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71.
为了降低5G系统中超密度小区网络的小区间干扰(ICI),提出了一种基于小区分群的干扰管理方案,其核心思想是将宏小区覆盖下的小小区分群,对群内干扰和群间干扰分别采用基于多小区协作和频域或时域的干扰避免。针对小区分群的关键即干扰权值的计算,提出了一种基于用户的信干噪比(SINR)和干扰泄露(SOIR)计算连续干扰权值的方案,该权值不仅反映用户间的干扰关系,而且自适应地调整干扰用户之间对资源的争夺策略;同时,把距离调和平均数作为小区分群的附加准则。仿真结果表明,与传统的小区分群方案相比,新方案的吞吐量增加20%~30%,小区性能和系统整体性能都有提升。  相似文献   
72.
干扰是影响网络指标的重要因素,也是影响客户感知的一个重要因素,尤其是在CDMA系统中,同频干扰是一个不可避免的问题。在CDMA系统中采用了单小区的联合检测、智能天线等技术来消除干扰。文章介绍针对高负荷网络下出现的同频干扰问题的多小区下行链路协同算法(MDIC)的实现以及在现网中的验证。  相似文献   
73.
提出了一种新型的基于业务转移的多小区联合负载均衡方法(MLB). 通过多小区协作,MLB在繁忙小区的邻小区范围内执行一跳或两跳业务转移,有效地进行了负载均衡. 通过建立基于多维马尔可夫链的MLB理论模型分析了系统阻塞率. 仿真结果表明,与现有的负载均衡技术相比,MLB能很大程度地降低热点小区和系统的阻塞率,验证了理论分析的正确性.  相似文献   
74.
在TD-SCDMA系统,已提出的多小区联合检测和消除相邻小区干扰来抑制小区间干扰的方法都只考虑了单小区联合信道估计,不能提供对每个小区足够大的信道估计精确度,尤其是当来自其它小区的干扰非常大时.现提出了一种多小区联合检测方法,可以同时精确地估计当前小区和相邻小区的信道冲击响应.仿真结果表明:该方法对所有考虑到的小区都可以大幅度提高信道估计精确度,多小区联合检测的系统性能也明显得到了提高.  相似文献   
75.
多小区多用户OFDM系统中的最佳比特分配算法   总被引:3,自引:3,他引:3  
在研究单小区多用户OFDM(正交频分复用)系统中最佳或次最佳的子载波比特功率分配算法基础上,提出了一种在满足所有用户QoS(服务质量)要求下多小区多用户OFDM-TDMA(正交频分复用-时分多址)系统的,以最大化系统吞吐量为目的的最佳功率比特分配算法.通过仿真验证,此算法在确保QoS条件下,能够最大化系统吞吐量并减轻同频干扰的影响.  相似文献   
76.
针对蜂窝小区的干扰,给出了基于信干噪比(SINR)反馈的基站协作策略,采用SINR门限锁定系统边缘用户,避免了传统穷搜索算法的复杂性,在多小区规模上索引协作基站。基于SWF功率分配,采用SVD预编码设计。仿真表明,该方案既弱化了小区边缘用户受到的干扰,提高了系统信息吞吐量,又减少了高反馈量带来的复杂度,是一个很好的折中方案。  相似文献   
77.
在授权多小区频谱资源复用场景下,基于分级信道接入模型提出了一种认知Ad Hoc网络资源分配方案.授权小区将频谱资源进行区间复用,认知系统根据区域复用的不同划分可用频段,并在不同频段采取不同的接入方式;联合考虑链路传输需求及授权用户干扰保障设计传输效益因子,根据传输效益因子分配可用信道,运用拉格朗日对偶理论实现功率分配,并基于令牌环结构实现Ad Hoc链路局部信息交互.仿真表明,所提算法相对非复用认知场景系统容量可在相同指标下提升2%.  相似文献   
78.
分析了一种基于多波束天线在垂直面发射形成的多层蜂窝移动通信小区结构的切换性能.在切换算法中引入了以移动台所接收有用信号功率与干扰信号功率之和作为切换发起的判断规则之一,讨论了在阴影衰落无线传播环境下,该多层小区的3种切换发起规则,并给出了相应的切换发起概率表示式.最后计算机模拟结果比较了不同切换发起规则下切换发起概率与小区区群数和基站天线俯仰角间的关系.  相似文献   
79.
以天津高银117大厦巨型柱为原型,按1/20缩尺设计制作7个多边多腔钢管自密实高强混凝土短柱试件。通过轴心受压试验,考察了试件的破坏形态,实测试件的荷载-变形曲线、荷载-应变曲线,研究了试件轴压性能,分析了混凝土强度、钢管壁厚度、有无钢筋笼等参数对试件承载力的影响。研究表明,多边多腔钢管自密实高强混凝土短柱轴心受压全过程大致分为四个阶段;在达到90%极限承载力之前,试件外形无明显变化;提高混凝土强度对试件承载力的提高作用最为明显,有无钢筋笼对试件承载力的影响不明显,增加钢管壁厚度不仅可以提高试件承载力,而且可以显著改善试件延性。基于试验结果,参考国内外相关规范,建立了多边多腔钢管自密实高强混凝土短柱轴心受压承载力实用计算公式,可供实际工程设计参考。  相似文献   
80.
针对OFDMA多小区系统中相邻小区同频干扰下的吞吐量最大化问题,在系统功率的约束条件下,基于协同量子粒子群算法提出一种子载波和功率联合分配的协同随机量子粒子群算法(CRQP)。分别利用粒子群算法独立优化子载波的功率分配,并利用改进的量子遗传算法独立优化用户的子载波分配。在独立优化的同时,通过随机协同策略避免陷入局部最优解,达到全局最优。仿真结果表明,与传统的分步求解算法相比,CRQP算法能获得更多的系统吞吐量和更高的资源利用率。  相似文献   
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