徐伟嘉
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 供职机构：北京航空航天大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：海外及港澳学者合作研究基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 超密集网络中的绿色预测资源分配被引量：1
- 2017年
- 大数据分析兴起使得系统可以预测用户的移动轨迹和业务需求等信息,从而可以根据预测信息对资源进行预先分配,在满足用户需求的同时降低网络的资源消耗。相比于无干扰网络,在基站密集部署的网络中,干扰的存在使得用户数据率预测与资源分配耦合,增加了干扰网络中进行预测资源分配的复杂性。本文研究了在保证用户业务需求情况下如何最小化系统资源消耗的问题,提出了一种能够有效协调网络干扰的预测资源分配方法。仿真结果表明,本方法基于可预测的大尺度信道信息进行预测资源分配,能够在相同的用户需求下提高网络成功传输率,降低系统能量资源消耗,提高资源的频谱效率。
- 徐伟嘉刘婷婷杨晨阳孙奇
- 关键词：大数据
