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Multi-objective Dynamic Reconfiguration for Urban Distribution Network Considering Multi-level Switching Modes 被引量:6
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作者 Hongjun Gao Wang Ma +5 位作者 Yingmeng Xiang Zao Tang Xiandong Xu Hongjin Pan Fan Zhang Junyong Liu 《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》 SCIE EI CSCD 2022年第5期1241-1255,共15页
The increasing integration of photovoltaic generators(PVGs) and the uneven economic development in different regions may cause the unbalanced spatial-temporal distribution of load demands in an urban distribution netw... The increasing integration of photovoltaic generators(PVGs) and the uneven economic development in different regions may cause the unbalanced spatial-temporal distribution of load demands in an urban distribution network(UDN). This may lead to undesired consequences, including PVG curtailment, load shedding, and equipment inefficiency, etc. Global dynamic reconfiguration provides a promising method to solve those challenges. However, the power flow transfer capabilities for different kinds of switches are diverse, and the willingness of distribution system operators(DSOs) to select them is also different. In this paper, we formulate a multi-objective dynamic reconfiguration optimization model suitable for multi-level switching modes to minimize the operation cost, load imbalance, and the PVG curtailment. The multi-level switching includes feeder-level switching, transformer-level switching, and substation-level switching. A novel load balancing index is devised to quantify the global load balancing degree at different levels. Then, a stochastic programming model based on selected scenarios is established to address the uncertainties of PVGs and loads. Afterward, the fuzzy c-means(FCMs) clustering is applied to divide the time periods of reconfiguration. Furthermore, the modified binary particle swarm optimization(BPSO)and Cplex solver are combined to solve the proposed mixed-integer second-order cone programming(MISOCP) model. Numerical results based on the 148-node and 297-node systems are obtained to validate the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 Binary particle swarm optimization(BPSO) dynamic reconfiguration multi-level switching mixed-integer second-order cone programming(MISOCP) urban distribution network(udn)
