimal transmission power allocation. Notice that, the optimal solutions are local optimal, which are based on the relaxed optimization problem. The simulation results show that the proposed energy efficiency resource allocation scheme based on the inactive users could achieve a better performance than the comparison algorithms,in the price of higher computational complexity.
Key words:Wireless communication/
Energy efficiency/
User mobility/
Cell virtualization technology/
Lyapunov optimization/
Inactive user



PDF全文下载地址:

https://jeit.ac.cn/article/exportPdf?id=83618f16-95da-44f1-ae89-ae37aa4b96d2
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