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超密集异构网中的Q学习资源调度算法

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【作者】 尼俊红史上乐

【Author】 NI Junhong;SHI Shangle;Department of Electronics and Communication Engineering,North China Electric Power University;

【机构】 华北电力大学电子与通信工程系

【摘要】 在超密集异构蜂窝网络中,随着低功率基站大量增加,且复用相同的频谱资源,小区间干扰(ICI)可能会变得很强,从而降低系统整体吞吐量。因此,文中提出一种基于Q学习的资源调度(QLRS)算法以尽可能地最大化系统容量。算法首先将小基站进行分簇,在每个调度周期根据簇内用户数量为每个簇调度资源;然后以系统整体吞吐量和能效为优化目标,对簇内有关联用户的小小区进行资源变更和优化,并将收益记录于Q表中,Q表经多次迭代收敛后,得到系统最优资源分配方案。仿真结果表明,与其他资源分配算法相比,文中提出的算法在保证能源效率与宏蜂窝吞吐量的条件下,进一步提高了系统整体吞吐量。

【基金】 国家自然科学基金资助项目(61771195);河北省自然科学基金资助项目(F2018502047)~~
【所属期刊栏目】 电子与信息器件 (2019年18期)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2019.18.002
  • 【分类号】TN929.5;TP181
  • 【下载频次】6
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