一种超密集蜂窝网络中的分簇算法.pdf
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一种超密集蜂窝网络中的分簇算法.pdf
本发明公开了一种超密集蜂窝网络中的分簇算法,该方法是基于用户之间干扰权值基础上的集合划分过程,分为干扰权值生成和用户分簇这两个阶段。在干扰权值生成阶段,由于用户在对其他用户产生干扰的同时,也受到了来自其他用户的干扰,所以采取了权重平衡策略,即通过调整用户的有用信号权重设计和调整用户对其他用户的干扰系数,来获取用户功率利用维度和空间占有维度在协作传输时的增益。在分簇阶段,提出了一种改进的KNN分簇算法,该算法以簇内用户间干扰和最小为准则将用户进行分簇,同一簇内的用户共享频谱资源,即提高了频谱资源的利用率和系
一种用于超密集网络的用户分簇方法.pdf
本发明公开了一种用于超密集网络的用户分簇方法,涉及移动通信技术领域,包括以下步骤:将计算超密集组网中用户干扰矢量值最大的多个用户作为根节点用户,将剩余的其他用户作为分支用户;分别计算并判断各个分支用户与多个根节点用户的相对干扰矢量值大小;当分支用户与某个根节点用户的相对干扰矢量值均小于该分支用户与其他根节点用户的相对干扰矢量值时,则将该分支用户归为与该根节点用户所组成的干扰矢量簇,则形成多个干扰矢量簇;分别计算并判断各个干扰矢量簇中的根节点用户的干扰矢量值与干扰矢量簇中的所有用户的干扰矢量均值的相对干扰矢
超密集网络中基于高斯加权的基站动态分簇方法.pdf
本发明公开了一种超密集网络中基于高斯加权的基站动态分簇方法,该方法首先计算超密集网络中每个小基站的高斯加权密度值以及平均加权密度值;将高斯加权密度值大于平均加权密度的基站挑选为初始簇中心并形成待选初始簇中心池;计算簇的覆盖半径,依次将待选簇中心池中两两基站之间高斯加权分布密度值小于覆盖半径的基站从池中移除;将最终簇中心点数目以及相应的基站坐标信息作为传统K‑means的输入参数来执行K‑means算法,从而得到最终超密集网络中所有基站的分簇结果。本发明可以准确地衡量基站的分布状况、提高分簇的准确率、加快分
一种超密集小蜂窝网络中基于模拟退火算法频谱分配方法.pdf
本发明公开了一种超密集小蜂窝网络中基于模拟退火算法频谱分配方法,利用小蜂窝用户之间的干扰关系创建干扰矩阵,再根据干扰矩阵创建干扰关系无向图,并根据模拟退火算法求解干扰图中最大团,去掉已经构成团的点,再次寻找最大团,直到无团就停止算法。将频谱按照团的数量和非团用户数量之和分割成子带,最后对用户进行频谱分配,本方法能显著降低频谱分割,增加频谱利用率,提升整个网络的吞吐量。
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