一种基于femtocell群的缓存切换策略的研究

为了提高局部室内无线通信质量,家庭基站正逐步应用于各类室内无线通信场景。在密集部署femtocell场景中,当用户设备由宏小区层切换至femto层时,密集的femtocell信号会影响用户设备切换的准确性,增加用户设备切换开销和不必要切换概率。针对上述问题,在密集部署femtocell环境下针对切换提出一个femtocell分集理念,在提高切换准确性的同时,降低不必要切换次数,并在此基础上提出了一种缓存切换策略,以提高设备由宏小区层切换至femto层的效率,通过仿真对所提机制的性能进行了验证。     

基于降速的TD-SCDMA集群系统接纳控制算法研究

基于3G系统的时分同步码分多址(TD-SCDMA)集群通信系统,可以承载不同类型的集群多媒体业务,并能够为用户提供服务质量(QoS)保证。结合各种多媒体业务的特点和集群主叫用户的特征,在传统呼叫接纳控制(CAC)算法的基础上给出了一种基于降速的集群主叫用户CAC算法,通过传统算法与所给算法的仿真比较,验证了所给CAC算法的有效性。     

基于GoS的功率控制WCDMA系统呼叫准入控制算法

该文提出的基于GoS的呼叫准入控制(GoS-CAC)算法的判决门限综合了多种因素:系统负荷、各业务服务质量(QoS)要求、信道质量、干扰水平、系统服务等级(GoS)以及用户的切换等等。GoS-CAC算法与功率/ 数据速率调节机制巧妙结合,具有判决速度快、精度高、门限自适应和简单易行等特点。仿真结果表明,与传统CAC算法相比,GoS-CAC算法的切换用户业务阻塞性能优约10%,系统GoS优50%左右,而中断性能优57%以上。     

LTE中femtocell间的功率控制算法

3GPP长期演进(LTE)系统中femtocell密集部署时,femtocell之间会存在较强干扰,针对femtocell的下行干扰,提出了一种基于干扰级别的功率控制算法。根据设定的信干噪比(SINR)门限值,给femtocell用户设置相邻干扰标志,通过上行信道发送给femtocell,再转发给相邻femtocell,femtocell由收到的干扰标志数量划分级别,根据干扰级别进行不同的功率调整。仿真结果表明,该算法很好地提升了femtocell用户的低SINR,femtocell用户吞吐量比无功率控制情况下至少提高了2.1Mbps,达到了降低femtocell间干扰的目的。同时表明,femtocell部署越密集,控制效果更加明显。     

多业务CDMA系统快速自适应呼叫准入控制算法

为了保证干扰受限多业务CDMA移动通信系统工作稳定可靠,必须有效、快速、准确地控制接入系统中的各类业务的用户数目,这一任务由呼叫准入控制(CAC)算法来完成.本文提出的基于门限比较的快速自适应CAC (FACAC)算法与传统的同类算法相比,具有判决速度快、判决精度高、门限自适应和简单易行等特点.仿真结果验证了理论推导的正确性,表明FACAC算法的中断特性优于传统CAC算法60%以上,系统服务等级(GoS)优23%左右(系统业务负荷较高时).     

基于改进的SFR算法家庭基站干扰协调方案研究

在LTE-A通信系统中采用家庭基站(femtocell)与宏基站组成异构网络来满足网络无缝覆盖的需求。然而,当家庭基站与宏基站采用相同的频率资源时就会产生严重的小区间干扰问题。为此,针对已改进的SFR算法的不足,进行进一步改进,提出一种新的改进的SFR算法。首先,根据已改进的SFR算法对宏基站与femtocell进行频率资源分配。然后,通过自适应频率选择为femtocell选择合适频率资源。最后,对femtocell进行功率控制。仿真结果表明,该方案不仅能够很好地解决宏基站小区与femtocell以及femtocell小区间的同频干扰问题,而且对于系统总吞吐量以及边缘小区吞吐量均有很好的提高。     

