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题名超密集部署下以用户为中心的分簇与资源分配
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作者
尼俊红
张烁
尹喜阳
李霜冰
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机构
华北电力大学(保定)电气与电子工程学院
国网天津市电力公司信息通信公司
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第12期4769-4774,共6页
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基金
国家自然科学基金(61771195)
河北省自然科学基金(F2017502059,F2018502047)
天津市电力公司科技项目(KJ18-1-15)。
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文摘
为了解决基站超密集部署时移动用户的吞吐量需求问题,建立以用户为中心的分簇模型,结合对下一个调度时刻用户位置的预测,对基站进行预分簇,在此基础上设计了区分优先级的资源分配算法,并研究了簇大小是否固定对系统性能的影响。仿真结果表明:与原算法相比,提出的算法改善了移动用户的平均吞吐量,降低了速率需求未得到满足的用户比例,保证了用户的服务质量。
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关键词
超密集部署
以用户为中心
分簇
资源分配
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Keywords
ultra-dense deployment
user-centric
clustering
resource allocation
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名超密集异构网中的Q学习资源调度算法
被引量：2
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作者
尼俊红
史上乐
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机构
华北电力大学电子与通信工程系
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第18期5-9,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61771195)
河北省自然科学基金资助项目(F2018502047)~~
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文摘
在超密集异构蜂窝网络中,随着低功率基站大量增加,且复用相同的频谱资源,小区间干扰(ICI)可能会变得很强,从而降低系统整体吞吐量.因此,文中提出一种基于Q学习的资源调度(QLRS)算法以尽可能地最大化系统容量.算法首先将小基站进行分簇,在每个调度周期根据簇内用户数量为每个簇调度资源;然后以系统整体吞吐量和能效为优化目标,对簇内有关联用户的小小区进行资源变更和优化,并将收益记录于Q表中,Q表经多次迭代收敛后,得到系统最优资源分配方案.仿真结果表明,与其他资源分配算法相比,文中提出的算法在保证能源效率与宏蜂窝吞吐量的条件下,进一步提高了系统整体吞吐量.
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关键词
超密集部署
资源调度
Q学习
干扰协调
吞吐量优化
资源分配
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Keywords
ultra.dense deployment
resource scheduling
Q.learning
interference coordination
throughput optimiza. tion
resource allocation
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分类号
TN929.5.34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名超密集异构网中基于小区休眠的用户关联算法
被引量：2
- 3
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作者
尼俊红
郭浩然
郭浩晗
宋计林
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机构
华北电力大学电子与通信工程系
燕山大学信息科学与工程学院
国网河北省电力有限公司邢台供电分公司
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出处
《光通信研究》
北大核心
2018年第4期56-60,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61771195
61601182)
+2 种基金
河北省自然科学基金资助项目(F2017502059
F2014502029)
中央高校科研业务费资助项目(2016MS98)
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文摘
在超密集部署异构蜂窝网中,由于小小区基站数量的增多,移动网络的能效问题变得尤为突出。为了降低超密集异构网中的能量消耗,实现"绿色蜂窝网络"这一目标,文章提出了一种基于小区休眠的用户关联改进算法来优化系统能效,通过执行基于干扰图的小区休眠准则,使一些满足条件的轻载基站也切换为轻载小区休眠模式,从而减少基站间的干扰并进一步降低了系统能耗。同时,文章对所提算法及对比算法的性能进行了仿真,仿真结果表明,所提算法在能耗和能效方面明显优于原算法,达到了优化系统能效的目的。
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关键词
超密集部署
用户关联
小区休眠
能效
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Keywords
ultra dense deployment
user association
cell sleeping
energy efficiency
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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