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新一代超密集异构蜂窝无线网络研究 被引量:8
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作者 江玉涵 邹玉龙 郑宝玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期159-167,共9页
近年来,随着移动互联网的蓬勃发展和智能终端的快速普及,对无缝网络覆盖和高速数据传输要求日趋增强,超密集异构蜂窝无线网络通过减小小区半径,增加低功率节点数量进行超密集组网,提高无线资源利用率和频谱效率,因而引起了国内外研究学... 近年来,随着移动互联网的蓬勃发展和智能终端的快速普及,对无缝网络覆盖和高速数据传输要求日趋增强,超密集异构蜂窝无线网络通过减小小区半径,增加低功率节点数量进行超密集组网,提高无线资源利用率和频谱效率,因而引起了国内外研究学者的广泛关注。然而,超密集异构蜂窝无线网络中愈发密集的网络部署也带来了各种严峻的问题,包括超密集异构蜂窝无线网络中的系统干扰问题、无线信息的安全传输问题、以及网络运营的能量供给问题等。为此,本文首先简单介绍了超密集异构蜂窝无线网络架构,接着从干扰管理、物理层安全和能量效率等方面,深入分析了超密集异构蜂窝无线网络中的关键技术和当前挑战,最后,进一步展望了超密集异构蜂窝无线网络的未来发展。 展开更多
关键词 超密集异构蜂窝无线网络 干扰管理 物理层安全 能量效率
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超密集异构无线网络中基于移动轨迹预测的网络切换算法 被引量:3
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作者 杨喆 邓立宝 +1 位作者 狄原竹 李春磊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4280-4291,共12页
随着5G技术的广泛应用,网络超密集化部署已成为必然趋势。超密集异构无线网络在实现网络高流量密度、高峰值速率性能的同时,给传统的网络切换算法带来了挑战,处于变速移动的终端会面临更频繁的切换问题,这将导致乒乓效应频率的显著提高... 随着5G技术的广泛应用,网络超密集化部署已成为必然趋势。超密集异构无线网络在实现网络高流量密度、高峰值速率性能的同时,给传统的网络切换算法带来了挑战,处于变速移动的终端会面临更频繁的切换问题,这将导致乒乓效应频率的显著提高,进而影响用户在网体验。针对上述问题,该文提出一种基于终端移动轨迹预测的网络切换算法,适用于各类型用户在高密度无线网络中的垂直切换和水平切换问题。首先,为了更高精度的移动轨迹预测,提出一种基于模糊核聚类和长短期记忆(LSTM)神经网络的预测方法,可以有效预测不同移动模式下用户终端的短时移动轨迹;之后,基于用户当前和预测位置,获取候选网络集合,通过候选集交运算法和指标阈值判断网络切换时机;当切换触发时,使用帝企鹅算法最优化网络选择。仿真结果表明,相比于其他类型的时间序列预测算法,该文提出的轨迹预测算法精度较高;同时相较对比算法,该文所提网络切换算法的切换次数适中,有效避免了乒乓效应,且提高了用户连接的网络质量。 展开更多
关键词 网络切换 轨迹预测 密集异构无线网络 长短期记忆神经网络 帝企鹅算法
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5G绿色超密集无线异构网络:理念、技术及挑战 被引量:15
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作者 李渝舟 江涛 +1 位作者 曹洋 李赞 《电信科学》 北大核心 2017年第6期34-40,共7页
超密集无线异构网络被公认为是大幅提升无线网络容量、解决蜂窝网所面临的1 000倍数据量挑战最富有前景的一种5G组网技术。但是,与5G愿景背道而驰的是网络的超密集化部署在提升谱效的同时也极度地增大了系统的能耗,降低了通信能效。旨... 超密集无线异构网络被公认为是大幅提升无线网络容量、解决蜂窝网所面临的1 000倍数据量挑战最富有前景的一种5G组网技术。但是,与5G愿景背道而驰的是网络的超密集化部署在提升谱效的同时也极度地增大了系统的能耗,降低了通信能效。旨在利用超密集异构网络具有的全网管理能力和网络分集效应,从宏观的网络匹配与微观的资源聚合两方面探索超密集异构网络绿色演进的关键理论与技术。首先论述了绿色演进的基本理念,然后提出了利用负载自适应的基站开关控制、主动缓存和干扰感知的跨网资源分配三大关键技术来提升网络的能效,同时也讨论了每种技术在应用时所面临的挑战。 展开更多