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Dynamic hierarchical collaborative caching scheme in ultra-dense networks
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作者 Chen Jianing Li Xi +1 位作者 Ji Hong Zhang Heli 《The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications》 EI CSCD 2021年第1期78-86,共9页
Pushing popular contents to the edge of the network can meet the growing demand for data traffic, reduce latency and relieve the pressure of the backhaul. However, considering the limited storage space of the base sta... Pushing popular contents to the edge of the network can meet the growing demand for data traffic, reduce latency and relieve the pressure of the backhaul. However, considering the limited storage space of the base stations, it is impossible to cache all the contents, especially in ultra-dense network(UDN). Furthermore, the uneven distribution of mobile users results in load imbalance among small base stations(SBSs) in both time and space, which also affects the caching strategy. To overcome these shortcoming, the impact of the changing load imbalance in UDN was investigated, and then a dynamic hierarchical collaborative caching(DHCC) scheme was proposed to optimize latency and caching hit rate. The storage of the SBS is logically divided into the independent caching layer and the collaborative caching layer. The independent caching layer caches the most popular contents for local users’ interest, and the collaborative caching layer caches contents as much as possible for the benefit of content diversity in the region. Different SBSs have respective storage space layer division ratios, according to their real-time traffic load. For SBSs with heavy load, the independent caching layers are allocated with more space. Otherwise, the collaborative caching layers could store more contents with larger space. The simulation results show that, DHCC improved both transmission latency and hit rate compared with existing caching schemes. 展开更多
关键词 ultra-dense network(udn) load imbalance CACHING
原文传递
面向舰船编队的5G无人机基站群组网接入方案研究 被引量:10
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作者 芒戈 朱雪田 侯继江 《电子技术应用》 2020年第3期19-22,27,共5页
基于通航运行事故突发性、复杂性、动态性、信息缺失性等的特点,无人机技术与我国通航事故应急救援体系有机结合,成为当前海上应急通信研究热点。用户为中心的无人机基站群组网打破传统以基站为中心的架构,为每个用户选取潜在服务站点集... 基于通航运行事故突发性、复杂性、动态性、信息缺失性等的特点,无人机技术与我国通航事故应急救援体系有机结合,成为当前海上应急通信研究热点。用户为中心的无人机基站群组网打破传统以基站为中心的架构,为每个用户选取潜在服务站点集合,构建动态的基站组,使得用户可以充分利用基站组内潜在服务站点的多样化增益,以及潜在服务站点间的协作增益。提出了以用户为中心的无人机基站群组网方案,并针对适合船舶编队场景的用户初始接入方案进行设计和性能仿真评估。 展开更多
