谢勇[1]（2016）在《TD-SCDMA系统中HSDPA调度算法研究》文中研究说明为了满足人们对移动状态下高速数据速率的需求,3GPP提出了高速下行分组接入（High Speed Downlink Packet Acess）技术。作为TD-SCDMA系统的研究技术,HSDPA引入了新的传输信道和物理信道,并采用快速调度、混合自动请求重传（Hybrid ARQ）和链路自适应技术,使得TD-SCDMA系统的下行数据速率从384kbps提高到2.8Mbps,同时大大降低了业务传输时延。快速分组调度作为HSDPA的一项关键技术,决定着整个3G系统的性能,具有重大的研究意义。本论文从HSDPA的概念和原理入手,分析了其中的几种关键技术,特别是研究了调度算法。分析了调度算法的实现过程、原则、输入输出参数和评估指标。在此基础上,本论文设计实现了一个新的HSDPA系统级仿真平台,作为研究与改进HSDPA调度算法的仿真环境。本论文在现有HSDPA调度算法的基础上,提出了一种新的混合业务分组调度算法。该算法可以在兼顾各种业务的QoS要求的同时,最大化整个系统的吞吐量,从而最大化频谱利用率。对于流媒体这种对时延和速率都有要求的业务类型,新算法在经典的比例公平算法的基础上,增加了时延和速率两项权重因子。业务当前感知到的时延和速率越偏离QoS的要求,它对应的权重因子就越高。对新算法在搭建的系统级仿真平台上做了性能研究,并与经典的M-LWDF算法做了对比。利用与实际商用3G网络一致的混合业务模型,新算法可以提供更低的业务时延,更小的速率波动和更高的系统容量,因此具有较大的实际工程意义。
江丽丽[2]（2014）在《基于HSDPA的中继调度算法研究》文中研究表明随着UMTS系统的演进,HSDPA技术已经成为增强UMTS系统下行链路性能的主要手段。中继技术由于能够提高系统性能包括系统吞吐率和系统覆盖等已经被列入LTE-A标准化进程。鉴于此,HSDPA标准也在开始讨论是否通过引入中继来提高系统性能。但是中继的引入给传统的HSDPA系统调度带来新的问题,因此本论文重点讨论HSDPA中继系统中的调度问题,包括实时业务和非实时业务。在传统的HSDPA系统中,对于实时业务的调度,目前主流的调度算法是修正的最大加权时限优先（M-LWDF）算法,虽然可以继续采用该算法,但由于中继的引入,中继用户的延时增加必然会导致中继用户的丢包率增大,而且由于采用的是Type I中继,中继可以独立调度该中继下的用户,因此其时延并不是一个确定值,而是一个随机变量。此外,由于基站到中继的链路性能较好,可以将多个用户的分组聚合到同一个传输块中进行传输,此时基站需要确定分组聚合的策略。通过对以上问题的分析,本文提出了一种改进的M-LWDF算法,来设计中继的调度优先级。该调度优先级计算中不仅考虑到中继用户第二跳的时延和分组聚合还考虑到中继用户在基站端急需传输的分组数。仿真中,通过VoIP业务对该算法进行了验证,结果表明该算法能够在保证用户QoS要求的前提下,提高系统吞吐量。对于非实时业务的主流调度算法是比例公平调度算法,该算法可以在吞吐率和公平性之间取得很好的折中。但当HSDPA系统引入中继后,采用FDM中继无法调整中继回程链路在无线帧中所占的时间比例,因此该算法无法保证基站用户和中继用户之间的公平性。鉴于此,本文通过分析系统公平性与系统无线资源分配的关系,提出了一种增加中继优先级修正因子以保证全局公平性的调度方案,并通过系统级仿真对方案的性能进行了分析。仿真结果表明,该算法在系统吞吐率和公平性两个方面都有较好的性能表现。
辛春红[3]（2014）在《HSxPA数据业务优化技术研究》文中提出相比于稳定的语音业务,数据业务则有着急速增长的趋势。衡量语音业务的时间最多是每天24小时,而衡量数据业务的流量却不是固定不变的。所以,WCDMA的网络优化内容也必须跟随市场需求的步伐,并以保证传输质量为核心,因此对HSxPA数据业务优化工作的重要性已经不言而喻。当然若要为移动着的用户提供完全的无缝链接实在很难,比如,HSxPA从吞吐率测量上看,还存在业务无法建立或突然掉线,速率大范围波动,以及速率低等问题。因此,对HSxPA数据业务的优化就成了非常重要的工作,而决定HSxPA数据业务性能的最根本因素是它的关键算法,那么对优化算法的研究才是HSxPA数据业务优化的重中之重。本文主要针对HSxPA数据业务的优化技术进行了研究。首先对HSDPA和HSUPA的原理和关键技术加以简单介绍;然后对影响HSxPA的主要算法AMC、HARQ和分组调度算法进行了梳理和解析,重点分析了 HSxPA数据业务中分组调度算法常用的RR算法、MAX-C/I算法、MAXPO算法、PF算法和M-LWDF算法。在HSDPA系统中,基于现有的分组调度算法未考虑AMC技术的情况,因此在分析RR算法、MAXC/I算法和MAX PO算法不足的基础上提出HSDPA分组调度优化算法,既考虑信道和缓存队列,还考虑了调制编码和多码传输,并进行了三组数据的仿真实验及仿真分析,验证HSDPA分组调度优化算法在吞吐量性能上优于RR算法、MAX-C/I算法及MAX PO算法。最后本文对HSUPA分组调度算法进行研究,在分析PF算法和M-LWDF算法不足的基础上提出了 HSUPA分组调度优化算法,算法基于分组业务包括实时业务和非实时业务对时延和质量的不同要求,分成两个阶段,第一个阶段先判断用户的类型,如果是实时用户,那么选用M-LWDF算法,如果是非实时用户,则采用PF算法。第二个阶段,引入L因子,对实时用户和非实时用户再次筛选,以减少非实时业务的排队时间。通过对九组数据的仿真实验,对M-LWDF算法、PF算法及HSUPA优化算法进行对比分析,肯定了优化算法能在保证用户Qos基础下,有效地提高系统的吞吐量。
