联合图信号与强化学习的超密集无线网络功率分配方法

    公开(公告)号:CN110972309A

    公开(公告)日:2020-04-07

    申请号:CN201911089450.1

    申请日:2019-11-08

    Abstract: 本发明公开了一种联合图信号与强化学习的超密集无线网络功率分配方法,方法包括:S1,获取无向图,并根据无向图构建邻接矩阵和权值矩阵;S2,计算每个顶点的干扰参数,并计算网络平滑度,以及根据网络平滑度计算网络环境参数;S3,对超密集无线网络的功率进行再次分配,并计算再次分配后的网络环境参数,以及根据该网络环境参数计算回报函数值;S4,根据该回报函数值进行再次分配,并计算再次分配后的网络环境参数,以及根据该网络环境参数计算回报函数值;重复步骤S4,直至得到最大累积回报函数值,停止超密集无线网络功率分配;从而实现在超密集无线网络中进行自组织、自优化的功率分配,进而降低超密集无向网络的干扰程度,有效提高网络性能。

    一种几乎空白子帧的配置方法、装置及基站

    公开(公告)号:CN105472749B

    公开(公告)日:2019-07-02

    申请号:CN201510822898.5

    申请日:2015-11-23

    Inventor: 申如意 林敏

    Abstract: 本发明公开了一种几乎空白子帧的配置方法、装置及基站,该方法包括干扰基站确定配置ABS子帧,根据干扰基站下用户需求子帧的个数、ABS子帧配置周期内的下行子帧的总数和拥塞门限值,确定干扰基站的空闲子帧的个数,获取N个受干扰基站发送的受干扰基站需求的ABS子帧的个数,根据干扰基站的空闲子帧的个数和所述N个受干扰基站发送的受干扰基站需求的ABS子帧的个数,生成干扰基站配置ABS子帧的个数。本发明保证干扰基站在拥塞状态时不会因为配置ABS而使得系统性能恶化,有效控制ABS资源的配置,在满足用户最低资源需求的同时平衡系统状态,并尽可能配置ABS提升受干扰基站边缘用户的性能和吞吐量,提高了系统资源利用率。

Patent Agency Ranking