关键词 无人机 5G 超密集组网 应急通信
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超密集网络中基于聚类的资源分配方案 被引量:9
4
作者 程万里 张晶 王慧 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1623-1629,共7页
超密集网络(ultra-dense network,UDN)中,毫微微基站(femto-cell base station,FBS)的密集和随机部署会导致严重的小区间干扰。为了减轻干扰、保障用户服务质量(quality of service,QoS),提出了一种UDN中基于聚类的资源分配方案。首先,... 超密集网络(ultra-dense network,UDN)中,毫微微基站(femto-cell base station,FBS)的密集和随机部署会导致严重的小区间干扰。为了减轻干扰、保障用户服务质量(quality of service,QoS),提出了一种UDN中基于聚类的资源分配方案。首先,设计了一种基于加权密度的改进K-means聚类算法,将FBS动态划分为不同的簇。然后,以最大化UDN系统吞吐量为目标提出了一种两阶段时频资源分配方案:第一阶段,每个聚类内使用贪婪算法执行时频资源块的分配;第二阶段,利用资源补偿分配算法分配剩余的资源块,在考虑用户公平性的同时保证用户QoS。仿真结果表明,本文提出的资源分配方案能够有效提升系统吞吐量,同时保证用户QoS和公平性。 展开更多
关键词 超密集网络 聚类 资源分配 服务质量 公平性
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开放5G网络架构与开源平台 被引量:6
5
作者 赵明 王京 田志刚 《中兴通讯技术》 2016年第3期6-11,共6页
提出一种开放网络研究框架,及其开放网络架构解决方案。认为5G的3种业务场景向3类关键技术指标的灵活映射需求,决定了基于公共资源池的网络切片化是必然之选,网络架构的开放性是保障敏捷切片所必须的,网络和技术指标的演进也决定了传统... 提出一种开放网络研究框架,及其开放网络架构解决方案。认为5G的3种业务场景向3类关键技术指标的灵活映射需求,决定了基于公共资源池的网络切片化是必然之选,网络架构的开放性是保障敏捷切片所必须的,网络和技术指标的演进也决定了传统垂直封闭网络架构不可持续。在该开放研究框架中,各层、各域均给出了相应的技术模块,传统垂直封闭网络协议架构也分别进行了解耦和集中化重构。该方案尝试性地满足性能、效率和业务需求,并与开源协作开发模式结合。 展开更多
关键词 开放架构 软件定义网络(SDN) 网络功能虚拟化(NFV) 超密集组网(udn) 开源
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基于深度强化学习的超密集网络资源分配 被引量:6
6
作者 郑冰原 孙彦赞 +1 位作者 吴雅婷 王涛 《电子测量技术》 2020年第9期133-138,共6页
在超密集网络(UDN)中,密集部署小基站会产生大量能耗及温室气体排放等问题。为此,我们提出了一种联合小基站睡眠和功率控制的分步自适应动态功率控制(ADPC)算法用以改善网络能效。此算法分为两个阶段:第一个阶段,提出基于网络负载状况... 在超密集网络(UDN)中,密集部署小基站会产生大量能耗及温室气体排放等问题。为此,我们提出了一种联合小基站睡眠和功率控制的分步自适应动态功率控制(ADPC)算法用以改善网络能效。此算法分为两个阶段:第一个阶段,提出基于网络负载状况的小基站睡眠策略;第二阶段,对处于激活状态的小基站进行功率控制。并进一步提出基于强化学习(RL)及深度神经网络(DNN)的框架以优化小基站功率控制。通过与典型Q-学习框架的功率控制算法进行仿真比较表明,所提方案具有很好的自适应能力,使网络能效提升13%,对于更加密集的场景仍具有很好的性能。 展开更多
关键词 超密集网络(udn) 资源分配 能源效率 强化学习(RL) 功率控制
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移动边缘计算增强的超密集网络上行传输性能分析与基站配置设计 被引量:5
7
作者 周天琪 吴文君 +2 位作者 李海灵 董君宇 高巨 《高技术通讯》 CAS 2021年第9期942-952,共11页
在引入移动边缘计算(MEC)技术的超密集网络(UDN)中,网络性能受无线传输链路质量和基站计算资源部署的共同影响。本文以小型基站接收干扰信号的统计特性分析为基础,对UDN与MEC结合场景的上行空间遍历容量进行分析,并根据空间业务强度和... 在引入移动边缘计算(MEC)技术的超密集网络(UDN)中,网络性能受无线传输链路质量和基站计算资源部署的共同影响。本文以小型基站接收干扰信号的统计特性分析为基础,对UDN与MEC结合场景的上行空间遍历容量进行分析,并根据空间业务强度和小基站计算服务排队系统的稳定性约束关系,进行小基站配置设计。首先,采用空间泊松点过程对干扰源用户分布进行建模,同时考虑无线信道的多天线与小尺度衰落特性,以小基站部署密度为变量分析上行用户信干比的统计特性及变化规律;然后,根据排队论计算空间业务强度与MEC服务器计算能力之间的约束关系;最后,采用数值仿真验证了信干比与基站密度关系分析的正确性,得出了空间遍历容量的收敛趋势,并给出了小基站与MEC服务器配置设计的例子。 展开更多
