导读:本文包含了蜂窝网论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:异构蜂窝网,Thomas簇过程,随机几何,能量效率
蜂窝网论文文献综述
金明录,郭楠[1]（2019）在《基于Thomas簇过程的异构蜂窝网能量效率分析》一文中研究指出针对现有的异构蜂窝网(HCN)中小小区的迅速增加给用户密集的热点区域带来的巨大的能源消耗问题,提出了以用户为中心的用户热点模型框架。首先,使用Thomas簇过程对HCN热点地区的用户进行建模;其次,结合最大平均偏置接收功率的连接策略以实现基站负载均衡;最后,利用随机几何理论推导出用户的关联概率和覆盖概率,给出网络能量效率的定义。仿真分析验证了推导的计算式的准确性,证明了设置合适的偏置因子可以大大提高网络的能量效率。(本文来源于《通信学报》期刊2019年10期）
苗晟,董亮,董建娥,钟丽辉[2]（2019）在《基于蜂窝网结构的多目标自动辨识定位方法》一文中研究指出针对移动蜂窝网对多目标难以检测识别且定位精度不高的问题,提出一种基于蜂窝网结构的多目标自动辨识定位方法。首先,根据对监测区域内目标源的多次定位结果方差来判别是否有多目标存在;其次,采用k-means无监督学习对定位点进行聚类,由于k-means算法的最优簇数难以确定,因此提出了一种基于波束分辨率的k值裂变算法来确定k值,并确定聚类中心;最后,为了提高接收信号的信噪比,通过各聚类中心确定波束方向,再使用基于线性约束的窄带波束形成器依次接收不同波束方向信号,分别对各目标源进行到达时间差定位。仿真结果表明,对于解决多目标定位问题,相对于时延估计算法和概率假设密度(PHD)滤波器算法,所提多目标自动辨识定位方法能够提高接收信号约10 dB的信噪比,对应的时延估计误差的克拉美罗下界能够下降约67%,定位精度相对误差可提高10个百分点以上,而且算法简洁有效,各次定位相对独立,具有较高的效率和较好的稳定性。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年11期）
潘春雨[3]（2019）在《软件定义蜂窝网中的资源管理技术研究》一文中研究指出随着互联网、物联网和移动通信技术的发展,蜂窝通信网络承载的数据量呈指数增长的趋势,导致具有粗放性、静态性和局部性等特点的传统蜂窝网络提供的服务无法满足用户日益增长的QoS需求。针对上述问题,本文针对新的软件定义蜂窝网络(Software Defined Cellular Network,SDCN)架构,利用全局的网络视角和集中式的控制逻辑,通过实时、动态地获取网络状态信息,研究了不同网络部署中LTE与WiFi共存、地面基站与空中基站共存等场景下的资源管理机制,为未来蜂窝网络中的资源管理提供了有效的解决方案,具有重要意义。本文的研究工作如下:首先,在LTE和WiFi共存的场景下,深入研究了 SDCN中授权频段和非授权频段的资源管理机制,提出了一种面向SDCN网络的资源分配算法。该算法采用集成的毫微微-WiFi基站(Integrated Femto-WiFi Base Station,IFW fBSN),允许智能终端设备可以同时使用授权频段(通过LTE接口)和非授权频段(通过WiFi接口)来缓解频谱资源的短缺。同时,算法考虑具有LTE接口和WiFi接口的智能设备(Smart Device,sDevice)、只具有WiFi接口的WiFi设备(WiFi Device,wDevice),以及宏蜂窝设备(Macrocell Device,mDevice)等叁种设备类型。利用SDCN控制器的全局化视图,本文通过最大化sDevice和wDevice的加权效用总和,来分配授权频段和非授权频段的资源,并使fBSN对mDevice的干扰低于阈值。进一步,采用并行的交替方向乘子法(Alternating Direction Method Of Multipliers,ADMM)和凸优化算法来求解建模的组合非凸问题。数值结果表明,本文提出的资源分配算法显着地提高了网络中所有设备的平均吞吐量和平均效用。通过新设计,sDevice和wDevice的平均吞吐量可以提高41.6%。其次,在地面基站和无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)共存的场景下,考虑UAV辅助技术来提高应急场景中的用户性能,并利用SDCN的集中式控制逻辑提出了适应于未来网络的无人机部署与资源分配算法。