超密集无线接入网与回程网的联合优化管理研究

Motivated by the emerging application of ultra dense network (UDN) in the next generation of communication, this project focuses on the joint provision of backhaul and radio access networks, with the goal of developing an integrated UDN provision system. Core resource allocation problems such as base station-user association, traffic engineering, and interference management are best handled jointly by the backhaul and radio access networks. Existing work shows that, compared to separate provision of backhaul and radio access networks, joint provision can result in 2-3 folds of improvement in the network throughput. This project will build on existing work, develop optimization formulations for various core network resource management problems, analyze their computational complexity, and propose a distributed ADMM method to solve the resulting nonconvex optimization problems, leading to a significant reduction in computational complexity and in the dependence on the channel state information. The results of this project will not only unleash the potential of UDN to meet the growing needs of mobile internet users as well as the applications of smart city and IoT, but also provide useful insights on the use of modern optimization in network management, big data, statistics and machine learning.

本项目以超密集无线网络在新一代通信系统中大规模应用为背景，探讨回程网和无线接入网的联合优化管理机制，构建一个超密集无线网络的综合管理系统。由于问题规模大、实时性要求高，该问题是超密集无线异构网络研究中极具挑战性的关键课题。本项目将在已有的工作基础上，对基站连接、路由、功率控制等网络联合管理的核心问题建立优化数学模型，进行计算复杂度分析，并提出基于交替方向乘子算法的分布式设计方案，以解决回程网和无线接入网联合管理的非凸优化问题，从而大幅降低计算复杂度及对信道状态信息的依赖。可行性论证表明，相对于对传统回程网和无线接入网分开管理，有效的联合管理可以提高网络通信效益2至3倍。本项研究既有助于充分发挥超密集网络的效能，满足移动互联网用户以及智慧城市、物联网对无线通信网络日益增长的需求，也将为优化方法在网络管理、大数据、统计推断、机器学习的应用提供新的研究方法和思路。

本项目以超密集无线网络在新一代通信系统中大规模应用为背景，探讨回程网和无线接入网的联合优化管理机制，构建一个超密集无线网络的综合管理系统。本项目将在已有的工作基础上，对基站连接、路由、功率控制等网络联合管理的核心问题建立优化数学模型，进行计算复杂度分析，并提出新的求解算法，以解决回程网和无线接入网联合管理的非凸优化问题，从而大幅降低计算复杂度及对信道状态信息的依赖。主要研究成果如下：.1）针对无线接入网中多用户通道上行链路设计问题，构建了一个最大-最小公平性准则下的管理模型，并设计了几类算法来解决这个问题，理论分析表明算法具有很好的扩展性；针对上行链路SISO / SIMO蜂窝网络的联合基站连接、功率控制和波束成形问题，提出了一种归一化不动点（NFP）迭代算法来直接解决该问题，并使用Perron-Frobenius理论证明了其收敛于全局最优。.2）针对超密集接入网下行链路中的多用户干扰问题，提出了高效的网络动态资源调度方案以达到干扰消除和网络性能提升的目标；针对标准的多用户多通道无线通信模型，研究最优功率分配的计算复杂性，理论证明了几类功率分配问题为NP难问题，为实际应用提供理论指导；针对虚拟子网服务功能链的网络分配问题，研究高效的以链接和节点容量约束为条件，对服务功能进行最佳定位的网络分配方案。.3）研究大规模网络中的可扩展性算法设计，重点研究了用户和基站根据与其相连接的信道信息进行分布式计算的算法，以及基于云计算中心且适用于并行计算的算法。针对下一代基于云的无线网络中大规模分层网络，研究各流量节点数据传输分配方案，提出了一种基于BSUM-M框架的半异步算法，所提算法充分利用有限的时间资源进行高效计算，其性能远优于现有算法。. 本项研究既有助于充分发挥超密集网络的效能，满足移动互联网用户以及智慧城市、物联网对无线通信网络日益增长的需求，也将为优化方法在网络管理、大数据、统计推断、机器学习的应用提供新的研究方法和思路。