以Long Term Evolution-Advanced(LTE-A)系统中宏蜂窝-微蜂窝(Macro-Pico)异构多层网络为例,以范围扩展(Range Extension,RE)技术为基础,提出了一种移动负载均衡算法。建立了网络负载模型,计算并选取合适的小区切换偏移量,从而动态精确...以Long Term Evolution-Advanced(LTE-A)系统中宏蜂窝-微蜂窝(Macro-Pico)异构多层网络为例,以范围扩展(Range Extension,RE)技术为基础,提出了一种移动负载均衡算法。建立了网络负载模型,计算并选取合适的小区切换偏移量,从而动态精确的调整超载小区和轻负载小区的覆盖范围,最终将超载小区的多余用户切换到其轻负载的邻小区,并结合数据流量业务对算法进行了仿真,分析了在该算法的协作下,小区的负载均衡因子、负载转移率及用户满意率,验证了该算法的可行性。展开更多
为了对先进的长期演进技术(long term evolution-advanced,LTE-Advanced)系统中的多输入多输出(multipleinput and multiple output,MIMO)技术的性能进行评估,简单回顾了LTE-Advanced系统中的2种MIMO技术,即空间复用和空间分集,并介绍...为了对先进的长期演进技术(long term evolution-advanced,LTE-Advanced)系统中的多输入多输出(multipleinput and multiple output,MIMO)技术的性能进行评估,简单回顾了LTE-Advanced系统中的2种MIMO技术,即空间复用和空间分集,并介绍了一种适合LTE-Advanced系统评估的信道模型-IMT-Advanced(international mobile tele-communications-advanced)信道模型。基于该信道模型,通过系统仿真对以上2种关键MIMO技术进行了性能评估。仿真结果表明,不同的MIMO技术、调制方式、码本、复用率及接收方案都对性能有极大的影响。展开更多
针对机器对机器(machine-to-machine,M2M)通信在加强的长期演进(long term evolution-advanced,LTE-A)网络上行链路能量效率问题,文章提出了一种基于强化学习的M2M通信上行链路节能优化算法。首先建立M2M通信能量效率模型,并将其重构为...针对机器对机器(machine-to-machine,M2M)通信在加强的长期演进(long term evolution-advanced,LTE-A)网络上行链路能量效率问题,文章提出了一种基于强化学习的M2M通信上行链路节能优化算法。首先建立M2M通信能量效率模型,并将其重构为二维背包问题;然后使用强化学习的方法,引进并训练指针网络模型;最后通过主动搜索的策略解决该背包问题。仿真结果表明,相比于经典算法,当设备规模很大时,该算法性能更优,保证设备服务质量(quality of service,QoS)需求和公平性的同时,优化系统能效并降低数据的丢包率。展开更多
根据多普勒频移对物理随机接入信道(PRACH)信号检测产生的影响进行分析,划分出了中速、高速、超高速三种模式,并提出相应改进的信号检测算法。对中速模式,提出了基于频偏校正的前导检测算法;对高速模式,提出了多重滑窗峰值检测算法;对...根据多普勒频移对物理随机接入信道(PRACH)信号检测产生的影响进行分析,划分出了中速、高速、超高速三种模式,并提出相应改进的信号检测算法。对中速模式,提出了基于频偏校正的前导检测算法;对高速模式,提出了多重滑窗峰值检测算法;对超高速模式,提出了基于整数倍子载波的频偏补偿前导检测算法。仿真结果表明,不同场景下PRACH信号通过加性高斯白噪声(AWGN)信道传输,接收端虚警率性能至少改善了3.8 d B;通过扩展典型城市信道模型(ETU)信道传输,虚警率性能至少提升了1 d B。与频域相关检测算法相比,所提算法提高了前导信号成功检测概率,减少了接入时延。展开更多
文摘以Long Term Evolution-Advanced(LTE-A)系统中宏蜂窝-微蜂窝(Macro-Pico)异构多层网络为例,以范围扩展(Range Extension,RE)技术为基础,提出了一种移动负载均衡算法。建立了网络负载模型,计算并选取合适的小区切换偏移量,从而动态精确的调整超载小区和轻负载小区的覆盖范围,最终将超载小区的多余用户切换到其轻负载的邻小区,并结合数据流量业务对算法进行了仿真,分析了在该算法的协作下,小区的负载均衡因子、负载转移率及用户满意率,验证了该算法的可行性。
文摘为了对先进的长期演进技术(long term evolution-advanced,LTE-Advanced)系统中的多输入多输出(multipleinput and multiple output,MIMO)技术的性能进行评估,简单回顾了LTE-Advanced系统中的2种MIMO技术,即空间复用和空间分集,并介绍了一种适合LTE-Advanced系统评估的信道模型-IMT-Advanced(international mobile tele-communications-advanced)信道模型。基于该信道模型,通过系统仿真对以上2种关键MIMO技术进行了性能评估。仿真结果表明,不同的MIMO技术、调制方式、码本、复用率及接收方案都对性能有极大的影响。
文摘针对机器对机器(machine-to-machine,M2M)通信在加强的长期演进(long term evolution-advanced,LTE-A)网络上行链路能量效率问题,文章提出了一种基于强化学习的M2M通信上行链路节能优化算法。首先建立M2M通信能量效率模型,并将其重构为二维背包问题;然后使用强化学习的方法,引进并训练指针网络模型;最后通过主动搜索的策略解决该背包问题。仿真结果表明,相比于经典算法,当设备规模很大时,该算法性能更优,保证设备服务质量(quality of service,QoS)需求和公平性的同时,优化系统能效并降低数据的丢包率。
文摘根据多普勒频移对物理随机接入信道(PRACH)信号检测产生的影响进行分析,划分出了中速、高速、超高速三种模式,并提出相应改进的信号检测算法。对中速模式,提出了基于频偏校正的前导检测算法;对高速模式,提出了多重滑窗峰值检测算法;对超高速模式,提出了基于整数倍子载波的频偏补偿前导检测算法。仿真结果表明,不同场景下PRACH信号通过加性高斯白噪声(AWGN)信道传输,接收端虚警率性能至少改善了3.8 d B;通过扩展典型城市信道模型(ETU)信道传输,虚警率性能至少提升了1 d B。与频域相关检测算法相比,所提算法提高了前导信号成功检测概率,减少了接入时延。
