超密集网络中面向QoS保障的随机最优控制研究

Ultra-dense network increases system capacity by deploying small base stations on a large scale in hotspot areas. However, dense deployment of small base stations in ultra-dense networks can cause significant interference. Therefore, in order to provide users with a better experience and reduce inter-cell interference, it is necessary to seek a more effective inter-cell interference management mechanism. For the ultra-dense network scenario of multi-user hybrid service using discontinuous transmission technology, this project will introduce multi-dimensional and multi-root effective capacity theory, and carry out research on stochastic optimal control oriented to QoS guarantee, focusing on solving three scientific problems: (1) Inter-cell interference and QoS modeling based on service statistics; (2) Research on stochastic optimal control method based on effective capacity and stochastic differential game; (3) Research on stochastic optimal control method based on effective capacity and Markov decision process..This project will propose the basic theory of inter-cell interference management centered on the QoS requirements of user services in the ultra-dense network scenario using discontinuous transmission technology. This theory provides important theoretical basis and support for interference management, resource optimization, throughput improvement and user service experience protection in ultra-dense network scenarios. It has theoretical research value and engineering guiding significance.

超密集网络技术通过在热点区域大规模部署小基站来提高系统容量。然而，超密集网络中小基站密集部署会造成很大的干扰。因此，为了让用户获得更好的体验并降低小区间干扰，需要寻求一种更加有效的小区间干扰管理机制。针对采用非连续传输技术的多用户混合业务的超密集网络场景，本项目将引入多维多根有效容量理论，开展面向QoS保障的随机最优控制研究，重点解决三个科学问题：（1）基于业务统计特征的小区间干扰和QoS建模；（2）基于有效容量和随机微分博弈的随机最优控制方法研究；（3）基于有效容量和马氏决策的随机最优控制方法研究。.本项目将提出采用非连续传输技术的超密集网络场景下以保障用户业务QoS需求为中心的小区间干扰管理的基本理论。该理论为超密集网络场景下的干扰管理、资源优化、吞吐量提升和用户业务体验保障提供重要的理论依据和支撑，具有理论研究价值与工程指导意义。

超密集网络技术通过在热点区域大规模部署小基站来提高系统容量。然而，超密集网络中小基站密集部署会造成很大的干扰。因此，为了让用户获得更好的体验并降低小区间干扰，需要寻求一种更加有效的小区间干扰管理机制。在这期间项目组重点完成了：（1）进一步优化基于非连续传输机制下的超密集网络能量传输效率：基于有效容量模型，解决了各小区的系统有效能量效率的问题，给出了自适应地调整各个基站的发送功率以及云服务器和边缘服务器的选择方法，解决了多源到达的系统提供时延保障与传输功率约束下的能量效率优化问题。（2）进一步降低超密集网络计算复杂度：提出了一种新的计算卸载方案解决了超密集网络计算复杂性高及能耗显著的问题，并且通过设计卡尔曼滤波器实现了正则迫零（RZF，Regularized Zero Forcing）预编码系数追踪算法，解决了多输入多输出技术中计算复杂度增加的问题。（3）项目组对新兴的流体天线系统进行了研究：推导了快速流体天线多路访问中在网络中断率最大的情况下优化信干扰比阈值的闭式解，开发了一个多径衰落信道模型，以模拟流体天线系统端口上的定向视线和非定向视线路径的混合。基于以上研究成果，在通信领域国际会与上发表EI论文3篇，1篇在投；在通信领域的国内外高水平学术SCI期刊发表论文2篇，1篇已接收，2篇在投。培养博士/硕士19人。完成预期任务。

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