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基于跨层设计的Macro-Femto异构网络吞吐量最大化
1
作者
张秀宁
谈振辉
+1 位作者
徐少毅
陶成
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期46-56,共11页
提出一种跨层设计机制,目的是最大化网络下行链路吞吐量,同时保证业务公平性。网络架构为多小区、多用户、多业务的Macro-Femto异构网络架构。物理层传输技术为多输入多输出正交频分复用技术。所建立的最优化问题在多项式时间内是不可...
提出一种跨层设计机制,目的是最大化网络下行链路吞吐量,同时保证业务公平性。网络架构为多小区、多用户、多业务的Macro-Femto异构网络架构。物理层传输技术为多输入多输出正交频分复用技术。所建立的最优化问题在多项式时间内是不可解的。结合工程实际,提出一种易于实现的次优算法。此外,针对异质业务环境,提出一种公平性观点,并改进传统的Jain’s公平指数。修正的公平指数能够有效地评估未来多业务无线网络各种机制的公平性。系统级仿真结果表明:在异构网络中,本文提出机制的吞吐量性能和公平性能均优于简单跨层设计SCLD(Simple Cross-Layer Design)机制。本文提出的机制和SCLD机制的业务公平性能均优于比例公平机制的公平性能。比例公平机制仅考虑速率公平,没有考虑业务公平。
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关键词
跨层设计
网络吞吐量最大化
业务公平性
Macro-Femto异构
网络
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职称材料
超密集网络中最大化网络吞吐量的预测资源分配
被引量：
6
2
作者
王俊才
刘婷婷
+1 位作者
杨晨阳
孙奇
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017年第3期260-267,共8页
在超密集网络中,小区间干扰严重制约了小区边缘用户的性能体验以及网络吞吐量。无线大数据分析的飞速发展,使得人们有可能通过预测未来的信道状态来分配资源,在无干扰网络中可达到很大的性能增益。但是在干扰网络中如何利用预测信息,在...
在超密集网络中,小区间干扰严重制约了小区边缘用户的性能体验以及网络吞吐量。无线大数据分析的飞速发展,使得人们有可能通过预测未来的信道状态来分配资源,在无干扰网络中可达到很大的性能增益。但是在干扰网络中如何利用预测信息,在分配资源的同时有效协调干扰还是一个尚未研究的问题。本文分析了干扰网络中预测资源分配的设计难点和存在的问题,针对该问题提出了相应的解决方法,将资源分配建模成一个凸优化问题,通过求解优化问题得到最优的资源分配方法。仿真表明,与未知预测信息的最大化网络吞吐量方法相比,所提方法能够有效提高用户的成功传输率、平均传输进度和网络的吞吐量。当用户数据需求较大时,所提方法可以提供较大的网络性能增益。
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关键词
预测资源分配
大数据
最大化
网络
吞吐量
干扰协调
超密集
网络
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职称材料
题名
基于跨层设计的Macro-Femto异构网络吞吐量最大化
1
作者
张秀宁
谈振辉
徐少毅
陶成
机构
北京交通大学电子信息工程学院
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期46-56,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61071075)
国家重大专项(2010ZX03003-001-02)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2011YJS216)
国际科技合作计划子课题(2010DFB10410)
文摘
提出一种跨层设计机制,目的是最大化网络下行链路吞吐量,同时保证业务公平性。网络架构为多小区、多用户、多业务的Macro-Femto异构网络架构。物理层传输技术为多输入多输出正交频分复用技术。所建立的最优化问题在多项式时间内是不可解的。结合工程实际,提出一种易于实现的次优算法。此外,针对异质业务环境,提出一种公平性观点,并改进传统的Jain’s公平指数。修正的公平指数能够有效地评估未来多业务无线网络各种机制的公平性。系统级仿真结果表明:在异构网络中,本文提出机制的吞吐量性能和公平性能均优于简单跨层设计SCLD(Simple Cross-Layer Design)机制。本文提出的机制和SCLD机制的业务公平性能均优于比例公平机制的公平性能。比例公平机制仅考虑速率公平,没有考虑业务公平。
关键词
跨层设计
网络吞吐量最大化
业务公平性
Macro-Femto异构
网络
Keywords
cross-layer design
maximization of network throughput
service fairness
Macro-Femto heterogeneous network
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
超密集网络中最大化网络吞吐量的预测资源分配
被引量：
6
2
作者
王俊才
刘婷婷
杨晨阳
孙奇
机构
北京航空航天大学电子信息工程学院
中国移动通信有限公司研究院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017年第3期260-267,共8页
基金
国家自然科学基金(61301085)
国家自然科学基金海外及港澳学者研究基金(61429101)
中国移动研究院自助项目(2015463)
文摘
在超密集网络中,小区间干扰严重制约了小区边缘用户的性能体验以及网络吞吐量。无线大数据分析的飞速发展,使得人们有可能通过预测未来的信道状态来分配资源,在无干扰网络中可达到很大的性能增益。但是在干扰网络中如何利用预测信息,在分配资源的同时有效协调干扰还是一个尚未研究的问题。本文分析了干扰网络中预测资源分配的设计难点和存在的问题,针对该问题提出了相应的解决方法,将资源分配建模成一个凸优化问题,通过求解优化问题得到最优的资源分配方法。仿真表明,与未知预测信息的最大化网络吞吐量方法相比,所提方法能够有效提高用户的成功传输率、平均传输进度和网络的吞吐量。当用户数据需求较大时,所提方法可以提供较大的网络性能增益。
关键词
预测资源分配
大数据
最大化
网络
吞吐量
干扰协调
超密集
网络
Keywords
predictive resource allocation
big data
maximize the throughput
interference coordination
ultra-dense networks
分类号
TN929.53 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于跨层设计的Macro-Femto异构网络吞吐量最大化
张秀宁
谈振辉
徐少毅
陶成
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
超密集网络中最大化网络吞吐量的预测资源分配
王俊才
刘婷婷
杨晨阳
孙奇
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017
6
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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