关键词 超密集网络(udn) 移动边缘计算(MEC) 空间泊松点过程(SPPP) 遍历容量
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Cross-Layer Framework for Capacity Analysis in Multiuser Ultra-Dense Networks with Cell DTx 被引量:4
8
作者 Qing Li Yu Chen +2 位作者 Qimei Cui Yu Gu Guoqiang Mao 《China Communications》 SCIE CSCD 2019年第9期106-121,共16页
Cell discontinuous transmission(Cell DTx)is a key technology to mitigate inter-cell interference(ICI)in ultra-dense networks(UDNs).The aim of this work is to understand the impact of Cell DTx on physical-layer sum rat... Cell discontinuous transmission(Cell DTx)is a key technology to mitigate inter-cell interference(ICI)in ultra-dense networks(UDNs).The aim of this work is to understand the impact of Cell DTx on physical-layer sum rates of SBSs and link-layer quality-of-service(QoS)performance in multiuser UDNs.In this work,we develop a cross-layer framework for capacity analysis in multiuser UDNs with Cell DTx.In particular,we first extend the traditional one-dimensional effective capacity model to a new multidimensional effective capacity model to derive the sum rate and the effective capacity.Moreover,we propose a new iterative bisection search algorithm that is capable of approximating QoS performance.The convergence of this new algorithm to a unique QoS exponent vector is later proved.Finally,we apply this framework to the round-robin and the max-C/I scheduling policies.Simulation results show that our framework is accurate in approximating 1)queue length distribution,2)delay distribution and 3)sum rates under the above two scheduling policies,and further show that with the Cell DTx,systems have approximately 30% higher sum rate and 35% smaller average delay than those in full-buffer scenarios. 展开更多
关键词 effective capacity QoS performance SUM rates MULTIUSER scheduling ultra-dense network (udn)
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超密集组网下一种基于干扰增量降低的分簇算法 被引量:6
9
作者 梁彦霞 姜静 +2 位作者 孙长印 刘欣 谢永斌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期495-502,共8页
超密集网络(UDNs)拉近了终端与节点间的距离,使得网络频谱效率大幅度提高,扩展了系统容量,但是小区边缘用户的性能严重下降。合理规划的虚拟小区(VC)只能降低中等规模UDNs的干扰,而重叠基站下的用户的干扰需要协作用户簇的方法来解决。... 超密集网络(UDNs)拉近了终端与节点间的距离,使得网络频谱效率大幅度提高,扩展了系统容量,但是小区边缘用户的性能严重下降。合理规划的虚拟小区(VC)只能降低中等规模UDNs的干扰,而重叠基站下的用户的干扰需要协作用户簇的方法来解决。该文提出了一种干扰增量降低(IIR)的用户分簇算法,通过在簇间不断交换带来最大干扰的用户,最小化簇内的干扰和,最终最大化系统和速率。该算法在不提高K均值算法的复杂度的同时,不需要指定簇首,避免陷入局部最优。仿真结果表明,网络密集部署时,有效提高系统和速率,尤其是边缘用户的吞吐量。 展开更多