侯煜[4]（2014）在《异构网中下行信号干扰协调方法的研究》文中研究说明随着移动互联网和智能终端的发展以及UMTS系统的演进,高速下行链路分组接入（HSDPA）技术已经成为增强UMTS系统链路性能的重要手段。异构网技术由于引入了低功率节点,如微微（Pico）基站、家庭（Femto）基站和中继（Relay）基站等,达到降低宏基站负载、提升网络容量和增强网络覆盖的目的。鉴于此,UMTS HSDPA系统中引入异构网技术来提高系统性能也是很有实际意义的。本论文重点研究了在UMTS系统中引入异构网技术后的下行信号干扰协调问题,主要是Macro-Pico异构网中Pico基站边缘下行高干扰用户的干扰协调问题。论文首先对异构网技术进行了介绍,重点对异构网中的干扰类型进行了分类和总结,对基于LTE架构和UMTS系统的异构网的区别进行了分析,并介绍了异构网中的低功率节点覆盖增强技术（RE）以及基于时域、频域、空域和码域的下行干扰协调技术,重点对几乎空白子帧方案（ABS方案）进行了综述。其次,论文对传统的ABS干扰协调方案中ABS子帧比例的确定方法进行了介绍,提出了一种改进的ABS子帧比例确定方法,并进行了仿真分析。之后论文对ABS方案和多流方案的适用情况进行了分析,提出了一种ABS方案和多流方案相结合的干扰协调方案,该方案将Pico基站边缘高干扰用户分类为ABS用户和多流用户,对不同的用户采用不同的干扰协调方案。仿真结果表明了该方案在某些场景下比单独使用ABS方案有优势。针对传统的ABS方案的缺点,论文提出了一种下行的空域干扰协调方案,即Macro基站在ABS子帧上并不是完全不发送数据,而是采用基于有限码本的预编码进行数据传输,在减小Macro基站对Pico基站边缘用户的下行干扰的同时,使Macro基站用户性能不受太大影响。我们对不采用干扰协调的情况（Norm）、采用ABS方案的情况以及采用所提方案（CS）的情况进行了仿真比对,结果表明,所提的方案在用户平均吞吐率的性能上好于ABS方案,更接近于Norm方案；在最差5%用户吞吐率性能上,所提方案优于Norm方案,更接近于ABS方案,取得了较好的性能折中。这说明所提干扰协调方案能够在让Pico基站边缘高干扰用户性能提高的前提下,保证系统吞吐量。
于淼[5]（2013）在《最大化视频业务QoE的HSDPA分组调度算法》文中认为HSDPA网络可支持的高数据传输速率以及移动终端性能的增强，使得越来越多的多媒体业务在移动终端上得以应用。随着三网融合的迅速发展，人们将会通过无线网络体验到更多的互联网和广播电视网业务。移动业务的迅速增长满足人们获取信息的要求，同时也对HSDPA网络的无线资源分配发起了挑战。然而视频数据流和无线信道内在的特点严重制约着无线视频传输质量。传统的无线分组调度算法以服务质量（QoS）为核心，难以保证视频的体验质量（QoE）。将视频业务的QoE参数引入到无线分组调度算法中是提高无线视频传输质量的有效途径。本文重点关注视频业务，主要工作如下：首先总结视频业务在UMTS网络中的QoS保证机制；其次搭建自适应下载视频流在UMTS网络中传输的实验平台，通过该平台观看者可以实时感受到视频画面在无线传输环境下的质量变化；最后提出最大化QoE的HSDPA分组调度算法，并在搭建的实验平台上仿真分析，实验结果表明，和传统调度算法相比，该算法能够极大地提高视频业务的体验质量。
陈婧[6]（2013）在《HSDPA下行信道均衡算法研究与仿真》文中研究表明由于HSDPA的扩频增益不高,再加上码的白相关特性不理想,系统中仍存在一些多径干扰难以得到抑制。要解决这些问题,就需要引入信道均衡。本文研究了一种适用于HSDPA系统的均衡算法——广义RAKE算法,即G-RAKE算法。首先,对HSDPA系统的关键技术,新引入的物理信道以及HS-DSCH的信道编码过程进行了讨论与说明。接着,在RAKE的基础上,研究了G-RAKE的基本原理,并讨论了它的干扰抑制特性。噪声径的选择算法对G-RAKE的性能影响很大。由于传统的固定噪声径选择算法的噪声径太多,导致合并系数的计算复杂度上升,本文提出了一种自适应的噪声径选择算法,通过减少噪声径,降低了合并系数的计算复杂度,同时由于以最大程度地提高信干噪比为选径原则,也降低了误块率。MIMO技术与HSDPA的融合是近几年的一大热点,文章针对MIMO HSDPA系统,提出了一种MIMO G-RAKE模型,并在该模型的基础上,实现了三种等效信道响应与干扰和噪声协方差矩阵的估计算法,第一种是理想的参数已知的估计算法G-1,第二种是基于导频信道的估计算法G-2,第三种是前两种算法的结合G-3。预编码能够提升MIMO系统的性能,鉴于此,本文在MIMO HSDPA仿真链路中实现了一种基于固定码本的预编码,并研究了预编码条件下的MIMO G-RAKE算法性能。通过上的研究与仿典,首先验证了G-RAKE的干扰抑制特性,在此基础上,通过将采用白适应噪声径选择算法的G-RAKE与采用一种固定噪声径选择算法的G-RAKE的误比特性能进行仿真,前者比后者多获得9dB的增益。在之后对MIMO G-RAKE中的三种等效信道响应与干扰和噪声协防矩阵的估计算法的误块性能进行了仿真,通过结果可以看出G-1比G-3多获得2dB的增益,G-2比G-3少获得2dB的增益。预编码条件下的MIMO G-RAKE仿真结果显示,G-RAKE相对于RAKE可以获得至少4dB的增益。
