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针对宏-飞蜂窝双层网络模型中宏小区(Macrocell)用户层和毫微微小区(Femtocell)用户层之间的跨层干扰和Femtocell之间的同层干扰,提出了一种基于毫微微基站分组的资源分配算法。该算法包括两个部分:一部分是宏基站先利用改进的差额法,设置虚拟的宏用户(MUE),将之变为平衡的指派问题再为宏小区用户分配信道,然后用注水算法分配功率,保证宏小区用户的正常传输。另一部分是在保证宏小区用户的服务质量基础上,采用一种增强型的蚁群优化(EACO)算法,设定信息素浓度范围后对毫微微小区进行分组,避免了原始的蚁群算法有可能陷入局部最优的现象;再利用一种启发式算法和分布式功率分配算法分别对毫微微用户(FUE)进行信道和功率分配,在满足毫微微小区用户的数据速率需求下,最大化频谱效率。仿真结果表明,EACO有效地抑制了跨层干扰和同层干扰,既能保证用户的数据速率需求,又能有效提升网络频谱效率。  相似文献   
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