关键词 超密集网络 虚拟小区(VC) 分簇 和速率 小区边缘用户
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非完美频谱感知下认知超密集网络的资源分配
10
作者 李凡 仇润鹤 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期1833-1839,共7页
针对实际认知超密集网络场景中认知无线电存在非完美频谱感知的情况,提出了一种基于非完美频谱感知的资源分配方案,目标是在考虑跨/同层干扰约束、保障用户服务质量下,最大化非完美频谱感知下认知超密集网络中次级网络的能效。为此,依... 针对实际认知超密集网络场景中认知无线电存在非完美频谱感知的情况,提出了一种基于非完美频谱感知的资源分配方案,目标是在考虑跨/同层干扰约束、保障用户服务质量下,最大化非完美频谱感知下认知超密集网络中次级网络的能效。为此,依据网络模型构建能效优化问题,其为混合整数非凸规划问题,先通过分时共享松弛法和丁克尔巴赫法将其转换成等价的凸优化问题,再使用拉格朗日对偶法求其最优解,以此获得最优能效时的子信道和功率分配策略。基于此,提出了一种迭代的子信道和功率分配算法;为权衡计算复杂度,还提出了一种实用的子信道和功率分配算法。仿真结果表明,所提算法都有效地提升了网络能效。 展开更多
关键词 非完美频谱感知 认知超密集网络 跨/同层干扰约束 能效
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面向5G超密集异构网络的模糊逻辑切换算法
11
作者 刘春玲 田玉琪 +1 位作者 张琪珍 冯锦龙 《电讯技术》 北大核心 2023年第11期1803-1810,共8页
针对基站之间距离近、网络数量庞大的超密集网络中切换过程存在干扰以及频繁切换问题,提出了一种基于预判决的模糊逻辑切换算法。算法在计算用户接收信号的信干噪比基础上,预筛选出干扰较小的网络,计算用户在筛选出的候选网络中的停留时... 针对基站之间距离近、网络数量庞大的超密集网络中切换过程存在干扰以及频繁切换问题,提出了一种基于预判决的模糊逻辑切换算法。算法在计算用户接收信号的信干噪比基础上,预筛选出干扰较小的网络,计算用户在筛选出的候选网络中的停留时间,当停留时间大于门限值时对候选网络使用基于模糊逻辑的逼近理想解排序算法。通过模糊逻辑优化网络属性参数,进而使用逼近理想解排序算法对候选网络进行排序。排序过程中,使用修正后的贴近度计算方式使计算结果更加精确。仿真实验证明,该算法在超密集异构网络切换中可以有效降低切换次数,减少网络阻塞概率,有效提升用户服务质量。 展开更多
关键词 5G超密集网络(udn) 异构网络 垂直切换 模糊逻辑 逼近理想解排序法(TOPSIS)
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认知超密集网络用户关联与资源分配联合优化遗传算法 被引量:4
12
作者 张俊杰 仇润鹤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第12期3856-3862,共7页
针对下行的异构认知超密集异构网络(UDN)的多维资源配置问题,提出一种以毫微微小区用户最大吞吐量为目标的联合优化用户关联和资源分配的改进遗传算法。首先,在算法开始之前进行预处理,初始化用户可达基站和可用信道矩阵;其次,采用符号... 针对下行的异构认知超密集异构网络(UDN)的多维资源配置问题,提出一种以毫微微小区用户最大吞吐量为目标的联合优化用户关联和资源分配的改进遗传算法。首先,在算法开始之前进行预处理,初始化用户可达基站和可用信道矩阵;其次,采用符号编码,将用户与基站以及用户与信道的匹配关系编码为一个二维的染色体;然后,将动态择优复制+轮盘赌作为选择算法,以加快种群的收敛;最后,为避免算法陷入局部最优,在变异阶段加入早熟判决的变异算子,从而在有限次迭代下求得基站、用户、信道的连接策略。实验结果表明,在基站与信道数量一定时,所提算法与三维匹配的遗传算法相比在用户总吞吐量方面提高了7.2%,在认知用户吞吐量方面提高了1.2%,且计算复杂度更低。所提算法缩小了可行解的搜索空间,能在较低复杂度下有效提高认知UDN的总吞吐量。 展开更多
关键词 超密集网络 认知无线电 异构网络 遗传算法 联合优化 用户关联 资源分配
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超密集网络中基于MEC的动态任务卸载方案
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作者 鲜永菊 刘闯 +1 位作者 韩瑞寅 陈万琼 《电讯技术》 北大核心 2023年第6期757-767,共11页
