随着移动通信技术的不断发展,各种业务种类层出不穷,蜂窝网络规模也随着业务的增长而增长,导致蜂窝网络的能耗问题日益突出,传统的以满足峰值业务为目的蜂窝网络部署,在低业务量或者无业务量的时段基站仍然满载工作,造成大量的能量浪费。因此充分合理地利用通信资源,优化蜂窝网络的能效(Energy Efficiency,EE)显得刻不容缓。网络级能效优化在蜂窝网络能效优化中扮演着至关重要的作用,目前的网络级能效优化方案大多是基于业务的分布规律来设计,因此研究业务的分布规律能够帮助我们更好地优化蜂窝网络能效。传统的业务分布规律研究更多的是从时间或者空间单一维度进行研究,同时考虑时间和空间的业务时空二维分布规律研究逐渐引起业界的广泛关注。论文选题来源于北京邮电大学青年科技创新计划专项《多元群体信息表示及低能耗内容分发组网》(项目编号:2014ZD03-01),本论文围绕如何针对业务的分布规律来优化蜂窝网络能效而展开,在对现有蜂窝网络能效优化和业务分布规律的梳理的基础上,提出一种基于贝叶斯时空模型的蜂窝网络业务分布预测算法,能够较好地预测蜂窝网络业务的时空分布信息,从而刻画业务的时空二维分布规律。并针对业务的时空二维分布规律在异构蜂窝网络模型中提出两种适用于不同用户密度的小区缩放算法,降低了网络能耗,提升了网络能效。本论文的主要研究内容如下:(1)论文详细分析和梳理了蜂窝网络能效优化的分类和基于蜂窝网络业务分布规律的能效优化研究现状、研究内容以及面临的挑战,指出根据业务时空二维分布规律来优化能效的潜力。全面总结了目前蜂窝网络业务分布规律的研究现状、研究内容和面临的挑战,指出目前业务在时空二维分布规律研究具有很大潜力。(2)关于业务时空二维分布规律的研究还主要集中在时空相关性和建模方面,侧重于通过对历史信息的归纳和理论分析来刻画业务的时空二维分布规律。有关业务时空二维分布的预测也能帮助我们更直观地了解业务的时空二维分布规律,因此本论文提出基于贝叶斯时空模型的蜂窝网络业务分布预测算法,来预测业务的时空分布信息。本算法考虑过往业务分布对未来业务分布的影响,并结合实际数据对参数进行修正。仿真结果表明,不同区域的预测精度可达0.9以上。并通过预测结果更加直观地分析业务分布规律。(3)在基于业务分布规律的能效优化方案中,小区缩放由于能灵活地适配业务需求并优化能效,因而具有较大的潜力。针对业务的时空二维分布规律中体现的业务时空分布特性,本论文在异构蜂窝网络模型中提出 LB(Load Balance)小区缩放算法和 LC(Load Concentration)小区缩放算法。仿真分析验证了两种算法在不同用户密度情况下均能很好地提升网络能效,LB小区缩放算法适用于用户密度较高的场景,而LC小区缩放算法适用于用户密度较低的场景。本论文通过预测业务的时空分布信息来清晰地认识业务的时空二维分布规律,针对业务的分布规律在异构蜂窝网络模型中提出适用于不同用户密度的小区缩放算法进行能效优化,为未来的蜂窝网络能效优化提供了新的思路。