基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络性能分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络性能分析方法，包括步骤：构建基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型；根据获取的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型计算目标用户的信干噪比；结合目标用户的信干噪比分析5G蜂窝网络的覆盖性能；根据超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型计算5G蜂窝网络的最低传输容量。本发明专利技术通过综合考虑5G基站的立体分布以及目标用户接收信号和来自其余基站干扰的分布，准确计算5G蜂窝网络的覆盖性能指标估算值，即覆盖概率，便于后期优化。优化。优化。

【技术实现步骤摘要】
基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络性能分析方法


[0001]本专利技术涉及移动通信
，尤其涉及一种基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络性能分析方法。

技术介绍

[0002]面向2020年及未来，移动通信即将全面进入第五代(5G)的发展阶段。5G将满足人们超高连接数、超高吞吐量、超高移动速度以及超低延时的广泛应用需求，大幅改善通信网络的频谱效率、能量效率及成本效率，拓展了移动通信产业的发展空间。更为重要的是，5G将渗透到物联网和传统产业领域，与工业设备、医疗器械、交通工具等深度融合，全面实现“万物互联”，有效满足各行各业对信息化服务的需求。因此，对5G蜂窝网络进行性能分析具有及其重要的学术价值和非常广阔的应用前景，开始成为无线通信领域的研究热点。
[0003]网络性能分析是通过构建网络数学模型并结合数值计算工具对网络的关键性能指标进行估算的过程，它使得计算机能够从网络的表象中分析出其内在的特性，为进一步的网络优化提供依据。5G蜂窝网络性能分析主要包括网络覆盖性能(覆盖概率)、传输容量(信道速率)等。
[0004]基站分布建模是5G蜂窝网络性能分析的重要基础，同时也是提高网络性能指标的关键点。传统基站分布描述方法以网格分析法为数学基础，具有直观简单的特点，六边形网格模型是该方法的典型代表。但随着无线通信的发展，蜂窝网络的结构越来越不规则，六边形网格分析方法“过于理想化”和“不具备可分析性”的缺点越来越明显。近年来，基于二维随机几何理论的蜂窝网络性能分析取得了重大突破，该方法能够适应现代蜂窝网络不规则的特点，克服了传统网络分析法的缺点。然而，随着移动通信步入第五代，蜂窝网络中基站的分布由平面分布转向立体分布，传统的基于二维随机几何的蜂窝网络性能分析方法则存在以下缺点：
[0005]1、基站分布描述不准确，用二维随机几何模型描述5G基站分布时，需要将基站位置(坐标)由立体空间投影到平面空间，投影后的小区结构与基站的实际覆盖存在较大的偏差，不能准确地描述基站的实际分布特性；
[0006]2、不利于后期优化，由于基站分布的优化主要体现在基站密度方面，由于基站分布描述的不准确，根据二维模型得出的优化方案必然达不到优化效果，甚至会导致网络性能恶化。