TD-LTE系统切换技术的研究

文章介绍时分同步码分多址长期演进(TD-LTE)中的无线资源管理(RRM)的关键技术,及TD-LTE系统的切换流程和协议设计。针对TD-LTE系统现存的一些迫切需求,提出了一种基于切换滞后差值(HOM)和触发时间(TTT)的切换算法,研究了在切换中HOM和TTT对系统性能的影响。动态仿真结果表明随着HOM和TTT的增长,在系统吞吐量没有明显下降的基础上,总切换次数有了大幅度的减少,降低了系统信令的交互频率,节省了系统资源并提高了切换效率。     

LTE系统中femtocell的动态频谱接入方法

针对LTE系统中femtocell的通信需求,给出一种基于认知无线电技术的动态频谱接入方案,提出一种上行频谱的感知方法,femtocell可发现周围被macrocell用户占用的频谱,还能进一步对这些频谱承载的业务类型进行识别,并根据不同的业务类型,选择不同的接入方法。如果femtocell检测到一段频谱承载的是话音业务,femtocell采用跳频的方法接入这段频谱;如果承载的是数据业务,femtocell就采用功率控制的方法接入频谱。仿真结果表明,该方法使femtocell实现对周围频谱承载业务的智能化识别和接入,从而在满足macrocell用户不同业务类型信干噪比要求的前提下,提高了femtocell小区的吞吐量。     

认知网络中基于模糊神经控制的切换判决算法研究

为研究认知网络中的频谱切换判决问题,本文提出了一种基于模糊神经控制的切换判决算法.设计了模糊逻辑控制器,通过神经网络对隶属度函数和模糊推理规则进行自适应调整.仿真结果表明,本文提出的算法,可以降低切换比例和认知用户中断概率.     

移动网自适应业务的CAC算法研究

宽带移动网络中的连续媒体流业务能够根据无线链路质量和小区负载情况自适应调整其源速率，因而使网络容量具有一定的弹性。自适应业务的CAC算法既要能保护用户的QoS降级期小于一定上限，从而保护用户的Qos；又要尽量提高接入率以充分利用无线资源。本文提出了一种基于滑动窗口的CAC算法，仿真结果表明该算法获得的接入率明显高于固定门限算法，并且能够有效的保护自适应业务的QoS。     

异构无线网络的自适应垂直切换判决算法

在未来的异构环境中,网络间的垂直切换将对QoS保证产生重要影响。针对移动终端在异构网络间切换不理想的问题,提出了一种自适应的垂直切换判决算法。采用基于用户多应用的代价函数对接入网络进行评估与选择,综合考虑移动终端当前的电池电量,判断当前业务是否需要进行网络切换,使移动终端能自适应地进行切换判决。仿真结果表明,该算法可以有效地延长移动终端的工作时间,减少乒乓效应,提高系统的切换性能,改善业务的QoS。     

无线异构网络的垂直切换算法研究

以通用移动通信系统(UMTS)与无线局域网(WLAN)融合为例,研究无线异构网络的垂直切换算法。由于垂直切换算法应考虑因素的复杂性以及不同网络性能的各异性,有必要对现有算法作出归纳总结比较,并据此提出新的垂直切换算法。该算法以代价函数为基础,将稳定周期与切换目标网络和当前服务网络的效用函数联系起来,实现移动节点自适应的切换判决。提出的算法能有效减少不必要的切换,增强异构网络的适应性。     

基于信干比的认知无线电自适应功率控制算法

该文以空时编码(STBC) MC-CDMA网络系统为认知无线电通信平台,将一种基于SIR的非合作功率控制博弈算法应用于该认知无线电系统,并根据用户的SIR需求差异,对算法改进设计出新的自适应功率控制博弈算法(CR-NCPCG)。仿真结果表明CR-NCPCG算法以不同用户SIR需求为前提,通过不同用户功率的有效控制,实现了用户公平共享频谱资源的需求。     

适用于平台摆动模型的HAPS通信系统信道分配算法

针对高空平台(HAPS)遭受平流层横风影响呈现水平摆动现象,引起地面呼叫用户为继续获得可靠服务在蜂窝间来回切换的问题,提出了平台摆动条件下区分用户优先级的信道预留和切换排队相结合的信道分配算法。该算法充分考虑了不同类型用户终端对服务等级的需求,对用户终端进行了优先级区分,且从降低切换失败率的角度,在信道预留基础上对切换呼叫用户进行排队。仿真结果表明,与传统的无优先级切换排队和区分优先级的固定信道预留算法相比,该算法能够显著降低切换掉话率,尤其是高优先级用户的切换掉话率,补偿了因平台运动所导致的系统性能损失。     

