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宏微协同组网下基于小区分簇的联合传输与无线资源分配
被引量：
2
1
作者
施加轮
卓秀者
+1 位作者
李杰
邓舒
《半导体光电》
CAS
北大核心
2021年第6期909-918,共10页
针对宏微协同组网下小区间无线资源管理问题,文章提出一种大规模多入多出系统下基于微小区分簇的联合传输和动态频谱分配策略,该策略分两步执行以优化网络加权和速率。首先,所提算法根据各用户当前的信道状态执行微小区分簇,以尽可能地...
针对宏微协同组网下小区间无线资源管理问题,文章提出一种大规模多入多出系统下基于微小区分簇的联合传输和动态频谱分配策略,该策略分两步执行以优化网络加权和速率。首先,所提算法根据各用户当前的信道状态执行微小区分簇,以尽可能地降低小区间干扰,提升系统容量。接着,宏基站和各微小区簇根据所服务用户当前的业务请求信息分别为其动态分配子载波,以最大化网络加权和速率,并提升资源利用率。仿真结果显示,该文提出的微小区分簇和动态频谱分配策略能在尽可能降低宏微协同组网中用户间干扰的同时,有效地提升系统吞吐量。
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关键词
宏
微
协同
组网
小区分簇
无线资源分配
大规模MIMO
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职称材料
电力无线专网宏微协同组网中小区协作式故障检测
2
作者
唐元春
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022年第1期78-84,共7页
为了应对电力系统的数据流量增长、提升电力用户体验,电力无线专网系统将由密集部署的宏微小区组成,而网络中的故障小区会带来覆盖盲点从而影响网络服务质量。为了解决电力无线专网宏微协同组网中基于人工的故障检测方式效率低且成本高...
为了应对电力系统的数据流量增长、提升电力用户体验,电力无线专网系统将由密集部署的宏微小区组成,而网络中的故障小区会带来覆盖盲点从而影响网络服务质量。为了解决电力无线专网宏微协同组网中基于人工的故障检测方式效率低且成本高的问题,提出了一种基于迁移隐马尔可夫模型(transfer learning based hidden Markov model,TL-HMM)的小区间协作式故障检测算法,以助力实现小区的自主监督,减小人力成本和开销。将小区的工作状态根据异常程度划分为4类;采用隐马尔可夫模型(HMM)根据电力用户测量报告推断小区的工作状态;引入提出的算法,加快算法收敛性,降低所需训练样本数和学习时间。仿真结果表明,提出的算法不仅学习速度快,且对小区故障的平均检测精度可达到90%以上。
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关键词
电力无线专网
宏
微
协同
组网
协作式故障检测
迁移学习
隐马尔可夫模型
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职称材料
题名
宏微协同组网下基于小区分簇的联合传输与无线资源分配
被引量：
2
1
作者
施加轮
卓秀者
李杰
邓舒
机构
国网福建省电力有限公司信息通信分公司
福建永福电力设计股份有限公司
出处
《半导体光电》
CAS
北大核心
2021年第6期909-918,共10页
文摘
针对宏微协同组网下小区间无线资源管理问题,文章提出一种大规模多入多出系统下基于微小区分簇的联合传输和动态频谱分配策略,该策略分两步执行以优化网络加权和速率。首先,所提算法根据各用户当前的信道状态执行微小区分簇,以尽可能地降低小区间干扰,提升系统容量。接着,宏基站和各微小区簇根据所服务用户当前的业务请求信息分别为其动态分配子载波,以最大化网络加权和速率,并提升资源利用率。仿真结果显示,该文提出的微小区分簇和动态频谱分配策略能在尽可能降低宏微协同组网中用户间干扰的同时,有效地提升系统吞吐量。
关键词
宏
微
协同
组网
小区分簇
无线资源分配
大规模MIMO
Keywords
macro-micro collaborative networking
cell clustering
wireless resource allocation
massive MIMO
分类号
TN929.11 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
电力无线专网宏微协同组网中小区协作式故障检测
2
作者
唐元春
机构
国网福建省电力有限公司经济技术研究院
出处
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022年第1期78-84,共7页
基金
国家自然科学基金(61571073)
国网福建省电力有限公司2019年度科研项目(52130N18000U)。
文摘
为了应对电力系统的数据流量增长、提升电力用户体验,电力无线专网系统将由密集部署的宏微小区组成,而网络中的故障小区会带来覆盖盲点从而影响网络服务质量。为了解决电力无线专网宏微协同组网中基于人工的故障检测方式效率低且成本高的问题,提出了一种基于迁移隐马尔可夫模型(transfer learning based hidden Markov model,TL-HMM)的小区间协作式故障检测算法,以助力实现小区的自主监督,减小人力成本和开销。将小区的工作状态根据异常程度划分为4类;采用隐马尔可夫模型(HMM)根据电力用户测量报告推断小区的工作状态;引入提出的算法,加快算法收敛性,降低所需训练样本数和学习时间。仿真结果表明,提出的算法不仅学习速度快,且对小区故障的平均检测精度可达到90%以上。
关键词
电力无线专网
宏
微
协同
组网
协作式故障检测
迁移学习
隐马尔可夫模型
Keywords
power wireless private networks
macro-micro collaborative networking
cooperative outage detection
transfer learning
hidden Markov model
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
宏微协同组网下基于小区分簇的联合传输与无线资源分配
施加轮
卓秀者
李杰
邓舒
《半导体光电》
CAS
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
2
电力无线专网宏微协同组网中小区协作式故障检测
唐元春
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022
0
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