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随着科技的进步与发展，无线网络中出现了大量无线终端，对网络吞吐量提出了更高要求。现有的无线网络难以应对这样的发展趋势，为此学术界和产业界提出了若干种提高网络吞吐量的无线技术，其中包括大规模天线阵列(Massive MIMO)、同时同频全双工(Co-frequency Co-time Full Duplex,CCFD)、非正交多址技术(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)以及超密集异构网络(Heterogeneous Ultra-Dense Network,HetUDN)等。HetUDN通过在现有网络的宏小区(Macro Cell,MC)中密集地部署微小区(Small Cell,SC)实现，是能够显著提升MC边缘频谱效率和网络吞吐量的重要技术。
本文主要研究HetUDN的部署与性能。主要的研究场景是高楼林立的中央商务区(Central Business District,CBD)，基站(Base Station,BS)和无线终端都分布在高楼中。这种CBD中的无线通信场景不适合用传统的二维(2D)模型建模分析，而应该采用三维(3D)网络模型分析，因此本文的主要研究对象是基于3D模型的HetUDN。另外，本文的数学基础是随机几何(Stochastic Geometry,SG)，利用点过程(Point Process,PP)描述BS分布的随机性以及不规则性。本文的主要内容和贡献如下。
首先，从典型小区(Typical Cell)的角度出发，分析了基于2D模型的二层HetUDN的小区平均频谱效率(Cell Average Spectral Efficiency,CSE)，进而得到单位面积的频谱效率(Area Spectral Efficiency,ASE)以及能量效率(Energy Efficiency,EE)。利用同样的方法，得到了3D模型下上述三种性能指标的表达式。结果表明，在MC中密集地部署SC能够有效地提升系统的频谱效率。与此同时，能量的消耗也在不断地增加。因而本文联合考虑ASE和EE，利用萤火虫算法(Firefly Algorithm)，寻找最优的网络配置，使得二层HetUDN的ASE和EE能够兼顾。在二层HetUDN中，假设宏基站(Macro Base Station,MBS)与小基站(Small Base Station,SBS)服从两个相互独立的齐次泊松点过程(Homogeneous Poisson Point Process,HPPP)，并且MBS的发送信号强度大于SBS。如果采用最大平均信号强度(Maximum Averaged Receive-Signal-Strength,Max-RSS)接入方案，那么网络中大多数用户会连接到MBS层，对该层造成极大的负担，同时只有少部分连接到SBS层。如果采用最大平均偏置信号强度(Maximum Averaged Bias-Receive-Signal-Strength,Max-BRSS)接入方案，那么一部分在Max-RSS接入方案下连接到MC的用户会重新连接到SC，从而降低MC的负载，更利于负载均衡。因此本文分析的二层HetUDN的接入主要是Max-BRSS接入方案。
其次，分析了基于3D模型的超密集同构网络(Homogeneous Ultra-Dense Net-work,HomUDN)的信干比Meta分布(Signal-to-Interference Ratio Meta Distribution,SIRMD)和速率Meta分布(Rate Meta Distribution,RMD)。另外，提出了平均SIR方法，用于描述路损因子对HomUDN中的信干比接入概率(Signal-to-Interference Ratio Coverage Probability,SIRCP)、平均局部时延(Mean Local Delay,MLD)、速率接入概率(Rate Coverage Probability,RCP)的影响。结果显示，上述三个性能指标随着路损因子的增大在不断增加。
再次，分析了基于3D模型的二层超密集异构网络HetUDN的SMD和RMD。这里MBS和SBS被定义成两个相互独立的HPPP，而且用户采用Max-BRSS接入方案。由于卸载用户(Offloaded User,OU)(即从MC卸载到SC的用户)受到来自MC的强烈干扰(假设SBS工作在Underlay模式下)，因此提出了频带划分方案，让OU独占一段频带。结果表明，只要划给OU的频带占比恰当，整个二层HetUDN的性能会得到提升。