超密集网络(Ultra-dense Network,UDN)中集成移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC),是5G中为用户提供计算资源的可靠方式,在多种因素影响下进行MEC任务卸载决策一直都是一个研究热点。目前已存在大量任务卸载相关的方案,但是这些方... 超密集网络(Ultra-dense Network,UDN)中集成移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC),是5G中为用户提供计算资源的可靠方式,在多种因素影响下进行MEC任务卸载决策一直都是一个研究热点。目前已存在大量任务卸载相关的方案,但是这些方案中很少将重心放在用户在不同条件下的能耗需求差异上,无法有效提升用户体验质量(Quality of Experience,QoE)。在动态MEC系统中提出了一个考虑用户能耗需求的多用户任务卸载问题,通过最大化满意度的方式提升用户QoE,并将现有的深度强化学习算法进行了改进,使其更加适合求解所提优化问题。仿真结果表明,所提算法较现有算法在算法收敛性以及稳定性上具有一定提升。 展开更多
关键词 超密集网络(udn) 移动边缘计算(MEC) 卸载方案 深度强化学习
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基于用户分簇的认知超密集网络资源分配 被引量:3
14
作者 张俊杰 仇润鹤 《电讯技术》 北大核心 2022年第9期1321-1327,共7页
针对5G时代小基站的密集部署带来的复杂干扰问题,对下行的认知无线电超密集网络下的资源分配进行了研究。为减小网络干扰,提高次用户吞吐量,提出了一种改进的基于用户分簇的资源分配算法。基于基站的覆盖范围,选出用户的强干扰基站,以用... 针对5G时代小基站的密集部署带来的复杂干扰问题,对下行的认知无线电超密集网络下的资源分配进行了研究。为减小网络干扰,提高次用户吞吐量,提出了一种改进的基于用户分簇的资源分配算法。基于基站的覆盖范围,选出用户的强干扰基站,以用户-基站干扰关系建立用户-用户干扰图,按用户受到的平均弱干扰划分优先级对用户分簇,再为簇集群预分配频段,为每个簇分配对应频段中效用最大的信道。该资源分配算法能准确反映用户间的干扰关系,保障资源分配公平性。仿真结果表明,当用户密度与基站密度均较大时,与相同场景的已有算法相比,该改进算法有较好的抗干扰能力,能有效提高次用户的吞吐量。 展开更多
关键词 超密集网络(udn) 认知无线电(CR) 资源分配 干扰图 用户分簇
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基于博弈论和启发式算法的超密集网络边缘计算卸载 被引量:4
15
作者 刘振鹏 郭超 +2 位作者 王仕磊 陈杰 李小菲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期54-61,71,共9页
超密集网络与边缘计算相结合时,高密度的基站分布可能会对同一用户重复覆盖,该用户选择不同基站进行卸载将会对系统性能产生不同影响,由此引出卸载对象选取问题。同时边缘计算可以将部分任务卸载到边缘服务器进行处理,选择合适的卸载比... 超密集网络与边缘计算相结合时,高密度的基站分布可能会对同一用户重复覆盖,该用户选择不同基站进行卸载将会对系统性能产生不同影响,由此引出卸载对象选取问题。同时边缘计算可以将部分任务卸载到边缘服务器进行处理,选择合适的卸载比例能够显著降低所需的时延和能耗,由此引出卸载比例选取问题。提出一种超密集网络环境中基于博弈论和启发式算法的边缘计算卸载策略。针对卸载对象选取问题,根据边缘服务器到用户之间的距离和工作负载定义偏好度指标,各用户根据偏好度进行博弈后选择卸载对象,并对用户进行分组,将原问题分解为若干个并行的子问题。针对卸载比例选取问题,基于萤火虫群优化算法对各用户的卸载比例进行优化,得到适当的卸载比例。与全本地处理(ALP)策略、全卸载策略(AOS)和基于粒子群优化(PSO)算法的卸载策略进行对比,实验结果表明,ALP和AOS策略在总能耗和平均时延上具有一定的局限性,相比基于PSO的卸载策略,所提策略的时延降低22%,能耗降低20%,可以有效减少系统损失。 展开更多
关键词 边缘计算 计算卸载 超密集网络 博弈论 萤火虫群优化算法
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超密集网络中基于干扰协调的资源分配算法 被引量:5
16
作者 王纲 段红光 谭博文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第7期2131-2134,共4页
超密集网络中,严重的小区间干扰制约了终端用户的数据速率,针对该问题,提出一种基于干扰协调的资源分配方案。该方案分为两个模块:第一模块基于毫微微接入点(femtocell access points,FAP)间的干扰程度,将干扰强的FAP分到同一簇内,同簇... 超密集网络中,严重的小区间干扰制约了终端用户的数据速率,针对该问题,提出一种基于干扰协调的资源分配方案。该方案分为两个模块:第一模块基于毫微微接入点(femtocell access points,FAP)间的干扰程度,将干扰强的FAP分到同一簇内,同簇内的FAP共享频带资源,通过FAP间的协作使不同簇之间实现频谱的复用;第二模块基于最大功率和最低速率的公平性准则进行最优功率分配,动态分配资源。仿真结果表明,该算法在超密集网络场景下能够有效控制FAP间的干扰,最大化系统吞吐量。 展开更多
关键词 超密集网络 干扰协调 分簇 资源分配
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超密集网络中基于MEC的任务卸载和资源分配 被引量:4
17
作者 陈发堂 杨玲 夏苗苗 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2022年第2期22-30,共9页
