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超密集网络中干扰协调技术研究的任务书
任务书
一、研究背景及意义
超密集网络（UDN）是未来5G网络的核心基础设施之一，其提供的高速率和低延迟服务为各类应用提供了充足的资源支持，但也同时造成了干扰增加、频谱资源瓶颈等问题，这些问题亟待解决。干扰协调技术是解决UDN中干扰问题的重要手段，对于提高UDN的系统性能和用户体验具有重要意义。
二、研究目标
本次研究的主要目标是在超密集网络中研究干扰协调技术，具体实现以下目标：
1.综合分析UDN中干扰问题的类型、来源和特点，明确潜在干扰协调技术的需求及可行性。
2.设计创新的干扰协调技术，包括但不限于频率复用、信道选择、功率控制、天线选择等技术，从而降低干扰水平和提高资源利用效率。
3.基于数学建模和仿真验证，分析所设计的技术的有效性和鲁棒性，比较不同技术在UDN中的表现和优缺点。
4.提出针对UDN中干扰协调技术的改进和优化策略，以提高UDN的系统性能、资源利用率和用户体验。
三、研究方法
本次研究主要采取以下研究方法：
1.综合文献调研，了解UDN中干扰协调技术的国内外研究进展、现状及发展趋势。
2.建立UDN中干扰的数学模型，分析干扰的特点、来源和影响因素，并提出不同的干扰协调技术。
3.借助优化算法、信号处理和机器学习等技术，对所提出的干扰协调技术进行数学建模和数学仿真。
4.分析和比较不同技术的优缺点，提出改进和优化策略，以提高UDN的系统性能、资源利用率和用户体验。
四、研究内容和进度安排
1.第一年（2021年）：
针对UDN中的干扰问题进行综合调研和分析，建立针对干扰协调技术的数学模型，定量分析干扰特点、来源和影响因素，并探索不同技术应用的可行性，最终将调研结果呈现为论文。
2.第二年（2022年）：
在第一年的基础上，设计针对UDN中干扰的干扰协调技术，包括但不限于频率复用、信道选择、功率控制、天线选择等技术，并使用实际数据对各种方法进行评估和仿真，最终将结果呈现为论文。
3.第三年（2023年）：
在前两年的基础上，进一步分析和比较不同技术的优缺点，提出改进策略和优化方案，并设计基于机器学习和优化算法的干扰协调技术，以提高UDN的系统性能、资源利用率和用户体验，最终将结果呈现为论文。
五、预期成果
1.发表1-3篇高水平论文，其中至少1篇（或一种学术著作）符合CCF推荐国际会议/期刊和中国计算机学会(CCF)推荐会议/期刊的要求。
2.针对UDN中干扰协调技术的国内外研究进展、现状及发展趋势形成报告。
3.获得UDN中干扰协调技术专利1项。
4.制定UDN中干扰协调技术研究的可行性方案。