宋仪强[7]（2012）在《HSDPA系统中分组调度算法的研究》文中研究表明分组调度技术是无线分组数据传输中的关键技术，它控制着共享资源的分配，决定了系统分组数据传输的性能而且影响着整个系统的容量和效率。高速下行分组接入HSDPA（High Speed Downlink Packet Access）系统中新引入了高速共享信道，这就要求分组调度技术具有更高的性能和更好的灵活性，以维持和提升HSDPA技术的优势。所以本文针对当前HSDPA调度算法应用的现状，对HSDPA系统的分组调度问题进行了研究，主要研究成果如下：首先，针对一般的无线通信系统，分析了分组调度算法的各项要素，对HSDPA系统中几种经典的分组调度算法进行了研究，针对不同的业务类型对其进行了实验仿真，并分别对它们的各项性能，如系统吞吐量、分组呼叫时延和用户公平性等，进行了分析比较。其次，为了同时支持实时业务与非实时业务，对可以同时满足不同业务QoS（Quality Of Service）要求的调度算法进行了研究。改进的调度算法通过引入时延权重因子，以正比公平调度PF（Proportional Fairness）和修正的最大权重延迟优先调度M-LWDF（Modified Largest Weighted Delay First）为基础，对到达的分组数据进行调度，并从系统吞吐量和用户公平性等方面对算法进行仿真，分析了改进后调度算法的各项性能。最后，对支持流媒体业务的调度算法进行了研究。改进的调度算法仍然可以同时支持实时业务与非实时业务，算法通过引入吞吐量门限，使用正比公平调度PF和修正的最大权重延迟优先调度M-LWDF相结合的方式，对到达的分组数据进行混合调度，并对新算法进行了实验仿真，从系统吞吐量和用户公平性等方面分析了改进后调度算法的性能。
明彩叶[8]（2011）在《基于HSDPA系统的分组调度算法研究》文中提出HSDPA即高速下行分组接入技术,作为一种超3G的主流技术,在不改变原有网络结构的情况下,显着地增强了下行链路的性能。未来的移动通信以数据传输为主,对数据业务进行资源管理的分组调度算法是无线资源管理的重要组成部分。因此,对分组调度算法进行相应的研究,对于HSDPA系统性能有着重要的影响。本文从HSDPA系统的基本原理出发,深入分析HSDPA系统的关键技术,重点研究了分组调度算法与队列管理算法中的RED算法。在此基础上,针对传统的队列算法分离队列管理和队列调度的缺点,充分考虑队列输入端与输出端的相互配合,给出了一种结合两种机制的改进型M-LWDF算法——QM-LWDF算法。QM-LWDF算法将RED算法中的分组丢包率与M-LWDF分组调度算法相结合,在M-LWDF算法基础之上引入队列长度因子,综合考虑时延因素和队列长度因素对丢包率的影响。仿真表明,QM-LWDF算法在缓存队列长度有限的情况下,有效地增大了系统吞吐量,减小了丢包率。
张文菲[9]（2010）在《基于TD-HSDPA的系统仿真平台及空分复用技术的研究与实现》文中研究表明目前,随着移动用户群的迅速增长和移动业务需求的多样化发展,作为第三代移动通信系统之一的TD-SCDMA系统,已经难以很好的保证用户的满意度,因此引入了高速下行链路分组接入（HSDPA）技术,为了在数据通信领域的激烈竞争中占得先机,进一步优化HSDPA中的算法,能够持续以最小代价提升数据用户的感受度,最大程度地提升空中接口吞吐量变得十分关键,因而本文在此方向上做出一定的尝试。而对HSDPA进行整体研究前,构建系统级的仿真平台非常重要。本课题所做的工作主要如下:1.本文深入研究了TD-SCDMA以及HSDPA的系统架构和原理,在此基础上实现了应用HSDPA的TD-SCDMA系统级仿真平台。该平台完成了对HSDPA特有数据模块的建模,包括自适应调制编码模块、自动混合请求重传模块、快速调度模块等。该平台具有良好的易用性和扩展性,可作为进一步研究HSDPA技术或评估新算法的基础。2.结合HSDPA里所采用的自适应链路机制提出了一种自适应调制编码与功率控制相结合的技术,即在原有的TD-HSDPA系统中引入动态功率控制技术,优化其性能,并借助仿真平台实现算法,证明该方法的优越性。3.本课题对利用智能天线进行空分复用进行了研究,设计了一套应用于TD-HSDPA系统的室外空分复用装置,并在本文所述的HSDPA系统仿真平台下进行了仿真验证,结果显示该装置能在HSDPA的基础上进一步提升系统吞吐量。
霍婷婷[10]（2009）在《HSDPA系统中混合ARQ技术与分组调度算法研究》文中认为目前,随着第三代移动通信技术的不断发展,许多数据业务如视频、流媒体下载等需要系统提供更高的传输速率和更短的时延。为了更好地发展数据业务,3GPP对空中接口作了改进,引入了高速下行分组接入HSDPA技术。HSDPA技术一方面能够满足高速增长的互联网业务、实时业务和多媒体应用对网络带宽、QoS和可扩展性提出的更高要求,另一方面能够解决无线信道易受干扰、衰落等问题,因此,广受运营商关注。论文重点研究了应用在HSDPA系统中的混合ARQ技术和分组调度算法。论文的主要研究内容与研究成果包括以下两个方面:（1）混合ARQ技术HARQ的研究。在HSDPA系统中引入HARQ技术后,系统性能是否有所改善,优势是否突出,这是论文的一个研究重点。在分析HARQ重传协议与功能实现方案的基础上,研究了HARQ重传合并方案及HARQ技术引入对系统性能的影响,仿真结果表明在低信噪比环境下HARQ技术对HSDPA系统实现高速数据传输起着至关重要的作用,且Type-Ⅲ型HARQ对系统性能的影响最大。重点研究了基于星座图重构的HARQ技术,结合HSDPA的调制方式研究了星座图重构过程,并把星座图重构技术与HARQ重传合并方案相结合应用在HSDPA系统中,仿真结果表明这两种技术的结合在低信噪比条件下能大大提高系统的性能,且未明显增加系统的复杂度。（2）分组调度算法的研究。从系统吞吐量、用户公平性等方面分析研究了支持非实时业务的三种经典分组调度算法RR、Max C/I和PF。针对PF算法存在重传时延过长会导致系统资源浪费的问题,提出了一种结合HARQ的增强型正比公平调度算法HPF及基于该算法的分组调度模型,其中HARQ基于星座图重构,HPF算法通过提高重传分组的优先级降低重传时延,提高系统资源利用率;搭建了OPNET网络仿真平台,用对比方法,从公平性、系统吞吐量和数据延迟等方面对HPF算法进行了仿真,仿真结果表明HPF算法在降低重传时延的同时,仍能保证系统的吞吐量和用户接入的公平性。
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。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
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。
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 选题意义和目的 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 1.4 前人对本选题的研究情况 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 HSDPA系统及其原理 |
| 2.1 HSDPA的概念 |
| 2.1.1 HSDPA的基本原理 |
| 2.1.2 3G通信系统中的业务类型 |
| 2.2 HSDPA的关键技术 |
| 2.2.1 AMC |
| 2.2.2 HARQ |
| 2.2.3 调度算法 |
| 2.3 HSDPA物理层技术 |
| 2.3.1 高速下行共享信道（HS-DSCH） |
| 2.3.2 高速共享控制信道（HS-SCCH） |
| 2.3.3 高速共享信息信道（HS-SICH） |
| 2.4 HSDPA的MAC-hs子层 |
| 2.4.1 UTRAN侧的MAC-hs实体 |
| 2.4.2 UE侧的MAC-hs实体 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 HSDPA调度算法的分析与比较 |
| 3.1 HSDPA调度的工作原理 |
| 3.1.1 调度原则 |
| 3.1.2 输入参数 |
| 3.1.3 评估指标 |
| 3.2 经典的HSDPA调度算法 |
| 3.2.1 基于轮循（RR）的算法 |
| 3.2.2 基于C/I的算法 |
| 3.3 HSDPA调度算法的发展和分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 HSDPA调度算法的改进与设计 |
| 4.1 HSDPA调度算法的改进 |
| 4.2 调度算法仿真平台 |
| 4.2.1 仿真平台具体实现 |
| 4.2.2 用户移动性建模 |
| 4.2.3 无线信号传播模型 |
| 4.2.4 智能天线技术建模 |
| 4.2.5 物理层构成及信道模型 |
| 4.3 调度算法性能仿真 |
| 4.3.1 单小区场景 |
| 4.3.2 多小区场景 |
| 4.3.3 其他用户比例下的仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 移动通信系统发展概述 |
| 1.2 中继技术简介及研究现状 |
| 1.3 HSDPA技术简介和关键技术 |
| 1.4 论文研究背景及组织结构 |
| 第2章 HSDPA技术中的分组调度算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分组调度算法性能指标 |
| 2.2.1 分组调度算法性能指标 |
| 2.2.2 设计分组调度算法需要考虑的因素 |
| 2.3 HSDPA中的非实时业务分组调度算法 |
| 2.4 HSDPA中的实时业务分组调度算法 |
| 2.5 HSDPA系统中的中继调度 |
| 第3章 基于HSDPA中继系统中实时业务调度算法及仿真 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型与问题描述 |
| 3.2.1 资源约束 |
| 3.2.2 QoS约束 |
| 3.3 HSDPA中继系统中改进的M-LWDF算法 |
| 3.3.1 分组队列调度优先级计算原则 |
| 3.3.2 算法实现过程 |
| 3.4 仿真结果及性能分析 |
| 3.4.1 系统吞吐量 |
| 3.4.2 QoS性能 |
| 3.4.3 公平性 |
| 第4章 基于HSDPA中继系统中非实时业务调度算法及仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.3 问题描述与分析 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 问题分析 |
| 4.4 基于公平性的两层PF调度算法设计 |
| 4.4.1 分组队列调度优先级计算原则 |
| 4.4.2 算法具体实现过程 |
| 4.5 仿真结果及性能分析 |
| 4.5.1 吞吐率 |
| 4.5.2 公平性比较 |
| 第5章 结束语 |
| 5.1 本文工作总结及主要贡献 |
| 5.2 进一步的研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与组织结构 |
| 第2章 HSxPA数据业务关键技术及主要算法 |
| 2.1 HSDPA原理与关键技术 |
| 2.1.1 HSDPA系统架构 |
| 2.1.2 HSDPA关键技术 |
| 2.2 HSUPA原理与关键技术 |
| 2.2.1 HSUPA系统架构 |
| 2.2.2 HSUPA关键技术 |
| 2.3 HSxPA数据业务的主要算法 |
| 2.3.1 AMC算法 |
| 2.3.2 HARQ算法 |
| 2.3.3 分组调度算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 HSDPA分组调度优化算法的设计与仿真分析 |
| 3.1 HSDPA主要分组调度算法的不足 |
| 3.1.1 RR算法的不足 |
| 3.1.2 MAX C/I算法的不足 |
| 3.1.3 MAX PO算法的不足 |
| 3.2 HSDPA分组调度优化算法的设计 |
| 3.2.1 HSDPA分组调度优化算法的参量说明 |
| 3.2.2 HSDPA分组调度优化算法的策略 |
| 3.3 HSDPA分组调度优化算法的仿真分析 |
| 3.3.1 仿真工具及参数设置 |
| 3.3.2 HSDPA分组调度优化算法的吞吐量仿真分析 |
| 3.3.3 HSDPA分组调度优化算法的公平性仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 HSUPA分组调度优化算法的设计与仿真分析 |
| 4.1 HSUPA主要分组调度算法的不足 |
| 4.1.1 PF算法的不足 |
| 4.1.2 M-LWDF算法的不足 |
| 4.2 HSUPA分组调度优化算法的设计 |
| 4.2.1 HSUPA分组调度优化算法的考虑因素 |
| 4.2.2 HSUPA分组调度优化算法的策略 |
| 4.2.3 优先级比较的首次筛选算法 |
| 4.2.4 优先级比较的二次筛选算法 |
| 4.3 HSUPA分组调度优化算法的仿真分析 |
| 4.3.1 对实时业务的调度性能的仿真分析 |
| 4.3.2 对非实时业务的调度性能的仿真分析 |
| 4.3.3 对混合业务的调度性能的仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 移动通信系统的发展概述 |
| 1.2 异构网技术简介 |
| 1.2.1 异构网节点的分类 |
| 1.2.2 异构网技术的研究现状 |
| 1.3 HSDPA技术简介 |
| 1.3.1 协议架构 |
| 1.3.2 关键技术 |
| 1.3.3 研究背景 |
| 1.4 论文主要内容和组织结构 |
| 1.4.1 论文的主要内容 |
| 1.4.2 论文的组织结构 |
| 第2章 异构网中的干扰协调技术 |
| 2.1 异构网中的干扰问题 |
| 2.2 小区覆盖增强技术 |
| 2.2.1 小区选择 |
| 2.2.2 Pico基站的布置 |
| 2.3 Macro基站对Pico基站用户的下行干扰场景 |
| 2.4 异构网信息交互方法 |
| 2.4.1 基站类型信息交互方法 |
| 2.4.2 小区同步信息交互方法 |
| 2.4.3 干扰信息的交互方法 |
| 2.5 异构网中的干扰协调技术 |
| 2.5.1 Macro-Pico干扰协调分析 |
| 2.5.2 基于调度的ABS干扰管理方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 UMTS异构网系统中ABS方案的研究 |
| 3.1 改进的ABS子帧比例确定方法 |
| 3.1.1 传统ABS子帧比例确定方法 |
| 3.1.2 改进的ABS子帧比例确定方法 |
| 3.1.3 仿真验证 |
| 3.2 多流方案与ABS方案 |
| 3.2.1 引言 |
| 3.2.2 ABS方案与多流方案的适用分析 |
| 3.2.3 联合方案的设计与实现 |
| 3.2.4 仿真分析 |
| 3.3 本章总结 |
| 第4章 UMTS HSDPA异构网中的空域干扰协调 |
| 4.1 系统模型 |
| 4.1.1 网络拓扑结构 |
| 4.1.2 HS-DSCH高速下行共享信道 |
| 4.1.3 MIMO与预编码 |
| 4.2 空域干扰协调策略 |
| 4.2.1 空域干扰协调基本原理 |
| 4.2.2 基于ABS方案的下行空域干扰协调方案 |
| 4.3 仿真结果与性能分析 |
| 4.3.1 仿真条件 |
| 4.3.2 仿真结果 |
| 4.3.3 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结束语 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来的工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间的研究成果和经历 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 本文的结构安排 |
| 第二章 HSDPA 中视频流的 QoS 保证机制 |
| 2.1 HSDPA 基本原理 |
| 2.1.1 HSDPA 的演进 |
| 2.1.2 HSDPA 的协议结构 |
| 2.1.3 HSDPA 支持的业务 |
| 2.1.4 HSDPA 关键技术 |
| 2.2 视频业务的 QoS 管理机制 |
| 第三章 自适应下载视频流的无线传输仿真平台 |
| 3.1 仿真平台结构 |
| 3.2 视频流自适应下载播放系统 |
| 3.2.1 动态自适应 HTTP 流（DASH） |
| 3.2.2 DASH 视频服务器 |
| 3.2.3 DASH 视频客户端 |
| 3.3 基于 NS-2 的 UMTS 系统 |
| 3.3.1 NS-2 及 EURANE |
| 3.3.2 搭建的 UMTS 系统 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 最大化 QoE 的 HSDPA 分组调度算法 |
| 4.1 QoS、QoE 及 QoE 模型 |
| 4.2 最大化 QoE 的调度算法 |
| 4.2.1 最大化 QoE 调度算法的数学模型 |
| 4.2.2 QoE 优化的简要分析 |
| 4.2.3 提出的调度算法 |
| 4.3 算法仿真及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 论文后续工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.1.1 HSDPA的主要特点 |
| 1.1.2 信道均衡的意义 |
| 1.2 论文主要研究工作及结构安排 |
| 第二章 HSDPA下行链路物理层结构 |
| 2.1 HSDPA的引入 |
| 2.2 HSDPA的关键技术 |
| 2.2.1 自适应调制编码(AMC) |
| 2.2.2 混合自动重传请求(HARQ) |
| 2.2.3 快速分组调度(FPS) |
| 2.2.4 快速小区选择(FCS) |
| 2.3 HSDPA新引入的物理信道 |
| 2.3.1 高速物理下行共享信道(HS-PDSCH) |
| 2.3.2 高速共享控制信道(HS-SCCH) |
| 2.3.3 高速专用物理控制信道(HS-DPCCH) |
| 2.3.4 专用物理信道(DPCH) |
| 2.3.5 HS-DSCH的编码过程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 G-RAKE算法及其性能研究 |
| 3.1 传统RAKE接收算法与G-RAKE接收算法 |
| 3.1.1 传统RAKE接收算法的基本原理 |
| 3.1.2 G-RAKE接收算法的提出 |
| 3.2 G-RAKE算法基本原理及性能 |
| 3.2.1 G-RAKE算法基本原理 |
| 3.2.2 G-RAKE的干扰抑制特性 |
| 3.2.3 仿真结果及分析 |
| 3.3 噪声径对G-RAKE性能的影响 |
| 3.3.1 传统噪声径选择算法 |
| 3.3.2 改进后的噪声径选择算法 |
| 3.3.3 仿真分析及比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 MIMO HSDPA系统的均衡算法 |
| 4.1 MIMO技术与HSDPA的结合 |
| 4.1.1 MIMO的基本原理和发展现状 |
| 4.1.2 MIMO信道分类 |
| 4.1.3 MIMO与HSDPA的结合 |
| 4.2 MIMO HSDPA系统中的G-RAKE系统模型 |
| 4.2.1 MIMO系统中的均衡 |
| 4.2.2 MIMO HSDPA中的G-RAKE系统模型 |
| 4.3 等效信道响应与干噪协方差矩阵的计算 |
| 4.3.1 等效信道相应与干噪协方差矩阵的计算方法 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 |
| 4.4 预编码条件下的MIMO G-RAKE |
| 4.4.1 预编码技术 |
| 4.4.2 预编码条件下的MIMO G-RAKE |
| 4.4.3 仿真结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 主要工作 |
| 5.2 下一步的研究 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 第2章 HSDPA 系统概述 |