随着计算密集型和数据密集型应用程序的激增,移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)被提出,可为无线网络边缘的用户提供强大的计算能力。然而当大量用户将计算任务卸载到边缘服务器时,反而会增加网络负载和传输时延。文中针对计算... 随着计算密集型和数据密集型应用程序的激增,移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)被提出,可为无线网络边缘的用户提供强大的计算能力。然而当大量用户将计算任务卸载到边缘服务器时,反而会增加网络负载和传输时延。文中针对计算资源有限的超密集网络中的计算负载,考虑任务卸载和资源分配的联合优化问题,提出了算法以最小化超密集网络(Ultra-Dense Network, UDN)总开销。文中将该联合优化问题划分为多个子问题。首先计算最小本地开销;然后为计算最小边缘开销,将任务卸载与资源分配问题划分为信道分配子问题和功率分配与卸载决策子问题;最后引入相应的拉格朗日函数,并采用内点惩函数法和Frank-Wolfe方法递归地解决子问题。仿真结果表明,与传统的基本算法相比,文中所提算法可有效减少系统总开销,同时有效减少能源开销和传输时延。 展开更多
关键词 超密集网络 移动边缘计算 计算卸载 资源分配
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一种适用于超密集网络下行链路的干扰抑制方案 被引量:4
18
作者 沈程 冯裴 +2 位作者 谭国平 李旭杰 李岳衡 《电讯技术》 北大核心 2018年第4期437-442,共6页
在超密集网络(UDN)下行链路场景中,为了有效克服因节点间距减小、邻近节点传输损耗相差不大而产生多个强度相近的干扰源对用户性能的影响,提出了一种基于优先级以用户为中心的小区间干扰抑制方案。为了便于量化基站协作取得的带宽性能增... 在超密集网络(UDN)下行链路场景中,为了有效克服因节点间距减小、邻近节点传输损耗相差不大而产生多个强度相近的干扰源对用户性能的影响,提出了一种基于优先级以用户为中心的小区间干扰抑制方案。为了便于量化基站协作取得的带宽性能增益,采用了一种计算带宽盈亏率的定量分析指标。通过该指标,易于确定在特定UDN场景下干扰协调方案是否处于盈利状态,进而通过系统能够接受的最大损耗比优化参数配置。仿真结果表明,该干扰抑制方案能显著提升用户的信号干扰噪声比(SINR)性能,且能更好地保障用户公平性,有效地克服了用户SINR性能在基站数较多时受天线数限制的缺陷,为提升UDN网络用户性能和系统性能提供了一种解决方案。 展开更多
关键词 超密集网络 下行链路 小区间干扰抑制 用户为中心 基站协作
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超密集边缘计算网络中面向能耗优化的任务卸载方法 被引量:2
19
作者 曾蓉晖 林兵 +2 位作者 王明芬 林凯 卢宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期39-48,共10页
传统网络架构部署下的边缘服务器难以满足大规模用户设备的接入和通信质量要求。为增加网络容量,提高频谱利用率,通过密集化基站的部署,构建一种面向超密集边缘计算网络的任务卸载优化模型。面对信道状态的变化、移动设备的动态需求以... 传统网络架构部署下的边缘服务器难以满足大规模用户设备的接入和通信质量要求。为增加网络容量,提高频谱利用率,通过密集化基站的部署,构建一种面向超密集边缘计算网络的任务卸载优化模型。面对信道状态的变化、移动设备的动态需求以及服务器和频谱资源的有限性对任务卸载带来的挑战,结合任务类型和服务器的计算能力,并考虑信道状态变化、移动设备的动态需求以及干扰约束对卸载策略的影响,提出一种基于自适应模拟退火遗传(AGASA)算法的任务卸载方法,在满足任务截止期限的同时,对任务卸载能耗进行优化。同时,为得到最优上传功率,采用黄金分割算法解决功率控制问题,从而降低传输能耗。实验结果表明,AGASA算法在信道状态变化时可保证通信质量和计算效率,相比混合遗传粒子群算法,能够在满足截止期约束的同时使卸载能耗降低15.56%。 展开更多
关键词 超密集网络 移动边缘计算 任务卸载 信道分配 自适应模拟退火遗传算法
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超密集组网下基于链路效率的多连接小区选择算法 被引量:3
20
作者 秦钰莹 孙长印 《电讯技术》 北大核心 2019年第11期1351-1356,共6页
在5G超密集网络场景下,通过用户双/多连接技术可提高用户吞吐量,降低频繁切换带来的链路失效率。但是,随着链接数的增加,链路管理和资源分配带来的控制信令开销将增加,多链路带来的边际效益递减。为此,提出了多连接链路效率的概念,据此... 在5G超密集网络场景下,通过用户双/多连接技术可提高用户吞吐量,降低频繁切换带来的链路失效率。但是,随着链接数的增加,链路管理和资源分配带来的控制信令开销将增加,多链路带来的边际效益递减。为此,提出了多连接链路效率的概念,据此设计了基于链路效率的小区选择算法。该算法基于最大化用户和平均链路速率问题,在基站端及用户端采用变量松弛和拉格朗日对偶分解法来求解。仿真结果表明,多连接的小区选择问题能提高系统吞吐量,在获得更大的用户和速率的同时,也带来链路使用效率的提升。 展开更多
关键词 5G 超密集组网 多连接 小区选择 链路效率
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