學位論文
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Item 載波聚合於LTE-A系統之室內位置推薦演算法(2014) 程鈺錞; Yu-Chun Cheng本論文中，我們解決了一個在長期演進無線網路系統(Long-Term Evolution, LTE-A)毫微微基地台網路(Femtocell network)的下行鏈路(Downlink)中所遭遇的載波聚合(Carrier Aggregation, CA)問題。我們提出了一個從不同角度切入的新概念─位置推薦(Location Recommendation, LR)，藉此改善在室內LTE-A系統的載波聚合表現。室內位置推薦(Indoor Location Recommendation, ILR)演算法會建構一個介於微型基地台間無線干擾的先備知識並由此建立一個相對應的服務品質(Quality-of-Service, QoS)地圖，使得用戶能顯而易見地預測在室內中各處所獲取的QoS情形以及分量載波(Component Carrier, CC)的選擇。藉由利用室內定位及QoS地圖，我們所提出的方法可以建議用戶到室內特定的位置以獲取滿足使用額外分量載波的能力和各種服務需求。透過模擬，驗證了所提出的演算法能夠藉由位置的推薦改善在LTE-A系統的載波聚合表現。Item LTE通訊系統中針對同層干擾環境對微小型基地台功率控制與用戶位置推薦演算法(2019) 施冠汎; Shi, Guan-Fan在未來的長期演進技術(Long Term Evolution ,LTE)中，將會有一項至為關鍵的設備，也就是微小型基地台(Femtocell)，微小型基地台不僅在佈建方面靈活，且體積相對於傳統的大型基地台(Macrocell)來的更小，此設備將能改善大型基地台的覆蓋不足，並且能提升整體的網路容量。 本論文將提出一種於LTE通訊系統中針對同層干擾(co-tier interference)環境對微小型基地台功率控制與用戶位置推薦演算法，希望能藉由此演算法減少鄰近微小型基地台對用戶的干擾，並且透過位置推薦讓用戶移動到訊號更好的位置，以改善網路整體的速率和保持用戶的服務品質。 而實驗模擬環境中將會有九個微小型基地台以及多位用戶的同層干擾環境來驗證本論文所提出的功率控制與位置推薦演算法，從實驗結果顯示微小型基地台的干擾與功率耗損會逐步降低，整體用戶的同層干擾將會減少，且用戶吞吐量會有顯著的提升。Item D2D通訊在LTE蜂巢式網路中之步進式位置推薦演算法(2018) 朱峻佑; Ju, Jun-You在長程演進技術(Long Term Evolution, LTE)中有一項重要的技術，也就是設備對設備(Device-to-Device, D2D)的通訊，D2D通訊可以不透過基地台做設備與設備間的直接傳輸，這個做法可以減輕基地台的負擔以及增加整體系統的網路容量。 本論文提出一種基於LTE蜂巢式網路中D2D的步進式位置推薦法，希望能透過演算法規劃出一條推薦路徑，使D2D移動至推薦的路徑，並藉此能改善網路整體的系統容量及效能。 實驗模擬在一個含有傳統大型基地台及其使用者與多組D2D的環境來驗證本論文提出的步進式位置推薦演算法，並使用LTE-Sim開源工具來量測出模擬的結果，實驗結果顯示整體系統傳輸效能在多種不同的情況下可達明顯的提升效果。Item LTE通訊系統中之位置推薦演算法(2017) 李啓銘; Li, Chi-Ming本論文中提出了一個在長程演進的技術(Long Term Evolution，LTE)下行鏈路(Downlink)通訊中使用者位置推薦演算法，提出的位置推薦演算法進一步與修正的最大加權優先延遲(MLWDF)結合並且改善系統的性能。 從模擬實驗結果可以發現，通過提出的使用者位置推薦演算法可以改善語音(VoIP)和影片(video)上服務品質(Qos)的性能包括封包遺失率和吞吐量的部分在長期演進的技術(Long Term Evolution，LTE)下行鏈路中。 關鍵字：長期演進技術、位置推薦、下行鏈路、服務品質、資源分配。Item D2D通訊用於蜂巢式網路之位置推薦及功率調整演算法(2016) 蔡孟原; Tsai, Meng-Yuan我們考慮到裝置對裝置之通訊(Device-to-Device communication, D2D)有可能在非理想情況下被建立，我們提出一個下行鏈路干擾緩解機制，在保障蜂巢式用戶的鏈路品質前提下，提升整體系統容量，我們模擬多個D2D用戶時採用抑制干擾範圍與正交資源分配的結果，並稱之為傳統方法，本篇研究針對D2D提出位置推薦及功率調整演算法(Location Recommendation and Power Adjustment, LR&PA)，管理D2D複用蜂巢鏈路的資源時，基地台對D2D的干擾及D2D對MUE的干擾。我們比較LR的兩種策略，並且證明以最短移動距離作為唯一考量的策略較為實際，因此在我們的LR&PA演算法中將採取此策略。模擬結果證明，LR&PA在提升D2D容量方面優於傳統方法，而蜂巢式用戶容量的減少相較於D2D容量的提升是非常小的，因此整體系統容量可以明顯地有所改善。Item D2D通訊於LTE蜂巢式網路中使用粒子群最佳化演算法之位置推薦(2017) 蔡德生; Tsai, Te-Sheng在此篇論文中，我們提出了D2D (Device-to-Device, D2D) 通訊於LTE蜂巢式網路中使用粒子群最佳化演算法之位置推薦。我們所提出的方法是讓D2D使用者移動到我們所推薦的位置以達到更好的系統容量以及資源利用率，利用我們設計的成本函數來決定我們的資源分配機制，避免與相鄰的大型蜂窩式網路基地台或其他的D2D用戶產生干擾並且平衡MUE (Marcocell User Equipment, MUE)用戶及D2D用戶的體驗品質(Quality of Experience, QoE)，希望兩者都可以達到最佳的體驗效果。 最後經由模擬結果證明，粒子群演算法不同的迭代結果與傳統暴力法的位置推薦方法比較之後，我們的方法可以有效的降低位置推薦所產生的推薦成本及時間。Item D2D通訊用於蜂巢式網路之位置推薦演算法(2015) 黃元杰; Huang, Yuan-Chieh設備與設備(Device-to-Device, D2D)之通訊將是長期演進技術(Long Term Evolution, LTE)網路中的重要通訊之一，D2D通訊可應用於蜂巢式網路並且重複使用基地台的資源可提高整體系統容量以及資源利用率(Resource Utilization)，其中D2D用戶允入數量以及資源分配機制是重要的關鍵因素。本研究首先根據D2D用戶允入數量以及資源分配機制之條件下尋找出系統容量的最佳值，並且提出D2D位置推薦演算法(Location Recommendation, LR)來改善系統容量。根據結果顯示，D2D用戶透過演算法的移動後可有效地提升整體系統容量以及資源利用提升率。