关键词 密集异构无线网络 能效效率 频谱效率
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基于改进深度Q学习的网络选择算法 被引量:5
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作者 马彬 陈海波 张超 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期346-353,共8页
在引入休眠机制的超密集异构无线网络中,针对网络动态性增强,导致切换性能下降的问题,该文提出一种基于改进深度Q学习的网络选择算法。首先,根据网络的动态性分析,构建深度Q学习选网模型;其次,将深度Q学习选网模型中线下训练模块的训练... 在引入休眠机制的超密集异构无线网络中,针对网络动态性增强,导致切换性能下降的问题,该文提出一种基于改进深度Q学习的网络选择算法。首先,根据网络的动态性分析,构建深度Q学习选网模型;其次,将深度Q学习选网模型中线下训练模块的训练样本与权值,通过迁移学习,将其迁移到线上决策模块中;最后,利用迁移的训练样本及权值加速训练神经网络,得到最佳选网策略。实验结果表明,该文算法显著改善了因休眠机制导致的高动态性网络切换性能下降问题,同时降低了传统深度Q学习算法在线上选网过程中的时间复杂度。 展开更多
关键词 密集异构无线网络 改进深度Q学习 网络选择
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考虑终端安全和资源调度的垂直切换算法 被引量:1
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作者 马彬 陈鑫 +1 位作者 谢显中 钟世林 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期2792-2801,共10页
存在恶意终端的超密集异构无线网络中,针对高并发接入请求带来的资源分配效率降低和拥塞问题,该文提出一种考虑终端安全和资源调度的垂直切换算法(CTSRS-VHA)。首先,在网络侧通过基于有限状态机的攻击检测算法,构建终端安全评估模型,计... 存在恶意终端的超密集异构无线网络中,针对高并发接入请求带来的资源分配效率降低和拥塞问题,该文提出一种考虑终端安全和资源调度的垂直切换算法(CTSRS-VHA)。首先,在网络侧通过基于有限状态机的攻击检测算法,构建终端安全评估模型,计算得到终端安全度。其次,结合网络拥塞度、用户数据传输速率和终端安全度构建了一个多目标优化函数。再次,分析网络与终端之间的综合效益,把多目标优化函数转换成单目标优化函数求解,证明了该解为帕累托最优解。最后,仿真结果及分析表明,该算法能够提高网络的接入安全水平和总吞吐量,降低网络拥塞度和切换失败率。 展开更多
关键词 密集异构无线网络 有限状态机 攻击检测 指数加权滑动平均 帕累托最优
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一种人与人和机器到机器共存下能效最大化的上行用户分配算法 被引量:3
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作者 田辉 王聪 +2 位作者 马文峰 朱熠 陈裕田 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期2902-2910,共9页
针对5G超密集异构蜂窝网络中人与人(H2H)和机器到机器(M2M)共存场景下有服务质量(QoS)保障和负载均衡的上行用户分配问题,该文提出一种基于匹配理论的用户分配算法。该算法在用户分配过程中同时考虑不同类型节点的接入控制策略,在最大... 针对5G超密集异构蜂窝网络中人与人(H2H)和机器到机器(M2M)共存场景下有服务质量(QoS)保障和负载均衡的上行用户分配问题,该文提出一种基于匹配理论的用户分配算法。该算法在用户分配过程中同时考虑不同类型节点的接入控制策略,在最大化网络能效的同时,实现节点QoS保障。仿真结果表明,与其他算法相比,该算法不仅能够在能效、负载均衡以及QoS保障方面获得更好的性能,并且能获得与穷举法相近的性能。此外,所提算法的收敛速度很快且不受节点和基站数目变化的影响,适合解决H2H和M2M共存场景中的用户分配问题。 展开更多
关键词 密集异构蜂窝网络 人与人和机器到机器共存 用户分配 能量有效 服务质量保障
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