超密集组网下一种基于干扰增量降低的分簇算法
发布时间：2021-07-11 03:15
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。
【文章来源】：电子与信息学报. 2020,42(02)北大核心EICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
以用户为中心的可重叠虚拟小区
信道强度满足，所以式(16)可以写为￠SINR=ptx2n￠k1k2k2k2jh1;bj2+jh2;bj2sin2h1;i1(17)212从式(17)可以得到用户1的SINR的提高与协作信道的强度、用户功率分割因子、信道和的正交性紧密相关。由此可以证明式(11)权重设计是合理的，并且能够给用户带来SINR增益。为了突出信道正交性的影响，权值中采用余弦项代替式(17)中的正弦项。该系统模型不仅适用于上述两个用户分簇的情况，对于多个用户分簇的场景同样适合。图2信道矢量关系图498电子与信息学报第42卷
另一组；转至(2)。(13)end；(14)if(△m<0且△n>0)或(△m>0且△n>0且△m<△n)；(15)将用户n从原来组交换到另一组；转至(2)。(16)end；(17)if△m>0且△n>0且△m=△n；(18)将用户m和n同时从原来组交换到另一组；转至(2)。(19)end；(20)if△m<0且△n<0；(21)算法结束，得到更新后的V1和V2。(22)end；表3仿真参数参数数值载波带宽(MHz)10AP基站路径损耗(dB)140.7+36.7lgd载波数量(个)2/4/8阴影衰落(dB)8AP基站发射功率(dBm)20接收端天线数目(个)1发送端天线数目(个)2用户总数(个)36,54,72图36小区、36用户的随机分布图第2期梁彦霞等：超密集组网下一种基于干扰增量降低的分簇算法499
【参考文献】：
期刊论文
[1]Two-Stage Resource Allocation Scheme for Three-Tier Ultra-Dense Network[J]. Junwei Huang,Pengguang Zhou,Kai Luo,Zhiming Yang,Gongcheng He. 中国通信. 2017(10)
[2]超密集小峰窝网中基于干扰协调的小区分簇和功率分配算法[J]. 朱晓荣,朱蔚然. 电子与信息学报. 2016(05)
[3]分布式虚拟群小区中的接入控制[J]. 王莹,刘宝玲,沈晓冬,张平. 电子与信息学报. 2006(11)
硕士论文
[1]面向5G超密集网络基站协同节能关键技术研究[D]. 刘娇.北京交通大学 2018
本文编号：3277221
【文章来源】：电子与信息学报. 2020,42(02)北大核心EICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
以用户为中心的可重叠虚拟小区
信道强度满足，所以式(16)可以写为￠SINR=ptx2n￠k1k2k2k2jh1;bj2+jh2;bj2sin2h1;i1(17)212从式(17)可以得到用户1的SINR的提高与协作信道的强度、用户功率分割因子、信道和的正交性紧密相关。由此可以证明式(11)权重设计是合理的，并且能够给用户带来SINR增益。为了突出信道正交性的影响，权值中采用余弦项代替式(17)中的正弦项。该系统模型不仅适用于上述两个用户分簇的情况，对于多个用户分簇的场景同样适合。图2信道矢量关系图498电子与信息学报第42卷
另一组；转至(2)。(13)end；(14)if(△m<0且△n>0)或(△m>0且△n>0且△m<△n)；(15)将用户n从原来组交换到另一组；转至(2)。(16)end；(17)if△m>0且△n>0且△m=△n；(18)将用户m和n同时从原来组交换到另一组；转至(2)。(19)end；(20)if△m<0且△n<0；(21)算法结束，得到更新后的V1和V2。(22)end；表3仿真参数参数数值载波带宽(MHz)10AP基站路径损耗(dB)140.7+36.7lgd载波数量(个)2/4/8阴影衰落(dB)8AP基站发射功率(dBm)20接收端天线数目(个)1发送端天线数目(个)2用户总数(个)36,54,72图36小区、36用户的随机分布图第2期梁彦霞等：超密集组网下一种基于干扰增量降低的分簇算法499
【参考文献】：
期刊论文
[1]Two-Stage Resource Allocation Scheme for Three-Tier Ultra-Dense Network[J]. Junwei Huang,Pengguang Zhou,Kai Luo,Zhiming Yang,Gongcheng He. 中国通信. 2017(10)
[2]超密集小峰窝网中基于干扰协调的小区分簇和功率分配算法[J]. 朱晓荣,朱蔚然. 电子与信息学报. 2016(05)
[3]分布式虚拟群小区中的接入控制[J]. 王莹,刘宝玲,沈晓冬,张平. 电子与信息学报. 2006(11)
硕士论文
[1]面向5G超密集网络基站协同节能关键技术研究[D]. 刘娇.北京交通大学 2018
本文编号：3277221
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/wltx/3277221.html
