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OFDMA网络中基于用户协作的负载均衡机制   总被引:1,自引:0,他引:1  
在蜂窝小区中,利用用户在不同小区之间的切换实现负载均衡可以提高系统频率利用率,减小用户中断率。但是,高负载小区的边缘用户切换到低负载小区时信噪比会降低。提出了一种基于用户协作的负载均衡机制,在均衡小区间负载的同时,解决了小区边缘用户切换后信噪比降低的问题。所提机制中,轻负载小区的某个用户作为中继节点与重负载小区的被切换用户进行协作通信。被切换的边缘用户通过选择合适的"用户中继",保证了切换后的信噪比性能。推导了选择用户作为中继的必要条件,提出了最大化系统容量的用户中继选择方案。数值仿真结果表明,所提机制可以有效的提高被切换用户的吞吐量,从而证明被切换用户的信噪比性能没有损失。  相似文献   
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网络流量的精确预测对控制网络拥塞有效控制有着重要意义.支持向量机是一种新的机器学习方法,能有效解决非线性、小样本及高维等问题.因为支持向量机的训练参数的取值与其预测能力有着较大关系,所以经常采用遗传算法选取训练参数.但是,遗传算法容易陷入局部极值,而蚁群算法具有全局优化能力.提出融合蚁群算法优化支持向量机,来提高网络流量预测精度.  相似文献   
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