近年来，随着智能手机的普及，移动宽带服务的迅猛发展对下一代无线蜂窝系统的容量提出了更高的要求。密集微蜂窝网络中，采用动态时分双工(TDD)可以使各小区根据自己的负载情况动态调整上下行子帧配置，降低数据包传输时延，更能适应实际业务需要并提高网络容量。然而，在非对称上下行业务中，由于子帧传输方向不一致，小区之间会产生较大干扰。小区边缘用户受到的影响更为严重。

目前，国内外主要采用分数频率复用和分簇技术来提高传统蜂窝小区边缘用户的性能。各位学者提出了较为成熟的严格分数频率复用[1]、软频率复用[2]、边缘用户扇区划分[3]、分簇TDD[4]等干扰协调方案，并证明了它们在网络性能优化方面的良好表现。然而，这些方案或将上行和下行用户分开考虑，或忽略了数据包到达的时间随机性，或只考虑饱和业务下的容量分析，结论相对理想化，可以进一步结合和完善。

分数频率复用（FFR）是一种常用的小区间干扰抑制技术。在最近的研究中多采用基于不规则小区的随机几何模型代替理想化的六边形模型，并根据预定义的信干扰比门限值来划分边缘用户和中心用户。然而，在Thomas David Novlan等人的研究中，只考虑了单一上行或下行链路中的干扰，然而，在Thomas David Novlan等人的研究中，只考虑了单一上行或下行链路中的干扰，与实际场景有一定偏离。

分簇技术将距离相近的小区划分为一个簇，簇内传输方向同步。以往的研究表明，采用D-TDD技术后由于下行链路的性能由于来自相邻基站的干扰减小而提升，上行链路的性能则严重下降。分簇技术能以下行链路性能的少量减少为代价，使上行链路性能得到大幅提升。然而，已有的文献中大多只考虑了网络的空间随机性而忽略了时间随机性，并且只考虑饱和业务，使分析过于简单化，不符合实际场景。流量和网络服务对分簇D-TDD下的小蜂窝网络的性能也有影响，而时间随机性来自数据包到达过程、采用的调度方案和数据包的服务过程。已有的文献中大多只考虑了网络的空间随机性而忽略了时间随机性，并且只考虑饱和业务，使分析过于简单化，不符合实际场景。流量和网络服务对分簇D-TDD下的小蜂窝网络的性能也有影响，而时间随机性来自数据包到达过程、采用的调度方案和数据包的服务过程。为了反映网络的真实特性，此设计中采用每个用户的平均吞吐量（MPT）作为衡量系统性能的基本指标。

此次设计的主要贡献是以下三点。

1）建立分数频率复用模式下分簇TDD的密集微蜂窝网络的通用模型，并分析MPT性能。综合考虑微蜂窝接入点（SAP）及用户(UE)位置的随机性、数据包到达调度及服务过程、分簇及分数频率复用的影响。通过对簇尺寸的设置，此模型也可用于分析静态TDD或传统的动态TDD。

2）引入空间随机性在密集微蜂窝网络中的应用。将数据包的调度和传输建模为时间离散的排队系统。得出更符合实际场景的模型。

3）提出密集微蜂窝网络中非饱和业务的分析方法。

2. 研究的基本内容与方案

研究内容和目标