面向5G超密集网络基站协同节能关键技术研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-21页 |
| 1.1 绿色通信研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 绿色通信技术的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 基站休眠算法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 选题目的和意义 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的研究内容及章节安排 | 第18-21页 |
| 2 超密集网络与基站节能技术 | 第21-31页 |
| 2.1 UDN架构与部署 | 第21-24页 |
| 2.1.1 UDN网络架构 | 第21-22页 |
| 2.1.2 宏-微部署场景 | 第22-23页 |
| 2.1.3 微-微部署场景 | 第23-24页 |
| 2.2 能量效率度量指标 | 第24-27页 |
| 2.2.1 元件级能量效率 | 第24-25页 |
| 2.2.2 设备级能量效率 | 第25-26页 |
| 2.2.3 网络级能量效率 | 第26-27页 |
| 2.3 基站节能技术 | 第27-30页 |
| 2.3.1 基站设备级节能 | 第27-28页 |
| 2.3.2 基站间协作节能 | 第28页 |
| 2.3.3 小区缩放技术 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于遗传算法的基站集中式休眠 | 第31-43页 |
| 3.1 系统模型 | 第31-37页 |
| 3.1.1 系统网络模型 | 第31-33页 |
| 3.1.2 系统能耗模型 | 第33-34页 |
| 3.1.3 系统接入模型 | 第34-37页 |
| 3.2 基于遗传算法的集中式休眠策略 | 第37-42页 |
| 3.2.1 遗传算法基本理论及特性 | 第37-39页 |
| 3.2.2 遗传算法模型构造 | 第39-41页 |
| 3.2.3 算法设计流程 | 第41-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于分簇的基站动态休眠方案 | 第43-57页 |
| 4.1 主要思想与结构 | 第43页 |
| 4.2 分簇时间段的划分 | 第43-45页 |
| 4.2.1 基于能耗和复杂度均衡建立模型 | 第43-44页 |
| 4.2.2 分簇时间点计算 | 第44-45页 |
| 4.3 基站分簇算法 | 第45-54页 |
| 4.3.1 基于协同因子的分簇模型设计 | 第46-48页 |
| 4.3.2 分簇算法的具体过程 | 第48-54页 |
| 4.4 算法复杂度分析 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 仿真结果与分析 | 第57-68页 |
| 5.1 仿真参数设置 | 第57-58页 |
| 5.2 仿真结果与性能分析 | 第58-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结及展望 | 第68-70页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 图索引 | 第74-75页 |
| 表索引 | 第75-76页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |
