.976· 工程科学学报，第41卷，第8期 限度地提高超密集网络的下行链路的能量效率.首 能效的定义，研究超密集网络的信息处理和信令开 先，提出一个带约束的能量效率最大化问题，并使用 销能耗的理论模型，分析网络能效与网络覆盖能力、 分数阶规划理论将其转化为凸问题：然后采用集中 频谱效率、用户群体行为、业务特征及其服务质量要 式算法求解该优化问题，得到全局最优的能量效率. 求之间的成因关系，探索超密集网络的能效极限，研 为了降低算法的复杂度，提出了一种高效的基于交 究网络能效与系统容量的协同优化方法， 替方向乘子法的分布式算法.仿真结果表明，集中 (2)超密集网络架构及其理论基础：探索超密 式算法和分布式算法都收敛于相同的能量效率，而 集网络的架构，建立超密集网络柔性覆盖、弹性资源 后者的计算复杂度较低.为了减轻密集和随机部署 匹配的理论基础. 的家庭基站的干扰和有效地分配网络资源，同时保 5.2.2超密集小基站高能效覆盖机理 证用户的QoS,文献[88]提出了一种基于簇的超密 超密集网络将主要利用宏基站提供大范围基础 集网络资源分配方案.该方案涉及聚类和资源分配 覆盖，同时利用小基站增强特殊场景（如热点、盲 两个阶段.在聚类阶段，提出了一种改进的k-均值 点、弱覆盖场景)的深度覆盖，形成广域覆盖和深度 聚类算法，根据家庭基站的密度动态地将其划分为 覆盖的系统内异构体系.由于宏基站与各种小基站 不同的不相交聚类.因此，可以灵活地调整簇的数 的发射功率、覆盖半径、用户Q$、业务支持能力、部 目以适应动态网络拓扑变化.在资源分配阶段，进 署难易程度、网络建设成本、运维成本、可控性等各 一步提出基于贪婪的补偿资源分配算法，以最大化 不相同，因此，需要综合考虑以上各种因素，以用户 超密集网络的吞吐量.仿真结果表明，所提出的资 为中心从网络综合能耗的角度探索高能效覆盖模 源分配方案能够有效地减轻超密集网络的干扰，提 型，研究低能耗控制覆盖及能效与资源联合优化的 高系统吞吐量，同时保证用户的QS 业务柔性覆盖的设计准则，并进行仿真验证 (1)以用户为中心的超密集网络部署模型.可 5结论与展望 以以用户为中心，兼顾高能效、高谱效和柔性覆盖的 5.1结论 网络部署为出发点，根据网络的部署参数，如用户与 超密集网络部署的复杂性、终端设备的差异性 基站的相关性、网络的层数、每层网络中基站的密 以及用户行为的多样性，导致业务在时域、空域上呈 度、发射功率和覆盖半径、以及各种小基站之间的最 现出较大范围的动态性和非均衡性.同时，业务类 小距离的限制等，围绕用户的分布，使用PCP对超 型的多样性以及业务需求差异性，使得网络中的业 密集网络进行建模和分析，体现用户与基站的相关 务呈现出高动态分布特性.针对该特性，深入探索 性，从而提高用户的体验质量，这也是将来的研究方 超密集网络中不同设备的高能效部署与规划、高能 向之一·在此基础上，对超密集网络的参数进行优 效基站休眠、高能效用户关联、高能效资源管理、高 化，寻找最优的基站部署密度、最优的发射功率、最 能效传输方式等，可有效地提高系统的能量效率、频 优覆盖半径以及最优的路径损耗系数等参数.由于 谱效率以及降低网络时延等.通过综述超密集网络 超密集网络各个小区的吞吐量非常巨大，传统的频 高能效覆盖机理和柔性资源匹配机理，为未来无线 谱效率不能很好地表征系统性能，所以需要进一步 通信网络建模和分析提供设计依据与技术支撑 研究和分析区域频谱效率. 5.2展望 (2)超密集小基站部署下的能效优化.超密集 如何在频谱与能源有限的情况下极大地提高超 网络在空间上的重叠覆盖特征和无线业务在时间上 密集网络的系统覆盖和容量是一个巨大的挑战.为 的潮汐效应为超密集小基站部署下的能效优化提供 此需要从网络能效理论、部署模型、能效优化、用户 了新的空间.为此，根据宏基站与小基站所承受的 服务机制的角度探索提高频谱效率和能量效率的机 负载量将基站的运行模式分为“忙时”与“闲时”状 理与方法，并解决以下关键科学问题. 态分别研究，并引入休眠机制来降低能耗，提高能 5.2.1网络能效理论与5G超密集网络体系架构 效.从空间和时间上研究超密集网络的高能效小基 按照能效优先的原则，从树络整体能效的角度 站动态部署方案，从而为超密集网络的实际部署以 研究网络能量效率的成因关系，并在此基础上建立 及算法设计提供理论和设计上的指导 能效与资源优化的5G超密集网络体系架构与理论 5.2.3超密集网络的柔性资源匹配机理 体系 超密集网络有限的频谱和能源被独立地分配到 (1)网络能效建模与成因关系分析：明确网络 多级异构的蜂窝网络中，但每个网络中业务量的时工程科学学报,第 41 卷,第 8 期 限度地提高超密集网络的下行链路的能量效率. 首 先,提出一个带约束的能量效率最大化问题,并使用 分数阶规划理论将其转化为凸问题;然后采用集中 式算法求解该优化问题,得到全局最优的能量效率. 为了降低算法的复杂度,提出了一种高效的基于交 替方向乘子法的分布式算法. 仿真结果表明,集中 式算法和分布式算法都收敛于相同的能量效率,而 后者的计算复杂度较低. 为了减轻密集和随机部署 的家庭基站的干扰和有效地分配网络资源,同时保 证用户的 QoS,文献[88]提出了一种基于簇的超密 集网络资源分配方案. 该方案涉及聚类和资源分配 两个阶段. 在聚类阶段,提出了一种改进的 k鄄均值 聚类算法,根据家庭基站的密度动态地将其划分为 不同的不相交聚类. 因此,可以灵活地调整簇的数 目以适应动态网络拓扑变化. 在资源分配阶段,进 一步提出基于贪婪的补偿资源分配算法,以最大化 超密集网络的吞吐量. 仿真结果表明,所提出的资 源分配方案能够有效地减轻超密集网络的干扰,提 高系统吞吐量,同时保证用户的 QoS. 5 结论与展望 5郾 1 结论 超密集网络部署的复杂性、终端设备的差异性 以及用户行为的多样性,导致业务在时域、空域上呈 现出较大范围的动态性和非均衡性. 同时,业务类 型的多样性以及业务需求差异性,使得网络中的业 务呈现出高动态分布特性. 针对该特性,深入探索 超密集网络中不同设备的高能效部署与规划、高能 效基站休眠、高能效用户关联、高能效资源管理、高 能效传输方式等,可有效地提高系统的能量效率、频 谱效率以及降低网络时延等. 通过综述超密集网络 高能效覆盖机理和柔性资源匹配机理,为未来无线 通信网络建模和分析提供设计依据与技术支撑. 5郾 2 展望 如何在频谱与能源有限的情况下极大地提高超 密集网络的系统覆盖和容量是一个巨大的挑战. 为 此需要从网络能效理论、部署模型、能效优化、用户 服务机制的角度探索提高频谱效率和能量效率的机 理与方法,并解决以下关键科学问题. 5郾 2郾 1 网络能效理论与 5G 超密集网络体系架构 按照能效优先的原则,从网络整体能效的角度 研究网络能量效率的成因关系,并在此基础上建立 能效与资源优化的 5G 超密集网络体系架构与理论 体系. (1)网络能效建模与成因关系分析:明确网络 能效的定义,研究超密集网络的信息处理和信令开 销能耗的理论模型,分析网络能效与网络覆盖能力、 频谱效率、用户群体行为、业务特征及其服务质量要 求之间的成因关系,探索超密集网络的能效极限,研 究网络能效与系统容量的协同优化方法. (2)超密集网络架构及其理论基础:探索超密 集网络的架构,建立超密集网络柔性覆盖、弹性资源 匹配的理论基础. 5郾 2郾 2 超密集小基站高能效覆盖机理 超密集网络将主要利用宏基站提供大范围基础 覆盖,同时利用小基站增强特殊场景(如热点、盲 点、弱覆盖场景)的深度覆盖,形成广域覆盖和深度 覆盖的系统内异构体系. 由于宏基站与各种小基站 的发射功率、覆盖半径、用户 QoS、业务支持能力、部 署难易程度、网络建设成本、运维成本、可控性等各 不相同,因此,需要综合考虑以上各种因素,以用户 为中心从网络综合能耗的角度探索高能效覆盖模 型,研究低能耗控制覆盖及能效与资源联合优化的 业务柔性覆盖的设计准则,并进行仿真验证. (1)以用户为中心的超密集网络部署模型. 可 以以用户为中心,兼顾高能效、高谱效和柔性覆盖的 网络部署为出发点,根据网络的部署参数,如用户与 基站的相关性、网络的层数、每层网络中基站的密 度、发射功率和覆盖半径、以及各种小基站之间的最 小距离的限制等,围绕用户的分布,使用 PCP 对超 密集网络进行建模和分析,体现用户与基站的相关 性,从而提高用户的体验质量,这也是将来的研究方 向之一. 在此基础上,对超密集网络的参数进行优 化,寻找最优的基站部署密度、最优的发射功率、最 优覆盖半径以及最优的路径损耗系数等参数. 由于 超密集网络各个小区的吞吐量非常巨大,传统的频 谱效率不能很好地表征系统性能,所以需要进一步 研究和分析区域频谱效率. (2)超密集小基站部署下的能效优化. 超密集 网络在空间上的重叠覆盖特征和无线业务在时间上 的潮汐效应为超密集小基站部署下的能效优化提供 了新的空间. 为此,根据宏基站与小基站所承受的 负载量将基站的运行模式分为“忙时冶与“闲时冶状 态分别研究,并引入休眠机制来降低能耗,提高能 效. 从空间和时间上研究超密集网络的高能效小基 站动态部署方案,从而为超密集网络的实际部署以 及算法设计提供理论和设计上的指导. 5郾 2郾 3 超密集网络的柔性资源匹配机理 超密集网络有限的频谱和能源被独立地分配到 多级异构的蜂窝网络中,但每个网络中业务量的时 ·976·