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题名LTE系统多小区上行联合功控算法
被引量：1
- 1
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作者
张柔佳
占庆祥
朱宇航
谭国平
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机构
河海大学通信与信息系统研究所
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期33-38,共6页
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基金
中央高校基本科研业务费专项(2015B18914)
中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室开放课题项目(2016001)~~
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文摘
针对传统的小区内开环功率控制算法通常以提升本小区的吞吐量性能为目标,忽略了当前小区用户对邻小区用户同频干扰的问题,为提升边缘用户性能的同时兼顾系统整体性能,提出了一种LTE系统小区间上行联合功率控制(UJPC)算法。该算法采用单基站三扇区为系统模型,以最优化系统吞吐量比例公平函数为目标,首先根据最小信干噪比(SINR)约束值和用户最大发射功率这两个约束条件得到相应的数学优化模型,然后采用连续凸近似的方法求解优化问题得出各个基站所管辖的小区内所有用户的最优发射功率。仿真结果表明,与基准的开环功控方案相比,联合功控方案在保证系统平均频谱利用率的情况下能够较大幅度地提高小区边缘频谱利用率,其最佳性能增益能达到50%。
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关键词
长期演进
上行链路
小区间干扰
联合功率控制
最小信干噪比
连续凸近似
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Keywords
Long Term Evolution(LTE)
uplink
inter-cell interference
joint power control
minimum Signal-to-Interference plus Noise Ratio(SINR)
continuous convex approximation
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分类号
TN929.53
[电子电信—通信与信息系统]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于强化学习的异构网络流量卸载方案研究
被引量：2
- 2
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作者
占庆祥
刘如通
谭国平
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机构
河海大学计算机与信息学院
河海大学通信与信息系统研究所
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出处
《电子测量技术》
2018年第2期66-71,共6页
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文摘
面对未来爆炸性的数据流量增长问题,提出了一种基于强化学习思想的流量卸载的方案。在此基础上,对算法进行改进,提出一种基于随机竞争的算法。通过搭建异构网络下的MATLAB仿真平台,对LTE系统,强化学习切换算法的系统和随机竞争切换算法的系统进行仿真对比分析。结果表明,采用强化学习算法和随机竞争算法的系统的性能比较优秀,总体吞吐量提升2倍左右;此外,对比强化学习算法与随机竞争算法的仿真结果,总体上改进后的随机竞争算法的性能比强化学习算法的性能优秀,但在小区与用户数量较少的情况下,强化学习算法的系统网络性能最佳。
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关键词
异构网络
流量卸载
强化学习
随机竞争
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Keywords
heterogeneous network
traffic offloading
reinforcement learning
random competition
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分类号
TN915.14
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于信赖域的序贯拟蒙特卡洛滤波算法
被引量：7
- 3
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作者
徐立中
丁晓峰
王鑫
吕国芳
黄凤辰
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机构
河海大学计算机与信息学院
河海大学通信与信息系统研究所
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第A03期24-30,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.60774092
No.60901003)
+1 种基金
教育部博士点基金(No.20070294027)
国家863高技术研究发展计划(No.2007AA11Z227)
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文摘
针对系统状态估计、目标跟踪等是包含多源不确定性信息的非线性非高斯随机过程,提出了一种基于信赖域的序贯拟蒙特卡洛(Sequential Quasi-Monte Carlo,SQMC)滤波算法.该算法利用拟蒙特卡洛积分技术优化采样粒子在状态空间的分布特性,降低了滤波过程中的积分误差,提高了状态估计精度;同时,利用信赖域(Trust Region,TR)方法将采样粒子向高似然区域移动,减少了所需采样粒子的数目,降低了算法复杂度.实验结果表明:该算法有效克服了粒子贫乏和拟蒙特卡洛滤波计算复杂度高的问题,且在非线性系统状态估计精度以及目标跟踪的准确性上要优于粒子滤波和拟蒙特卡洛滤波等现有算法.
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关键词
拟蒙特卡洛滤波
信赖域
状态估计
目标跟踪
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Keywords
Quasi-Monte filter
trust region
state estimation
object tracking
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名增强现实场景下移动边缘计算资源分配优化方法
被引量：18
- 4
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作者
余韵
连晓灿
朱宇航
谭国平
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机构
河海大学通信与信息系统研究所
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期22-25,共4页
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基金
中央高校基本科研业务费专项(2015B18914)
中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室开放课题项目(2016001)~~
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文摘
针对高速数据传输及计算所带来时延和终端设备能耗问题,提出了一种在上行链路采用等功率分配的传输方案。首先,依据增强现实(AR)业务的协作属性建立了针对AR特性的系统模型;其次,详细分析了系统帧结构,建立以最小化系统消耗总能量为优化目标的约束条件;最后,在保障延迟和功耗满足约束的条件下,建立了基于凸优化的移动边缘计算(MEC)资源优化求解数学模型,从而获得最优的通信和计算资源分配方案。与独立传输相比,该方案在最大延迟时间分别为0. 1 s和0. 15 s时的总能耗降幅均为14. 6%。仿真结果表明,在相同条件下,与基于用户独立传输的优化方案相比,考虑用户间协作传输的等功率MEC优化方案能显著减少系统消耗的总能量。
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关键词
增强现实
移动边缘计算
资源分配
协作计算迁移
凸优化
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Keywords
Augment Reality(AR)
Mobile Edge Computing(MEC)
resource allocation
collaborative computing migration
convex optimization
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名长期演进网络中基于粒子群的天线下倾角自优化方法
被引量：4
- 5
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作者
连晓灿
张彭园
谭国平
李岳衡
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机构
河海大学通信与信息系统研究所
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第1期97-102,共6页
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基金
中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室开放课题资助项目(2016001)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015B18914)~~
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文摘
针对第三代合作伙伴项目(3GPP)中自组织网络(SON)的覆盖与容量自优化问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的有源天线下倾角优化方法。首先,确定基站(eNB)中传输数据的用户设备(UE)数,用户测量上报邻小区参考信号接收功率(RSRP)信息和位置信息;然后,确定优化目标预设适应度评价函数为频谱效率(SE);其次,将下倾角同时优化问题看作是多维优化问题,选择天线下倾角为粒子集合,使用PSO算法求解得到天线下倾角的最优值;最后,通过系统自主调整优化下倾角,实现长期演进(LTE)网络中容量及覆盖的自优化。通过建模及仿真结果分析,此算法在优化目标不同时可以取得不同的优化效果:优化目标为用户平均频谱效率时,采用传统黄金分割优化算法频谱效率较初始设定提升12.9%,采用PSO算法可提升22.5%;调整优化目标为用户加权平均频谱效率时,对边缘用户,传统黄金分割优化算法并无明显提升,PSO算法取得了19.3%的优化提升。实验结果表明,该方法可提升用户吞吐量,改善系统性能。
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关键词
长期演进
下倾角优化
自组织网络
容量与覆盖优化
粒子群优化
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Keywords
Long Term Evolution （LTE）
down-tih angle optimization
Self-Organizing Network （SON）
coverage and capacity optimization
Particle Swarm Optimization （PSO）
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分类号
TP393.01
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391.97
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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