技术实现思路

[0007]专利技术目的：针对现有技术中基站分布描述不准确且不利于后期优化的缺陷，本专利技术公开了一种基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络性能分析方法，通过综合考虑5G基站的立体分布以及目标用户接收信号和来自其余基站干扰的分布，准确计算5G蜂窝网络的覆盖性能指标估算值，即覆盖概率，便于后期优化。
[0008]技术方案：为实现上述技术目的，本专利技术采用以下技术方案。
[0009]一种基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络性能分析方法，包括以下步骤：
[0010]S1、构建基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型：在研究区域范围内，以目标用户为所述超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型的坐标原点，定义通信基站及若干个干扰基站，所述通信基站相较于所有干扰基站与坐标原点的距离最近；根据三维空间泊松点公式构建基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型；
[0011]S2、根据步骤S1获取的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型计算目标用户的信干噪比：根据无线电波传输的路径损耗模型，结合步骤S1获取的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型，计算5G蜂窝网络下行链路目标用户的信干噪比；
[0012]S3、结合步骤S2计算的目标用户的信干噪比分析5G蜂窝网络的覆盖性能：获取步骤S2中求取的目标用户的信干噪比，计算所述目标用户的信干噪比大于信干噪比门限的概率，所述概率即为覆盖概率，所述覆盖概率反映5G蜂窝网络的覆盖性能；
[0013]S4、根据步骤S1获取的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型计算5G蜂窝网络的最低传输容量：结合步骤S1获取的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型和香浓公式，计算5G蜂窝网络的最低传输容量，所述最低传输容量即信道速率。
[0014]优选地，所述步骤S1中构建基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型的具体公式为：
[0015][0016][0017]其中，c0为通信基站，r0为通信基站与目标用户之间的距离，为通信基站在三维空间泊松点的分布函数，为通信基站在三维空间泊松点的概率密度函数；c
i
为第i个干扰基站，i＝1，2，...n，n为干扰基站的总个数，r
i
为第i个干扰基站与目标用户之间的距离，r1，r2，
…
，r
n
按照从该干扰基站到目标用户的距离从小到大排列，为通信基站在三维空间泊松点的分布函数，为通信基站在三维空间泊松点的概率密度函数，λ为基站密度。
[0018]优选地，所述步骤S2中目标用户的信干噪比计算公式为：
[0019][0020]其中，SINR
DL
为目标用户的信干噪比，h为综合考虑了5G基站发射功率μ以及信道小尺度衰落的随机变量，服从参数为的指数分布，记作h～exp(μ)；L为室内无线信道衰落综合系数，c0为通信基站，r0为通信基站与目标用户之间的距离，α为路径损耗因子，σ2为加性高斯白噪声功率，I
Z
为累计干扰，r
i
为第i个干扰基站与目标用户之间的距离，i＝1，2，...n，n为干扰基站的总个数。
[0021]优选地，所述累计干扰I
Z
的计算公式为：
[0022][0023]其中，Φ为区域内所有基站的集合。
[0024]优选地，所述步骤S3中覆盖概率的计算公式为：
[0025][0026][0027][0028]其中，为覆盖概率，T为信干噪比门限，λ为基站密度，α为路径损耗因子，r0为通信基站与目标用户之间的距离，SNR
DL
为目标用户的下行信干噪比，L为室内无线信道衰落综合系数，r
i
为第i个干扰基站与目标用户之间的距离，i＝1，2，...n，n为干扰基站的总个数。
[0029]优选地，所述步骤S4中5G蜂窝网络的最低传输容量的计算公式为：
[0030][0031]其中，C
DL
(λ，α)为最低传输容量，λ为基站密度，α为路径损耗因子，W为系统带宽，N为研究区域范围内的用户总数，r0为通信基站与目标用户之间的距离，μ为5G基站发射功率，σ2为加性高斯白噪声功率，L为室内无线信道衰落综合系数，为拉氏变换。
[0032]优选地，所述拉氏变换的计算公式为：
[0033][0034]其中，t为log2(1+SINR
DL
)的门限值，SINR
DL
为目标用户的信干噪比，r0为通信基站与目标用户之间的距离。
[0035]有益效果：
[0036]1、本专利技术利用三维随机几何理论构建基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型，描述超密度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络性能分析方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、构建基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型：在研究区域范围内，以目标用户为所述超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型的坐标原点，定义通信基站及若干个干扰基站，所述通信基站相较于所有干扰基站与坐标原点的距离最近；根据三维空间泊松点公式构建基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型；S2、根据步骤S1获取的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型计算目标用户的信干噪比：根据无线电波传输的路径损耗模型，结合步骤S1获取的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型，计算5G蜂窝网络下行链路目标用户的信干噪比；S3、结合步骤S2计算的目标用户的信干噪比分析5G蜂窝网络的覆盖性能：获取步骤S2中求取的目标用户的信干噪比，计算所述目标用户的信干噪比大于信干噪比门限的概率，所述概率即为覆盖概率，所述覆盖概率反映5G蜂窝网络的覆盖性能；S4、根据步骤S1获取的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型计算5G蜂窝网络的最低传输容量：结合步骤S1获取的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型和香浓公式，计算5G蜂窝网络的最低传输容量，所述最低传输容量即信道速率。2.根据权利要求1所述的一种基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络性能分析方法，其特征在于，所述步骤S1中构建基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络基站空间分布模型的具体公式为：的具体公式为：其中，c0为通信基站，r0为通信基站与目标用户之间的距离，为通信基站在三维空间泊松点的分布函数，为通信基站在三维空间泊松点的概率密度函数；c
i
为第i个干扰基站，i＝1，2，...n，n为干扰基站的总个数，r
i
为第i个干扰基站与目标用户之间的距离，r1，r2，
…
，r
n
按照从该干扰基站到目标用户的距离从小到大排列，为通信基站在三维空间泊松点的分布函数，为通信基站在三维空间泊松点的概率密度函数，λ为基站密度。3.根据权利要求1所述的一种基于三维随机几何的超密度5G蜂窝网络性能分析方法，其特征在于，所述步骤S2中目标用户的信干噪比计算公式为：其中，S...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐腾，潘子宇，张昊琳，邹齐琪，包灿，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：