超密集无线异构网络中能量有效的网络协作通信研究

Ultra-dense wireless heterogeneous networks have been recognized as the most promising 5G network-organization technique to meet the 1000× data challenge imposed on cellular networks and the dramatic spectral efficiency (SE) improvement requirements. However, counter to the expected 5G vision, although benefiting from the SE improvement, ultra-dense network deployment significantly increases system energy consumption and thus decreases network energy efficiency (EE). Network cooperation is an extremely effective method to solve this conflict and nowadays is spurring extensive research interests. Nevertheless, studies on the field are still at a very primary stage and there are a large number of unexplored fundamental theoretical problems and key technical challenges. In this project, we investigate energy-efficient network cooperation from two aspects of macroscopic network matching and microscopic resource aggregation in ultra-dense wireless heterogeneous networks by exploiting their unique capabilities in overall network management and network diversity. Specifically, we first develop base station on/off strategies that are adaptive to both temporal and spatial traffic variations, and then devise user association policies that can balance network loads and improve both EE and SE. By these, we achieve the first-level matching between network supply and users’ requirements. Further, we propose anti-interference cross-network resource allocation schemes to match resource supply and users’ requirements at the second level. In general, by this project, we aim to increase network EE by orders of magnitude with guaranteed SE requirements in ultra-dense wireless heterogeneous networks.

超密集无线异构网络被公认为是解决蜂窝网络1000×数据量挑战、大幅提升谱效最富有前景的5G组网技术。但是，与5G愿景背道而驰的是网络的超密集化部署在带来谱效提升的同时也极度地增大了系统的能耗，降低了通信能效。跨网协作是解决此矛盾的一种极为有效的手段，相关研究正处在起步阶段，诸多具有挑战性的基础理论与关键技术尚待攻克。本项目旨在利用超密集异构网络具有的全网管理能力和特有的网络分集，从宏观的网络匹配与微观的资源聚合两方面探索高能效网络协作理论与技术。首先开发自适应于业务负载时空变化的基站开关控制策略，其次设计能均衡负载、改善能谱效率的用户关联机制，以实现网络供给与用户需求间的第一级匹配，并进一步提出抗干扰的跨网联合资源分配方案以实现资源供给与用户需求间的第二级匹配。通过此研究，本项目拟实现在超密网络中在保证需求的谱效的基础上网络能效有量级的提升。

本项目自开展以来，致力于攻关超密集无线异构网络中能量有效的网络协作通信关键理论与核心技术，项目推进顺利，申报书中所设定的研究内容和目标都得到了很好的完成，取得了一系列原创性研究成果。具体地，设计了一种基于人工智能的高能效超密异构网络架构，研究了异构云接入网络的绿色运营和性能均衡，开发了联合优化异构网络基站开关、用户关联、资源分配的方案（网络能耗降低41%），并针对D2D网络中的频谱共享问题提出了一种高性能解决方案（用户接纳率提升3.5倍）等。此外，在异构网络的空间架构技术与应用、超密异构网络的能效-时延折衷理论与应用以及异构网络中数据的智能绿色传输方面也取得了不少具有实用价值的研究成果。..在项目执行期内，共发表SCI期刊论文13篇（其中中科院一区论文10篇、二区论文2篇、三区论文1篇）、国际会议论文4篇、中文核心期刊1篇，一篇论文入选2017年度ESI前1%高被引。培养硕士研究生12名，协助团队指导博士研究生2名、硕士研究生4名，其中3人4次获得国家奖学金、3人获得优秀毕业生等荣誉称号。基于该项目的研究成果和前期积累，在项目执行期内，项目负责人先后荣获西安电子科技大学2018年度优秀博士学位论文奖、陕西省2018年度优秀博士学位论文奖，入选中国科协2017年度“青年人才托举工程”，荣获华中科技大学2018年度“学术新人奖”，入选湖北省2018年度“楚天学者”计划。