5G超密集网络能效问题的有效研究

1、5G超密集网络能效问题的有效研究摘要在社会经济高速开展的社会环境下，人们对通信能效的要求越来越高。本文共分为四个局部：前三个局部对5G网络、超密集网络及基站休眠的算法类别进行介绍;第四局部针对5G超密集网络在运行时容易出现的能效问题进行分析，旨在为同行业相关人士提供参考建议。关键词5G网络;超密集网络;能效;基站休眠doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2021.17.073中图分类号TP393文献标识码A文章编号1673-0194202117-0190-020前言现阶段，基于智能设备的终端网络使用量不断增长，为人们的生活和工作带来了便捷的效劳。为了提升网络的效劳质量，研究

2、人员开始致力于研发新型的通信技术，超密集网络就是其中的主要代表。但随着应用不断扩大，结构越来越复杂化，网络耗能较高的问题越来越严重，不利于网络整体开展的向下推进。15G概述3GPP标准化组织和ITU标准化组织是5G网络标准化中的决定性因素。3GPP标准化组织是基于ITU标准化的相关要求形成的专业的业务标准和技术标准;ITU标准化组织是联合国官方的相关机构，该机构内部结构部门齐全，具有多个功能的工作组，其中ITU-RWP5D是制定5G网络开展方向和检测5G网络开展进度的重要决策人。当下，该部门已经对5G网络开展的时间表进行阶段性制定：第一阶段：在2021年年初，以宏观为描绘点对5G网络的形态、技

3、术开展、未来开展趋势等进行描述，并且获得相关的开展资源。第二阶段：在2021年年初，争取完成技术层面的相关准备工作。ITU开始在全世界发送技术征集的相关通知，并在结束后对收集到的技术进行评估和移交候选。第三阶段：即当下，是5G网络的技术选择阶段，由各大有实力的企业和国家向部门提出各种应用方案，ITU联合各个互联网专家对这些方案进行评估和选择，最终找出可行性较高的应用方案。这些流程预计将在2021年完成，届时公布5G网络的最终技术标准【1】。现阶段，5G通信网络的关键技术有以下几个方面：一是多天线的新型传输方式。为了拓展通信网络的最大容纳量，满足各个接入的需求，研发人员将传统的二维天线技术扩大到

4、三维，将无源变成有源，提升了网络整体的开展质量，已经成为5G网络关注度最高的技术之一。这种技术可以满足大量用户在同一时间传输数据，节省了用户的等待时间。同时这些天线相互交错，能够提升网络的能耗，降低不同链路间的能量发射频率，维护用户间的信道关系，弱化系统运行时的干扰和杂音。二是同频同时通信。这种技术可以将发射终端和接收终端以相同的频率进行实时通信，冲破了传统分时双工模式和分频双工模式的固有约束。理论上，这种技术可以将频谱的工作效率提升整整一倍。但干扰问题也是影响通信网络工作效能的重要因素，因此工作人员通常采用天线消除干扰技术和数字消除干扰技术约束干扰问题。三是D2D通信。这是一种类似于蜂窝形状

5、的传输技术，适用于近距离且直接的传输工作，基站在这个通信过程中不再参与信息的中转传输和处理。D2D通信技术的主要特点就是传输速度非常高效、能够降低用户终端设备的能耗和接收延时，继而优化通信网络的整体性能。四是超密集网络。拥有10倍以上的网络传输节点，且每个节点间的距离小于10的网络就叫作超密集网络。这些网络传输节点与基站间形成相对独立的立体结构，不仅改善了基站压力较大的问题，还弱化了网络覆盖形成的相关盲区，实现了网络的无缝衔接。五是新型网络结构。为了能够满足通信网络的各种功能需求，网络结构开始以扁平化、高效率、高平安为基准形成网络机制。5G通信网络别离了核心网络和接口接入技术，将其他可应用的技

6、术充分融合到核心技术网络中去，满足了网络结构的拓展需求，增加了網络运行的灵活度。2超密集网络概述当下，信息数据的传输呈爆炸式增长趋势，现有的基站同构网络已经不能够满足用户的个性化需求，开始朝着异构网络的方向开展。这种网络架构能够降低节点的耗能，对信息数据传输的流量进行分流，缓解网络形成的各种压力。超密集网络中的小小区的工作能耗较低，组网形式比较灵活，应用比较广泛，尤其适用于盲点覆盖和热点追踪。小小区的技术种类较多，如微蜂窝、小微蜂窝、天线分布技术和基站家庭式效劳等等，这些技术都可以帮助5G网络分流数据流量【2】。3基站休眠的具体算法一是集中式基站的休眠算法。具体流程如下：其一将含载量为空的小基

7、站用集合的形式标记，命名为集合D，将其他的小基站关闭;如果系统中没有载量为空的小基站，就将初始化集合D定为空集合。其二，系统效劳器将通信网络中所有小基站的运行状态进行记录和整合，计算出最终的能耗量，并以此为根底对小基站进行排序。其三，在排序后的小基站序列中选择出低能效比例为a的基站，并关闭其集合T，初始化的小基站关闭数量为0。其四，将集合T中最大能耗的基站进行关闭，并将其覆盖的小基站进行转变转移，使其执行相关通信工作。其五，如果已经关闭的小基站无法以其他形式通信，就必须要保持其运行的状态，即S=S+M。其六，假设已关闭的小基站用户均以其他方式完成转移，那么完全关闭该基站，并在系统中更新用户的网