首先,通过优化的叁维(Three Dimensional,3D)UAV部署和用户关联来最大化无人机蜂窝用户的效用总和。其次,提出了优化的3D无人机部署和资源分配算法,该算法通过优化3D UAV的部署、用户的关联和无人机的传输功率,最大化了关联的用户数和传输功率的网络收益效用,同时保证用户的QoS需求大于阈值。经过数学分析,本文将混合整数的组合非凸问题降维为两阶段的子问题,并分别采用二分法和凸凹优化(Convex-Concave Procedure,CCCP)算法进行求解。仿真结果表明,与其他无人机部署方案相比,所提的3D UAV部署和用户关联算法提高了网络的吞吐量和效用,最大增益可以达到36.4%;3D UAV部署和资源分配算法提高了网络收益效用,最大增益可以达到35.08%。最后,针对弹性部署的无人机受限于回程链路的问题,本文进一步研究了回程受限情况下的多维度地空资源分配。该算法利用SDCN控制器的全局化视角和集中式的控制逻辑,通过最大化用户的效用总和,联合优化了3D无人机的部署,用户的关联以及频谱资源的分配。进一步,本文提出了交替最大化算法,将混合整数的组合非凸问题分解为叁个并行的子问题块,并分别采用连续凸优化(Successive Convex Optimization,SCO)技术和改进的ADMM进行求解。理论分析和仿真结果验证了该算法的收敛性。与传统的无人机部署方法相比,所提算法显着提高了用户的吞吐量和效用,其中,最大的吞吐量增益为74.9%。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-03）
周嘉维[4]（2019）在《蜂窝网中增强D2D保密性能研究》一文中研究指出终端直通(Device to Device,D2D)是用户不通过基站转发信号,终端间直接通信的技术。D2D具有减轻基站负载、增大系统容量和提高系统频谱利用率等特点,因此近些年D2D通信技术被各领域学者广泛研究。但在5G中,D2D通信也面临着被窃听的安全问题。本文主要以增强D2D通信的保密性能为目的,利用时间反演(Time Reversal,TR)技术空-时聚焦的物理特性分别在单蜂窝小区和跨小区场景下对D2D进行保密性能的研究:第一,在单小区环境中,针对D2D用户通信容易被窃听的安全问题,本文提出了一种基于时间反演技术提升可达保密速率的传输方案。首先在D2D多输入单输出窃听信道模型中使用TR技术,利用TR技术的空-时聚焦性提升信号传输过程中的保密性;其次,由于窃听用户可能在信息聚焦接收点范围内窃取信息,因此D2D用户采用TR技术的同时利用Stackelberg博弈拍卖算法寻找满足条件的合作者,该合作者向窃听用户发射干扰信号,降低窃听用户窃取信息的能力,从而提升D2D的保密性能。仿真结果表明,本文所提安全传输方案有效地提高了系统的可达保密速率。第二,在跨小区环境下,针对D2D用户间通信被窃听的问题,本文提出了人工噪声辅助时间反演的反窃听安全传输方案。该方案包括:首先,在跨小区信道模型下对小区间干扰进行消除;其次,通过基站发送人工噪声辅助TR技术对窃听用户窃取信息能力进行恶化;最后,为了满足蜂窝用户服务质量的需求和系统遍历保密速率最大化,采用凸优化的功率控制分配方案最大化D2D用户发射功率。经过仿真实验分析,证明本文所提方案有效地提升了系统的保密性能。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
钟州,张波,戚晓慧,黄开枝[5]（2019）在《多天线全双工中继辅助的异构蜂窝网物理层安全性能分析》一文中研究指出针对随机异构网络频谱资源紧张及微基站层安全性能不足的问题,通过在微基站层引入多天线全双工中继辅助微基站用户通信,由此提高网络的整体安全性能。基于随机几何理论,构建针对该网络的安全性能分析模型,推导出了用户接入中继基站或宏基站、中继接入微基站的安全中断概率闭式表达式;基于此进一步给出了系统全局安全中断概率闭式表达式,以评估系统参数对其安全性的影响。仿真分析了宏基站功率和天线数、中继功率和天线数,以及两者的密度对网络安全性能的影响。仿真结果验证了引入多天线全双工中继能够提高所研究网络的安全性能。(本文来源于《通信学报》期刊2019年05期）
高军[6]（2019）在《无线携能异构蜂窝网能效研究》一文中研究指出随着移动互联网的飞速发展,各类移动信息终端的数量及用户对速率的需求都呈现爆炸式增长,这对移动通信网络的能量效率(Energy Efficiency,EE)提出了更高的要求。当前,异构蜂窝网络(Heterogeneous Network,HetNet),多输入多输出系统(Multiple-Input and Multiple-Output,MIMO)及毫米波(Millimeter Wave,mm Wave)等新技术的部署从多个角度实现了无线通信网络性能的优化。然而,密集小区及新技术的部署,使得系统能耗也急剧上升,探究有效的节能方法迫在眉睫。目前,能量与信息同传的无线携能通信网络(Wireless Powered Communication Network,WPCN)为能量收集(Energy Harvesting,EH)提供了支持,设备可以收集来自于周边基站信息传输时所携带的射频(Radio-Frequency,RF)信号能量,降低来自于电源的供能,为绿色通信的研究指明了一个方向。本文主要对无线携能异构蜂窝网络下的能效进行了研究,围绕MIMO网络,能量波束成形(Energy Beamforming,EB)及mm Wave网络叁个方面,构建了能量收集场景,以随机几何(Stochastic Geometry,SG)为理论指导,建立了一个易处理的数学模型,对系统的电源能量供应概率(Power Supply Probability,PSP),吞吐量及EE等系统指标进行了推导分析,引入伪随机变量,得到了在不同场景下性能指标的近似闭合表达式,仿真结果验证了理论分析的准确性并给出了有洞见的见解。本文的主要创新点和贡献如下所示:1)针对无线携能MIMO HetNet场景,本文推导并分析了电源PSP,吞吐量及能效等性能指标。基于泊松点过程(Poisson Point Processes,PPP)分布的基站和用户,本文利用Campbell定理及概率生成函数(Probability Generating Functional,PGFL)在PPP中的数学特性得到了各项性能指标的闭合表达。结果表明,所提新网络场景下的性能明显优于传统网络。2)在无线携能MIMO HetNet的基础上,本文选择部分非EH基站采用最大比传输(Maximum Ratio Transmission,MRT)预编码方法,参与波束成形,它们可以形成能量波束成形层基站,收集额外的能量。本文基于随机几何工具分析并证明了能量波束成形节点的引入及无线能量收集的参与可以有效降低系统的功率损耗,同时显着提升MIMO异构蜂窝网络中的吞吐量和EE的性能。。3)针对Sub-6 GHz及毫米波混合组网的无线携能场景,本文假定在密集小区的小基站部署毫米波频段,获取更高的数据速率,密度较低的宏小区基站部署低于6 GHz的传统频段信号,确保信号的广泛覆盖,高增益的方向性天线配置于小基站,以避免mmWave高的近场路径损耗。本文基于随机几何工具分析并证明了混合网络在能效方面明显优于传统异构网络,高密度EH基站的部署可以进一步提升混合网络的能效,为未来的网络新部署提供了参考方向。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-18）
于晓阳[7]（2019）在《传统蜂窝网对NB-IoT物联网性能的影响研究》一文中研究指出从分析NB-IoT物联网技术开始,介绍了NB-IoT系统的物理层以及与其他系统的共存情况、介绍了LTE系统和GSM系统,以及分析了它们对NB-IoT物联网系统影响研究必要性。主要研究了LTE系统对NB-IoT物联网系统的影响,分为stand-alone、guard-band和in-band叁种场景,分析了吞吐量损失情况和SINR损失情况;研究了GSM系统对NB-IoT物联网系统的影响,同样计算了吞吐量损失和SINR损失情况。通过以上研究表明;传统蜂窝网对NB-IoT物联网系统的影响很小。(本文来源于《通信技术》期刊2019年03期）
廖晓闽,严少虎,石嘉,谭震宇,赵钟灵[8]（2019）在《基于深度强化学习的蜂窝网资源分配算法》一文中研究指出针对蜂窝网资源分配多目标优化问题,提出了一种基于深度强化学习的蜂窝网资源分配算法。首先构建深度神经网络(DNN),优化蜂窝系统的传输速率,完成算法的前向传输过程;然后将能量效率作为奖惩值,采用Q-learning机制来构建误差函数,利用梯度下降法来训练DNN的权值,完成算法的反向训练过程。仿真结果表明,所提出的算法可以自主设置资源分配方案的偏重程度,收敛速度快,在传输速率和系统能耗的优化方面明显优于其他算法。(本文来源于《通信学报》期刊2019年02期）
