LTE-Advanced系统中切换算法和节能算法研究

【摘要】：随着移动通信技术从2G、2.5G、3G向LTE过渡,业务类型也随着无线接入速率的不断提高,逐渐从单纯的语音和短消息业务向丰富的移动数据业务演变,无线网络的移动性管理是至关重要的,其中切换更是重中之重,切换的成功与否直接影响着用户的体验和QoS需求。本文首先分析了现有切换算法在新的网络架构和业务环境下的不足,提出了一种在LTE-Advanced系统架构下基于网络资源预测的无线切网络换算法,较传统算法增加了对目标小区网络资源的预测。仿真结果表明,该算法较传统切换算法有更高的切换成功率和更低的切换时延,避免了由于目标小区资源不足导致的切换失败。 与此同时,随着移动用户数的不断增加,全球范围内基站的数目也出现了前所未有的规模,整个通信行业一年的耗电量在200亿度以上,而其中基站的耗电量为每年70亿左右。因此为实现绿色通信,采用高效的绿色无线网络节能算法对通信行业来说是必不可少的,特别是在下一代移动通信系统中尤为重要。本文首先分析了无线通信系统节能的主要组成部分,指出了现有节能方案中的基站唤醒算法不适合家庭基站(HeNB)大范围部署的场景。在此基础上提出了一种在宏基站和家庭基站重叠覆盖场景下基于位置预测的家庭基站唤醒算法,通过对用户相对位置的预测,结合家庭基站的CSG属性和接入模式限制。仿真结果表明,该算法较传统基站唤醒算法有着更高的唤醒效率,大大的缩小了需要唤醒的家庭基站数目。 【关键词】：LTE-Advanced 切换算法 节能算法 家庭基站唤醒
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-5
• 目录5-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 研究背景7
• 1.2 国内外相关问题的研究和分析7-9
• 1.2.1 切换问题的研究和分析7-8
• 1.2.2 无线通信节能问题的研究和分析8-9
• 1.3 本文研究的依据和意义9-10
• 1.3.1 切换算法研究的依据和意义9-10
• 1.3.2 无线网络节能算法研究的依据和意义10
• 1.4 本文的组织结构10-13
• 第二章 传统切换算法以及无线网络节能算法的分析13-27
• 2.1 LTE-Advanced系统13-15
• 2.1.1 LTE-Advanced系统13-14
• 2.1.2 LTE-Advanced系统的系统架构14-15
• 2.2 无线网络切换算法15-19
• 2.2.1 移动性管理15-16
• 2.2.2 切换分类16
• 2.2.3 切换决策因素16-17
• 2.2.4 切换触发准则17
• 2.2.5 目标小区选择17-19
• 2.3 无线网络节能方法19-21
• 2.3.1 无线通信节能研究的主要方向19-20
• 2.3.2 无线基站节能构成20-21
• 2.4 femtocell的介绍和架构21-24
• 2.4.1 femtocell的定义21-22
• 2.4.2 femtocell的研究意义22-23
• 2.4.3 femtocell无线网络架构23-24
• 2.5 本章小结24-27
• 第三章 LTE-Advanced系统基于网络资源预测的切换算法27-41
• 3.1 LTE-Advanced系统中的切换策略27-29
• 3.2 传统切换算法在LTE-Advanced系统中存在的问题29-32
• 3.2.1 传统切换算法的分析和比较29-31
• 3.2.2 传统算法在LTE-Advanced系统中存在的问题31-32
• 3.3 LTE-Advanced系统基于网络资源预测的切换算法32-34
• 3.4 算法仿真分析34-35
• 3.5 算法仿真结果及其性能分析35-39
• 3.6 本章小结39-41
• 第四章 energy saving中基于位置预测的家庭基站唤醒算法41-61
• 4.1 LTE-Advanced系统中的基站节能方法41-46
• 4.1.1 Inter-eNB下的energy saving研究41-43
• 4.1.2 LTE-Advanced系统中的energy saving研究43-45
• 4.1.3 基站状态的变化准则45-46
• 4.2 现有基站唤醒方法的不足46-49
• 4.3 基于energy saving的家庭基站唤醒算法49-53
• 4.3.1 femtocell的CSG属性和工作模式49-50
• 4.3.2 femtocell下的节能算法分析50-51
• 4.3.3 基于energy saving的家庭基站唤醒算法51-53
• 4.4 算法仿真分析53-56
• 4.5 仿真结果及性能分析56-59
• 4.6 本章小结59-61
• 第五章 总结与展望61-63
• 5.1 全文总结61
• 5.2 未来的研究工作61-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-69
• 研究成果69

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