8、络效劳状态，即D=D+M、offcount=offcount+1。其七，确定M小基站的开关情况，用集合来对其关闭状态进行测试，集合为T=T-M，假设测试结果不为零，那么返回第四步骤重新开始。其八，假设offcount/N的值小于设定的域值，那么算法不成立，返回第二步重新进行计算;结果相反，即算法成立且结束【3】。二是分布式基站的休眠算法。第一以每个小基站的周围情况为根底，累加其相邻基站的数量，并将其作为基站的度。第二将度值最大的小基站和度值最小的小基站进行统一划分，形成小基站集合。第三未划分的小基站应按照第二个流程循环划分集合，直到所有小基站都划分完全。第四针对每个基站集合的效能数据进行能效比

9、计算。将每个集合内最小的基站作为测试基站进行关闭处理，并尝试转移基站内的所有用户，如果转移成功，基站集合就会被关闭;反之那么会保持原有的状态。第五将所有组合的基站进行重新计算，比较统一基站的新旧能效值。假设新集合的能效比值较大，那么可以对基站进行关闭处理，并重新执行第4步;假设新集合的能效比值较小，那么终止算法。45G超密集网络能效问题在不同情况下的具体研究4.1基于超密集网络的非邻关系集合的基站集中式休眠算法5G超密集网络想要提升系统的总容量，全面实现网络的全方面覆盖，就必须要布置较多耗能较低的基站，这也充分说明了复杂多变且庞大的网络容易消耗大量的能量。同时在超密集网络工作的过程中，由于用户

10、使用位置的不确定性，经常会导致传统静态的网络基站发生负载量偏移和倾斜的问题，仅仅有一少局部仍保持正常的工作状态，容易造成资源的多重浪费。因此，5G超密集网络已经成为行业可持续开展的重要关注点，将基站进行休眠处理能够缓解网络耗能较大的问题，优化网络的整体运行能效。根据本文的研究课题可知，需要将多个蜂窝和小蜂窝组成超密集网络模型，覆盖整个蜂窝区域。每个区域需要由基站的天线设备划分三个定向的扇形区域，而小蜂窝采用无区域划分制管理，并允许所有用户以开放的方式进行接入。另外，基站需要时刻维持工作状态，并对小基站的运行状态进行判断，以负载量为参考值决定其是否可以进行休眠。为了满足不相邻小蜂窝的分组需求，需

11、要完成如下几个步骤：一是对已经处于等待分组状态的小蜂窝进行特殊标记，区分相似小蜂窝。可以根据网络规模的不同选择不同的标记方式，例如根据小蜂窝周边相邻区域个数的奇偶来选择标记方式，需要注意的是，最多项选择择四种标记方式。二是将标记相同的小蜂窝区域进行分组，到达不相邻小蜂窝分组的目的。在结束分组后，为了降低系统整体的算法难度，省略基站不必要的测试次数，可以采用判决潜在休眠基站的机制执行相关算法。潜在的休眠基站在进行休眠尝试工作时，需要考虑用户所在基站工作的覆盖面积是否可以对休眠起到决定性影响。因此，相关人员必须要参照用户的实际活动位置，选择适合的基站运行模式。对于临近基站周边的用户，可以进行转移;

12、但对于离基站位置较远的用户，短时间内是不可能完成转移工作的，这就造成了极大的资源能源浪费。基站运行的判决机制能够根据小蜂窝的覆盖情况对基站的休眠状态和运行状态进行判断，安排用户进行合理的转移工作。由于小蜂窝基站消耗的功率较低，不能够采用调节档位较多的发射设备进行发射工作，基于此，基站在工作时需要选择功率收缩模式，功率消耗量为原来的一半以上【4】。4.2基于5G超密集网络的D2D中继节能算法为了防止休眠算法在实践过程中增加网络总体的耗能，还需要在系统运行时参加D2D中继通信技术实现用户的低能耗转移。在D2D中继通信连接链路时，需要按照标准选择节点位置，研究人员经过多年的研究找到一种D2D中继通信

13、的最优质连接方式，从根本上优化了信息数据的传输频率，满足了用户的个性化需求，但由于没有将节点耗能问题进行充分考虑，在屡次应用后被改进，形成了全新的以能耗为关注度的D2D中继选择方式，为5G超密集网络的开展奠定了良好的根底。由于課题的限制，基站和小蜂窝集合组成的超密集网络立体模式是我们探究的核心。由于基站位于本区域的中心点，方便其对整个区域进行覆盖，而小蜂窝集合处于覆盖区域的边缘位置，局部覆盖的需求较大，再加上资源的限制，因此应采用复式蜂窝链路的上行频率完成D2D的中继通信。另外，小蜂窝集合的覆盖面积较小，容易产生较多的干扰，为了保障通信网络的效能，就必须要采用单中继D2D的双跳模式进行工作。大量实验结果说明，基站休眠式算法的融合应用既可以保障中继线路的正常通信，还可以降低线路运行的能源损耗，到达节能的终极目标。5结论综上所述，基于5G环境下的超密集网络能效问题是现阶段研究的热点问题之一。由基站耗能和用户终端耗能两个方面为切入点对基站休眠时的中继算法进行分析。工作人员在实际工作的过程中，需要参考上述理论选择耗能量最适合的中继算法，选择耗能量最少、算法