池凯凯,汤泽锋,祝驿楠,邵奇可[9]（2019）在《无线蜂窝网中用于D2D多播簇的高效多播方案》一文中研究指出在无线蜂窝网中使用设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信技术,可以有效卸载基站的流量。文中研究基站到某个小区域(如一幢办公楼)内多个设备的基于D2D通信的高效数据多播,提出了一种基于D2D通信的包接收率(Packet Reception Ratio,PRR)和包平均转发次数(Average Packet Retransmission times,APRT)可控的多播方案,并分别以PRR下限约束下的APRT最小化(PRR constrained APRT minimization,APRT-M)和APRT上限约束下的PRR最大化(APRT constrained PRR maximization,PRR-M)为目标,最优化中继节点最大转发次数。相比于传统方案,所提方案可显着降低BS的多播负载。APRT-M方式以尽可能降低PRR(但不小于给定值)为代价来最小化APRT,而PRR-M方式以尽可能增大APRT(但不大于给定值)为代价来最大化PRR。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年01期）
庄嵩杰[10]（2019）在《基于蜂窝网基站规划的广电网络机房布局模式研究》一文中研究指出本文介绍了国内无线运营商蜂窝网络规划基站的模型和实践方法,并借鉴该方法研究在广电有线机房领域的应用方式,根据蜂窝网和有线网不同的物理特性构建出了广电机房独有的布局模型,并进行了模拟方案制定,为广电机房布局规划提出了新思路。(本文来源于《广播与电视技术》期刊2019年01期）
蜂窝网论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对移动蜂窝网对多目标难以检测识别且定位精度不高的问题,提出一种基于蜂窝网结构的多目标自动辨识定位方法。首先,根据对监测区域内目标源的多次定位结果方差来判别是否有多目标存在;其次,采用k-means无监督学习对定位点进行聚类,由于k-means算法的最优簇数难以确定,因此提出了一种基于波束分辨率的k值裂变算法来确定k值,并确定聚类中心;最后,为了提高接收信号的信噪比,通过各聚类中心确定波束方向,再使用基于线性约束的窄带波束形成器依次接收不同波束方向信号,分别对各目标源进行到达时间差定位。仿真结果表明,对于解决多目标定位问题,相对于时延估计算法和概率假设密度(PHD)滤波器算法,所提多目标自动辨识定位方法能够提高接收信号约10 dB的信噪比,对应的时延估计误差的克拉美罗下界能够下降约67%,定位精度相对误差可提高10个百分点以上,而且算法简洁有效,各次定位相对独立,具有较高的效率和较好的稳定性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
蜂窝网论文参考文献
[1].金明录,郭楠.基于Thomas簇过程的异构蜂窝网能量效率分析[J].通信学报.2019
[2].苗晟,董亮,董建娥,钟丽辉.基于蜂窝网结构的多目标自动辨识定位方法[J].计算机应用.2019
[3].潘春雨.软件定义蜂窝网中的资源管理技术研究[D].北京邮电大学.2019
[4].周嘉维.蜂窝网中增强D2D保密性能研究[D].重庆邮电大学.2019
[5].钟州,张波,戚晓慧,黄开枝.多天线全双工中继辅助的异构蜂窝网物理层安全性能分析[J].通信学报.2019
[6].高军.无线携能异构蜂窝网能效研究[D].北京邮电大学.2019
[7].于晓阳.传统蜂窝网对NB-IoT物联网性能的影响研究[J].通信技术.2019
[8].廖晓闽,严少虎,石嘉,谭震宇,赵钟灵.基于深度强化学习的蜂窝网资源分配算法[J].通信学报.2019
[9].池凯凯,汤泽锋,祝驿楠,邵奇可.无线蜂窝网中用于D2D多播簇的高效多播方案[J].计算机科学.2019
[10].庄嵩杰.基于蜂窝网基站规划的广电网络机房布局模式研究[J].广播与电视技术.2019