| 2.1 无线移动通信发展概况 |
| 2.2 HSDPA 协议模型 |
| 2.3 HSDPA 的物理层结构 |
| 2.3.1 高速下行共享信道 HS-DSCH |
| 2.3.2 高速共享控制信道 HS-SCCH |
| 2.3.3 高速专用物理控制信道 HS-DPCCH |
| 2.4 HSDPA 的关键技术 |
| 2.4.1 自适应编码与调制 AMC |
| 2.4.2 混合自动重传请求 HARQ |
| 2.4.3 快速分组调度 FPS |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 HSDPA 分组调度算法 |
| 3.1 分组调度概述 |
| 3.1.1 分组调度的原理 |
| 3.1.2 无线网络中分组数据业务的分类 |
| 3.2 典型的分组调度算法 |
| 3.2.1 最大载干比调度 Max C/I |
| 3.2.2 轮循调度 RR |
| 3.2.3 正比公平调度 PF |
| 3.2.4 修正的最大权重延迟优先算法 M-LWDF |
| 3.3 算法仿真与分析 |
| 3.3.1 参数说明 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于时延权重因子的分组调度算法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 改进的基于时延权重因子的调度算法 |
| 4.2.1 算法描述 |
| 4.2.2 算法分析 |
| 4.3 算法仿真与分析 |
| 4.3.1 参数说明 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于吞吐量门限的分组调度算法 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 改进的基于吞吐量门限的调度算法 |
| 5.2.1 算法描述 |
| 5.2.2 算法分析 |
| 5.3 算法仿真与分析 |
| 5.3.1 参数说明 |
| 5.3.2 仿真结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 无线通信系统 |
| 1.2 无线资源管理概述 |
| 1.3 队列管理概述 |
| 1.3.1 拥塞与拥塞控制机制 |
| 1.3.2 队列管理基本原理 |
| 1.4 本文的主要内容与组织结构 |
| 1.4.1 本文的主要内容 |
| 1.4.2 本文的组织结构 |
| 第二章 HSDPA 系统技术 |
| 2.1 HSDPA 系统的体系结构 |
| 2.1.1 HSDPA 体系结构 |
| 2.1.2 物理层结构的改进 |
| 2.2 HSDPA 系统的标准演进 |
| 2.3 HSDPA 关键技术 |
| 2.4 HSDPA 业务类型 |
| 第三章 无线分组调度算法 |
| 3.1 分组调度概述 |
| 3.1.1 分组调度原理 |
| 3.1.2 无线分组调度算法的特点 |
| 3.1.3 分组调度的工作方式 |
| 3.2 分组调度算法性能指标 |
| 3.2.1 分组调度算法性能指标 |
| 3.2.2 设计分组调度算法需要考虑的因素 |
| 3.3 HSDPA 中的分组调度算法 |
| 3.3.1 非实时业务调度算法 |
| 3.3.2 实时业务调度算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于队列管理的分组调度算法 |
| 4.1 队列管理算法 |
| 4.1.1 队尾丢弃算法 |
| 4.1.2 RED 算法 |
| 4.1.3 RED 算法的简化 |
| 4.2 QM-LWDF 调度算法 |
| 4.2.1 队列管理与分组调度的关系 |
| 4.2.2 基于队列管理的QM-LWDF 调度算法 |
| 4.3 QM-LWDF 算法仿真设计 |
| 4.3.1 QM-LWDF 算法仿真流程设计 |
| 4.3.2 QM-LWDF 算法仿真参数配置 |
| 4.4 QM-LWDF 算法性能分析 |
| 4.4.1 最佳权值因子 |
| 4.4.2 QM-LWDF 算法性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文主要研究成果及总结 |
| 5.2 进一步研究工作建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 第三代移动通信技术 |
| 1.1.2 TD-SCDMA 的发展历程及HSDPA 的引入 |
| 1.2 3GPP 的 HSDPA 的标准化及发展现状 |
| 1.3 移动通信中的空分复用技术 |
| 1.4 本课题的来源及主要工作 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 TD-SCDMA 的系统架构及HSDPA 的引入 |
| 2.1 TD-SCDMA 的概况 |
| 2.1.1 TD-SCDMA 的网络架构 |
| 2.1.2 TD-SCDMA 无线协议体系 |
| 2.1.3 TD-SCDMA 物理层帧结构 |
| 2.2 高速下行链路分组接入技术 |
| 2.2.1 高速下行分组接入技术中的关键技术 |
