UMTS自主节能覆盖优化的实现与分析
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,
【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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