最后，分析了基于3D模型的SBS非均匀分布的二层HetUDN的SMD和RMD。这里，SBS不再是一个独立于MBS的HPPP，而是一个泊松空洞过程(Poisson Hole Process,PHP)，并且MBS分布在各个空洞的中心位置。结果表明，上述SBS非均匀分布(即非HPPP)的网络性能优于其均匀分布(即HPPP)的网络。很明显，这里提出的SBS非均匀分布的网络模型能更好地反映实际的无线网络中的BS部署。因为空洞内部靠近MBS，该区域的频谱效率高不需要额外部署SBS，而在MC的边缘位置，由于频谱效率低下，非常需要密集地部署SBS，以提高频谱效率。
本文主要研究HetUDN的部署与性能。主要的研究场景是高楼林立的中央商务区(Central Business District,CBD)，基站(Base Station,BS)和无线终端都分布在高楼中。这种CBD中的无线通信场景不适合用传统的二维(2D)模型建模分析，而应该采用三维(3D)网络模型分析，因此本文的主要研究对象是基于3D模型的HetUDN。另外，本文的数学基础是随机几何(Stochastic Geometry,SG)，利用点过程(Point Process,PP)描述BS分布的随机性以及不规则性。本文的主要内容和贡献如下。
首先，从典型小区(Typical Cell)的角度出发，分析了基于2D模型的二层HetUDN的小区平均频谱效率(Cell Average Spectral Efficiency,CSE)，进而得到单位面积的频谱效率(Area Spectral Efficiency,ASE)以及能量效率(Energy Efficiency,EE)。利用同样的方法，得到了3D模型下上述三种性能指标的表达式。结果表明，在MC中密集地部署SC能够有效地提升系统的频谱效率。与此同时，能量的消耗也在不断地增加。因而本文联合考虑ASE和EE，利用萤火虫算法(Firefly Algorithm)，寻找最优的网络配置，使得二层HetUDN的ASE和EE能够兼顾。在二层HetUDN中，假设宏基站(Macro Base Station,MBS)与小基站(Small Base Station,SBS)服从两个相互独立的齐次泊松点过程(Homogeneous Poisson Point Process,HPPP)，并且MBS的发送信号强度大于SBS。如果采用最大平均信号强度(Maximum Averaged Receive-Signal-Strength,Max-RSS)接入方案，那么网络中大多数用户会连接到MBS层，对该层造成极大的负担，同时只有少部分连接到SBS层。如果采用最大平均偏置信号强度(Maximum Averaged Bias-Receive-Signal-Strength,Max-BRSS)接入方案，那么一部分在Max-RSS接入方案下连接到MC的用户会重新连接到SC，从而降低MC的负载，更利于负载均衡。因此本文分析的二层HetUDN的接入主要是Max-BRSS接入方案。
其次，分析了基于3D模型的超密集同构网络(Homogeneous Ultra-Dense Net-work,HomUDN)的信干比Meta分布(Signal-to-Interference Ratio Meta Distribution,SIRMD)和速率Meta分布(Rate Meta Distribution,RMD)。另外，提出了平均SIR方法，用于描述路损因子对HomUDN中的信干比接入概率(Signal-to-Interference Ratio Coverage Probability,SIRCP)、平均局部时延(Mean Local Delay,MLD)、速率接入概率(Rate Coverage Probability,RCP)的影响。结果显示，上述三个性能指标随着路损因子的增大在不断增加。
再次，分析了基于3D模型的二层超密集异构网络HetUDN的SMD和RMD。这里MBS和SBS被定义成两个相互独立的HPPP，而且用户采用Max-BRSS接入方案。由于卸载用户(Offloaded User,OU)(即从MC卸载到SC的用户)受到来自MC的强烈干扰(假设SBS工作在Underlay模式下)，因此提出了频带划分方案，让OU独占一段频带。结果表明，只要划给OU的频带占比恰当，整个二层HetUDN的性能会得到提升。
最后，分析了基于3D模型的SBS非均匀分布的二层HetUDN的SMD和RMD。这里，SBS不再是一个独立于MBS的HPPP，而是一个泊松空洞过程(Poisson Hole Process,PHP)，并且MBS分布在各个空洞的中心位置。结果表明，上述SBS非均匀分布(即非HPPP)的网络性能优于其均匀分布(即HPPP)的网络。很明显，这里提出的SBS非均匀分布的网络模型能更好地反映实际的无线网络中的BS部署。因为空洞内部靠近MBS，该区域的频谱效率高不需要额外部署SBS，而在MC的边缘位置，由于频谱效率低下，非常需要密集地部署SBS，以提高频谱效率。