臺灣博碩士論文加值系統

在行動傳輸需求日益增加的情形下，3GPP提出LTE-Advanced，作為符合ITU-R的IMT-Advanced提案。 LTE-Advanced利用中繼技術以及其他技術，可提高細胞範圍內接收品質並以較低佈建成本擴張覆蓋範圍。然而中繼站佈建問題無法使用傳統基地台涵蓋率數據的多寡來評斷佈建位置的好壞與否，且本研究對象為2-hops中繼站，其佈建拓樸比傳統單跳中繼站更為複雜。
無線網路位置佈建問題為NP-Hard問題，因此本研究使用成熟運用在各領域問題的基因演算法尋求研究範圍內的最佳解。以中型都市路徑損失模型做為環境模型，模擬一個基地台與100個隨機分佈接收端的情境下，尋找10個2-hops中繼站最低路徑損失的佈建位置來達到提高接收品質的目的。本研究對佈建問題設計了二進位編碼染色體，此染色體編碼能符合2-hops中繼站的各種拓樸架構組合。以固定長度基因演算法為基礎，將路徑損失分貝值做為適應值評估，並依照基因演算法流程做模擬實驗。
模擬實驗結果達到良好收斂情形，證實本研究的基因染色體設計與基因演算法流程確實能用於求解本佈建問題，得到比隨意佈建更好的適應值解答，是一個可行穩定的求解方法；本文結論提出本實驗設計之下參數與求解品質關係。

With demand increasing in transport transmission, 3GPP brought forth LTE-Advanced, consistent with ITU-R, as a proposal of IMT-Advanced. The currently latest version of LTE-Advanced is R10, which utilizes relay and the mechanism of intelligent control to mend the previous defects－the increase of noise and the high deployment cost caused by the use of repeaters or micro-cell base stations. In this way, reception quality can really be bettered within the reception distance of cells and the coverage scope can be expanded with lower deployment expenses. However, though relay stations bring forth advantages, relay stations also pose certain problems, different from those caused by the deployment of traditional base stations. Whether the position of deployment is suitable or improper can’t be judged by the statistics of the coverage of traditional base stations. Therefore, this research uses the simulation of path loss in cities of a medium size, and under the premise of only single base station and fixed number of receivers (UE) randomly distributed, attains the goal of heightening reception quality through finding the minimum path loss between ten 2-hops relay stations.

The problem of the deployment of wireless network is NP-Hard. This research uses genetic algorithm widely employed in diverse areas and highly mature to find the best solutions within the scope of this research. This research devises binary coding chromosomes for 2-hops relay stations, which fit in with various combinations of topology 2-hops relay stations produce. This research is based on fixed length gene algorithms, evaluates decibel of path loss as the fitness value, and performs simulation by the process of gene algorithms.
The research is proved through simulation, analyzes group average solution fitness value after the experiment, and gets the expected convergence. The devised gene chromosomes and gene algorithms process can be applied to solve the deployment problem and get a result better than random deployment. This is a viable and stable method to find a solution.

摘要 I
Abstract II
致謝 III
目錄 IV
表目錄 VII
圖目錄 VIII
第壹章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍 2
1.4 研究架構 3
第貳章 文獻探討 4
2.1 LTE介紹 4
2.1.1 LTE-Advanced介紹 5
2.1.2 中繼技術與中繼站分類 7
2.1.2.1 中繼站主要功能 7
2.1.2.2 RS功能層級分類與拓樸架構 8
2.1.2.3 RS與BS傳輸模式方式的分類 10
2.1.2.4 RS與BS的資源管理模式 10
2.1.2.5 RS在home BS中與UE傳輸模式分類 11
2.1.2.6 RS建置數量規劃 13
2.1.2.7 RS佈建問題複雜度 13
2.1.3 中繼技術的代價 14
2.1.4 通訊系統與中繼站佈建規劃需考量的因素 14
2.1.5 基地台與中繼站佈建策略 15
2.1.6 基地台與中繼站評估要素 17
2.2傳播路徑損失模型相關理論 18
2.2.1 傳播路徑損失模型 19
2.2.2 路徑損失模型 21
2.3 基因演算法(Genetic Algorithm, GA) 23
2.3.1 基地台佈建最佳化演算法 23
2.3.2基因演算法簡介 24
2.3.3 基因演算法基本步驟 24
第?繷 無線網路設施最佳化佈建模型 28
3.1 模型介紹 28
3.1.1 環境 28
3.1.2 模型與佈建限制 29
3.1.3 路徑損失模型 29
3.2 基因演算法設計 31
3.2.1 接收端指定BS與RS 31
3.2.2 設計適應函數 31
3.2.3 染色體編碼 32
3.2.4 族群初始化 33
3.2.5 設計基因運算子 34
3.2.6 選擇運算子 34
3.2.7 交配與突變 35
3.2.8 交配運算子 35
3.2.9 突變運算子 38
3.2.10 終止條件 38
第肆章 實證分析 40
4.1 實驗設計 40
4.2 程式流程 41
4.3 參數設定 42
4.4實驗結果 44
4.4.1 實驗一 44
4.4.2 實驗二 46
4.4.3 實驗三 47
4.4.4 實驗四 49
第伍章 結論與後續研究建議 53
5.1 結論與本文貢獻 53
5.2 後續研究建議 54
參考文獻 55
附錄 59

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