同频异构femtocell联合子信道和功率分配算法

摘要：针对macro-femto同频融合网络中基于资源分配的干扰抑制问题,提出一种联合子信道和功率分配算法来抑制同频干扰。该算法通过对MU进行功率控制并采用跨层切换消除同频跨层干扰,对FU进行联合信道和功率分配消除同频层内干扰;跨层切换问题是在每一层网络目标中断概率约束下通过优化网络吞吐量实现,而基于联合信道和功率分配的同频干扰抑制问题是在切换MU的目标数据速率和其他MU以及FU干扰门限约束下,通过优化FU的和速率实现。理论分析和仿真结果表明,该算法能够提高FU的和速率,增大femtocell的网络容量,并可增加femtocell的部署数目。     

一种改进的CDMA自适应呼叫接纳控制算法

呼叫接纳控制（CAC）是CDMA蜂窝系统无线资源管理的重要功能实体，有效的CAC算法能满足各类业务的不同OoS要求，还能提高资源利用率。文中讨论了一种改进的基于cDMA系统门限的自适应接纳控制算法，仿真结果表明改进后的算法与传统算法相比具有比较好的性能．     

TD-SCDMA HSDPA链路自适应方案性能分析

仿真研究了几种切换点调整算法在TD-SCDMA HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)系统中的性能。通过使用通用稳定的切换点调整算法,使得系统更加灵活,能够适应各种变化的信道环境,获得更加合理的MCS(Modulation andCoding Scheme)切换点,提高AMC(Adaptive Modulation Coding)算法中MCS选择的性能。仿真表明,通过使用合理的链路自适应技术能够极大地提高系统吞吐量,提高系统的自适应性能。     

异构无线网络中基于人工神经网络的自适应垂直切换算法

针对当前基于人工神经网络的垂直切换算法(ANN-VHO),存在业务自适应性差和计算复杂度高的问题,该文提出一种基于人工神经网络的自适应垂直切换算法。首先,根据终端获取到的接收信号强度(RSS),采用阈值判断的方法,遴选出候选网络集;其次,根据该文划分的不同业务类型,对参数进行自适应选择和归一化;再次,把选择的参数输入人工神经网络,判决出候选网络集中最佳的接入网络。最后,实验结果表明,该算法能根据用户的业务类型合理地选择切换网络,降低切换阻塞率,同时降低算法的时间复杂度。     

高空平台通信系统中切换性能受限的呼叫允许控制策略

本文分析了高空平台通信系统中利用地理位置信息的呼叫密度受限和切换间隔时间受限的CAC(Call Admission Control,CAC)策略.设计了切换性能受限的CAC策略,该策略利用地理位置信息在每次新呼叫到达时计算可能引起的切换失败的概率,并且通过设置切换性能门限来约束切换性能,在满足切换性能的同时,能够尽量提高新呼叫阻塞性能.仿真结果表明,在相同切换掉话概率门限要求情况下,与新呼叫切换时间间隔受限的CAC策略相比,改进的切换时间间隔受限的CAC策略可提升新呼叫阻塞性能13.6%以上.在实际应用过程中,可以根据当前流量自适应地改变切换间隔时间门限,达到在满足切换性能的同时最小化新呼叫阻塞概率的目的.切换性能受限的CAC策略在业务量较高的条件下能够较好地保证了系统的切换掉话性能;比其它策略具有更好的呼叫阻塞性能,比呼叫密度受限的CAC至少提升25.3%,比切换时间间隔受限的CAC策略至少提升6.5%.     

机器学习在5G超密集网络切换中的应用

超密集网络（Ultra-dense Network,UDN）作为5G网络架构的关键技术,其切换时延及无效切换等已成为网络发展的巨大挑战。提出了一种基于集成策略的机器学习算法,并结合用户的移动性数据,进行较高精确度的切换预测,减少切换时延及非必要切换等目标。仿真结果表明,采用结合改进机器学习算法的切换策略,不必要切换率降低了40.2%,平均时延降低了28.6%。