| 2.2.2 TD-HSDPA 的物理信道 |
| 2.2.3 TD-HSDPA 的实现过程 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 TD-SCDMA 系统仿真平台的构建 |
| 3.1 系统仿真概要 |
| 3.2 TD-SCDMA 系统仿真平台 |
| 3.2.1 TD-SCDMA 系统仿真平台总体描述 |
| 3.2.2 TD-SCDMA 系统仿真平台设计流程 |
| 3.2.3 TD-SCDMA 系统仿真平台设计 |
| 3.3 仿真平台输出结果统计模型 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 HSDPA 仿真平台的研究与实现 |
| 4.1 HSDPA 系统仿真平台总体架构 |
| 4.2 HSDPA 系统仿真平台工作流程 |
| 4.3 HSDPA 专有模块的设计与实现 |
| 4.3.1 快速分组调度 |
| 4.3.2 混合自动请求重传 |
| 4.3.3 自适应调制编码 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.4.1 仿真场景设定 |
| 4.4.2 不同调度算法下HSDPA 的性能 |
| 4.4.3 不同的 UE category 下的 HSDPA 性能 |
| 4.4.4 不同的HARQ 类型的HSDPA 性能 |
| 4.5 基于HSDPA 的一种新型自适应链路方法 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 HSDPA 下空分复用技术的研究与实现 |
| 5.1 智能天线原理及发展状况 |
| 5.2 应用于TD-SCDMA 中的智能天线技术 |
| 5.2.1 基于最大接收功率值准则的GOB 算法 |
| 5.2.2 基于最大信噪比准则的EBB 算法 |
| 5.3 基于HSDPA 的空分复用技术 |
| 5.3.1 一套基于HSDPA 的空分复用技术的实现装置 |
| 5.3.2 引入空分复用后调度流程的改进 |
| 5.4 空分复用仿真结果分析与论证 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的主要学术论文 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 本文主要内容 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要结构 |
| 第二章 HSDPA系统概述 |
| 2.1 WCDMA系统概述 |
| 2.1.1 WCDMA系统架构 |
| 2.1.2 WCDMA主要技术 |
| 2.1.3 WCDMA系统特点 |
| 2.2 HSDPA关键技术 |
| 2.2.1 自适应编码和调制 |
| 2.2.2 混合自动请求重传 |
| 2.2.3 快速分组调度 |
| 2.2.4 高速下行共享信道 |
| 2.2.5 高速下行控制信道 |
| 2.2.6 高速专用物理控制信道 |
| 2.3 HSDPA的引入对WCDMA网络的影响 |
| 2.3.1 HSDPA与WCDMA的差异 |
| 2.3.2 HSDPA的引入对网络结构的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 HSDPA系统中混合ARQ技术研究 |
| 3.1 传统ARQ技术 |
| 3.2 混合ARQ技术HARQ |
| 3.2.1 HARQ重传协议 |
| 3.2.2 HARQ功能模块 |
| 3.3 HARQ重传机制仿真分析 |
| 3.3.1 HARQ重传合并方案 |
| 3.3.2 仿真与结果分析 |
| 3.4 基于星座图重构的HARQ技术及仿真分析 |
| 3.4.1 16QAM解调原理 |
| 3.4.2 星座图重构 |
| 3.4.3 仿真与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 HSDPA系统中分组调度算法研究 |
| 4.1 分组调度概述 |
| 4.1.1 MAC-hs分组调度器 |
| 4.1.2 分组数据业务 |
| 4.1.3 分组调度原理 |
| 4.2 支持非实时业务的分组调度算法分析 |
| 4.2.1 轮询调度RR算法 |
| 4.2.2 最大C/I调度算法 |
| 4.2.3 正比公平调度PF算法 |
| 4.3 正比公平调度算法的改进算法HPF |
| 4.3.1 HPF算法提出与理论分析 |
| 4.3.2 HPF算法模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 HPF算法仿真建模与结果分析 |
| 5.1 HSDPA网络模型 |
| 5.1.1 系统模型 |
| 5.1.2 业务区分与QoS说明 |
| 5.1.3 HSDPA仿真场景设置 |
| 5.2 OPNET仿真建模 |
| 5.2.1 网络模型 |
| 5.2.2 节点模型 |
| 5.2.3 进程模型 |
| 5.3 仿真与结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
