基于大规模天线阵列的5G/WiFi网络多域共存关键技术研究

The future 5G heterogeneous networks (HetNets) are expected to coexist with WiFi networks in unlicensed bands, which can improve the spectrum efficiency. Nevertheless, the WiFi performance is vulnerable to the interference from HetNets, especially in ultra-densely deployed scenarios. The recently emerged massive MIMO technology provides a promising dimension to provide harmonious coexistence between the 5G HetNets and WiFi networks. Specifically, the massive-MIMO-enabled 5G HetNets will take advantage of spatial resources to suppress their interference to WiFi networks while transmitting signals to their users. This project aims to study the joint coexisting mechanism on the multi-domain (space-time-frequency) radio resources for the massive-MIMO-enabled 5G HetNets and WiFi networks in the unlicensed band, including the following objectives: 1) By utilizing the direction of arrival (DoA) estimation and null steering (NS), this project proposes a joint coexisting mechanism with low coexisting interference and calculation complexity, and models the interference suffered by users. 2) This project provides analytical evaluation on the performance of the large-scale coexisting 5G and WiFi networks, and explores the key impact factors and the limits on the performance. 3) This project develops techniques for jointly optimizing the allocation of the multi-domain radio resources to improve the network throughput while guaranteeing the fairness. The achievements of the above objectives will provide crucial inputs for the design of the future coexisting 5G and WiFi networks.

超密集部署5G蜂窝异构网络与WiFi网络共存是未来发展趋势，可提升非授权频段频谱效率。但WiFi易受到蜂窝网络干扰，导致共存网络面临公平性和频谱效率折中问题。针对该问题，本课题以大规模天线阵列技术为背景，研究面向空-时-频多域资源的5G/WiFi网络混合共存机制，内容包括：1）利用DoA估计和零点指向的空域资源分析，研究5G/WiFi网络共存机理，目标是设计低共存干扰和低计算复杂度的混合共存机制，构建多域干扰模型；2）构建大规模随机部署5G/WiFi共存网络模型，设计解析性能评估框架，推导共存网络传输性能闭式表达式，目标是分析和探索共存网络关键影响参数和性能极限。3）基于优化理论构建联合空-时-频多域资源分配的数学优化模型，设计非合作与区域合作优化算法，目标是在保证网络公平前提下提升网络吞吐量。项目研究成果对于部署高频谱效率5G/WiFi和谐共存网络具有重要意义。

超密集部署5G蜂窝异构网络与WiFi网络共存是未来发展趋势，可提升非授权频段频谱效率。但WiFi易受到蜂窝网络干扰，导致共存网络面临公平性和频谱效率折中问题。针对该问题，本课题以大规模天线阵列技术为背景，研究面向空-时-频多域资源的5G/WiFi网络混合共存机制。本项目的主要研究内容包括：(1) 利用基于天线阵列的DoA估计和零点指向的空域资源分析，构建了多信道模式下CSAT、LBT和定向LBT机制下的蜂窝用户和Wi-Fi用户所受干扰模型；(2) 利用随机几何构建大规模随机部署蜂窝/Wi-Fi共存网络，设计了基于混合共存机制的解析性能评估框架，分析了共存网络关键影响参数和探索共存网络性能极限；(3) 基于行列式点过程学习和凸优化理论分别构建了空域和空时域联合资源分配数学优化模型，在保证网络公平性前提下提升网络吞吐量来提升非授权频段频谱效率。本项目的重要结果包括： (1) 首次构建了多信道多模式蜂窝/共存网络性能模型，揭示了多信道共存网络频谱效率极限性能，分析了多信道共存网络公平性关键影响参数。(2) 首次构建了大规模共存网络蜂窝用户和WiFi用户基于定向侦听机制的干扰模型，推导了用户接入概率和信干噪比累积分布函数解析表达式。通过与采用传统LBT机制的共存网络对比，验证了空域资源的引入增加了共存网络的吞吐量性能。(3) 设计了蜂窝/WiFi共存网络空时域共存机制优化方法，首先构建了在此共存机制下蜂窝用户和WiFi用户分别所受到的干扰模型，并在保证蜂窝网络用户和WiFi用户的吞吐量最低要求前提下，通过改变蜂窝基站传输占空比和零点指向分配，提出了最大化共存网络吞吐量的优化问题。(4) 为了降低优化计算复杂度，本项目首次采用行列式点过程学习方法设计了蜂窝/WiFi共存网络空域共存优化机制。