混合能源供电异构蜂窝网络节能优化与干扰管理

To meet the ever increasing demand of wireless access and decrease the associated carbon emission of network infrastructures and electricity costs, this project considers the dense deployment of heterogeneous cellular networks to provide ubiquitous wireless access. To further cut down the consumption from power grid and solve the inherent interference in dense deployments, this project intends to optimize on-grid energy consumption and control interference from three parts by considering the distribution of wireless traffic and feature of renewable energy generation. Firstly, based on the spatial distribution of wireless traffic, intermittent natures of renewable energy generation and limited energy storage capacity, this project will investigate the optimal deployment of heterogeneous networks to decrease the consumption of on-grid power. Secondly, as to save on-grid power consumption further, this project will optimize the sleep/wake-up of base station, user association and renewable energy management jointly. Thirdly, by considering a hierarchical game theoretic model, this project will propose an energy-aware resource allocation algorithm to achieve interference management in heterogeneous networks. Lastly, the performance of proposed energy management and resource allocation algorithms will be investigated analytically. The relationship between system parameters and algorithm performance will be given to provide a guidance for tradeoff the optimality and realizability.

为满足日益增长的无线接入需求，并降低由此而产生的网络基础设施等效碳排放与电费支出，本项目考虑不同类型基站密集部署组成异构网络，并由新能源与市电混合供电，提供无处不在的接入服务。为进一步降低市电消耗，并解决密集部署带来的干扰问题，考虑无线业务分布与新能源发电特点，从网络部署、运行与资源分配三个方面研究混合能源供电异构蜂窝网络的节能优化与干扰管理。第一，针对无线业务空间分布以及新能源发电间歇性特点，并考虑储能设备容量限制，研究不同基站的节能部署策略，以降低系统对市电消耗；第二，考虑无线业务的时间分布特点，研究基站休眠、用户关联与新能源管理的联合优化，在满足业务需求前提下，进一步降低基站对市电消耗；第三，建立分层博弈模型，提出具有能耗意识的资源分配算法，实现异构蜂窝干扰管理；最后，解析研究所提出能耗管理与资源分配算法的性能，揭示系统参数与算法性能关系，寻求最优性与可实现性之间的平衡。

本项目研究可再生能源与市电联合供电的异构蜂窝网节能优化与干扰管理，取得如下四方面工作：1、考虑回程与能量限制的用户关联与基站资源分配的联合设计；2、具有能耗意识的异构蜂窝干扰管理；3、资源分配与能量管理联合设计算法性能分析；4、无线携能中继网络的资源分配。首先，基于原始分解方法，得到回程受限网络用户关联与基站侧资源分配的联合分布式优化算法，进一步针对用户同时接入宏微基站的双连接方式，基于两时间尺度随机优化理论，提出了用户关联与基站休眠的两阶段优化算法，并证明这两类算法的稳定性与最优性；其次，提出具有能耗意识，并考虑传输时延受限业务时的异构蜂窝网络干扰管理算法，并进一步考虑异构蜂窝间的频谱与能源共享提升系统效用，另外，给定非完美信道状态信息，设计了非正交多址接入下行传输过程的波束成形算法，满足中断概率约束的同时降低下行发射功耗；第三，考虑资源分配以及能量管理问题的相互耦合，以及资源需求和新能源供电的随机性，研究了无线资源分配与能量管理的联合优化问题，提出在线更新算法，并证明算法稳定性、最优性与储能容量的解析关系；第四，构造了基站到携能中继下行传输的资源分配与能量管理问题以实现端到端下行吞吐量最大化。该问题存在时间、频率以及功率变量的相互耦合，是一个典型的非凸混合整数规划问题，证明了可行解存在的判定条件，并构造了可行域内等价的优化问题，该问题的目标函数为两个凹函数之差，利用该问题特点，设计了收敛速度更快的优化算法。.上述成果的实际意义有三方面。首先，本项目所取得的资源分配成果，充分考虑了可再生能源及实际业务的随机性，提出了不依赖于随机事件统计特性的资源分配算法，易于在线实现；其次，本项目针对异构蜂窝密集型部署以及用户关联和资源分配的紧耦合特点，提出的基于原对偶分解的用户关联算法，易于分布式实现，并且给出了符合软件定义网络架构的实现方式，具有一定的前瞻性；第三，本项目在原定目标基础上，将理论成果拓展到工业过程控制以及智能电网领域，提出了控制与无线通信干扰管理的联合设计框架，对于第五代无线通信技术在工业、电网等垂直领域的应用具有一定的指导意义。

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