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基于能效优化的异构网络资源分配算法设计被引量：7: 2016年; Macro/Femtocell作为新一代的异构网络,在用于增加网络覆盖量和提高吞吐量以及保证用户服务需求上有很大的优势,然而大规模的部署Femtocell会导致功率消耗显著增加,同时网络的能量效率也会明显下降。除此之外,为了提高频谱利用率,Macro/Femtocell之间通常采用共享频谱方案,这会导致Macro基站和Femtocell用户之间的跨层干扰,从而明显地降低异构网络的性能。针对上述问题,通过对多目标遗传算法的研究,提出基于能效优化的异构网络资源分配算法。该算法以能量效率为优化目标,在跨层干扰和功率限制等限制条件下,进行子载波信道和功率的联合资源分配。其中,采用多目标遗传算法中的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II)进行优化的子载波分配和功率分配方案的求解。仿真结果表明,本文提出的算法在节约能耗方面相比于不考虑干扰限制的算法有很大提升。; 钱进王孝郭士增; 关键词：能量效率 NSGA-II 异构网络资源分配

基于Q学习异构网络干扰协调算法被引量：1: 2016年; 在LTE-A中采用异构网络能提高用户的性能,但是由于小区间使用相同的频谱资源,产生了小区间干扰,影响了用户性能,从而需要采用小区间干扰协调技术来控制小区间干扰(ICI)。虽然现有的小区间干扰协调技术可以降低小区间干扰,但是存在Macro用户性能影响较大的问题。为此,提出了基于Q学习的ETPS算法,在不影响Macro用户性能的前提下,降低小区间干扰。仿真结果表明,QL-ETPS算法较传统固定ABS/RP-ABS子帧配置方案性能更优,可以在尽量不影响Macro基站用户的前提下,提高Pico基站边缘用户的吞吐量。; 钱进郭士增王孝; 关键词：异构网络 Q学习算法

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钱进