针对异构网络中毫微微小区(femtocell)之间的同层干扰和femtocell与宏小区(macrocell)之间的跨层干扰,提出一种基于分簇的资源管理方案。该方案包括两部分:第1部分是宏基站(macrocell base station,MBS)利用三轮子信道分配算法为宏用户...针对异构网络中毫微微小区(femtocell)之间的同层干扰和femtocell与宏小区(macrocell)之间的跨层干扰,提出一种基于分簇的资源管理方案。该方案包括两部分:第1部分是宏基站(macrocell base station,MBS)利用三轮子信道分配算法为宏用户分配子信道,再采用注水算法分配功率;第2部分首先采用遗传模拟退火算法为femtocell分簇,再利用启发式算法和卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件为毫微微用户分别分配子信道和功率。仿真结果表明,该方案有效地抑制了网络中的这两种干扰,满足了用户的数据速率需求,有效地提高了频谱效率。展开更多
文摘针对异构网络中毫微微小区(femtocell)之间的同层干扰和femtocell与宏小区(macrocell)之间的跨层干扰,提出一种基于分簇的资源管理方案。该方案包括两部分:第1部分是宏基站(macrocell base station,MBS)利用三轮子信道分配算法为宏用户分配子信道,再采用注水算法分配功率;第2部分首先采用遗传模拟退火算法为femtocell分簇,再利用启发式算法和卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件为毫微微用户分别分配子信道和功率。仿真结果表明,该方案有效地抑制了网络中的这两种干扰,满足了用户的数据速率需求,有效地提高了频谱效率。
文摘超密集网络中,严重的小区间干扰制约了终端用户的数据速率,针对该问题,提出一种基于簇优先级的资源分配方案。该方案分为3个步骤:首先,采用基于图论的染色算法为毫微微接入点(Femtocell Access Points,FAPs)分簇;然后,以簇内每个毫微微用户(Femtocell User Equipments,FUEs)的待发送数据量、排队等待时延以及受干扰强度等作为优先级,计算每个簇的优先级,高优先级的簇可最先获得信道增益好的子信道;最后,利用卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件和注水算法为FUEs分配功率。仿真实验表明该方案能够有效地减小Femtocell间的干扰,并能够极大地满足用户的需求,同时提升系统的吞吐量和频谱效率。
