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5G NR3.5GHz&2.1GHz的混合组网,通过高低频网络的协同,可以达到下行低频段的广覆盖或上行增强覆盖的目的。针对高铁场景高速移动、长距离连续覆盖、高穿透损耗等特征,通过3.5GHzTDD&2.1GHzFDD独立组网和协同组网的对比分析,并结合高低频组网工程建设方案、接入参数的设置分析,以探讨高低频组网在5G高铁覆盖场景的应用。 相似文献
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针对工作于underlay模式的认知无线网络(CRN,Cognitive Radio Network)上行功率控制问题,本文提出一种基于多天线波束赋形,由认知基站和认知用户联合优化的分布式上行功率控制算法.联合优化的具体步骤为认知基站通过求解最大广义特征值问题完成多天线波束赋形优化;认知用户先将非线性功率优化问题转换为几何规划凸优化问题,再使用梯度法完成分布式发送功率优化;认知基站和认知用户交替优化,实现网络效用最大化.数值仿真显示,同只优化认知用户功率的上行功率控制算法相比,认知基站和认知用户联合优化的上行功率控制算法不仅能得到更大的网络效用值,而且对主用户的干扰具有鲁棒性. 相似文献
133.
针对6G时代电力物联网海量终端接入冲突严重、队列积压大、能量效率低等问题,提出了一种基于上下文学习的接入控制算法。所提算法基于强化学习和快速上行链路授权技术,考虑终端活跃与休眠2种状态,优化目标为在终端接入服务质量需求的长期约束下最大化网络总能量效率。利用李雅普诺夫优化对长期优化目标与约束进行解耦,将长期优化问题转化为单时隙独立的确定性子问题,并利用基于终端状态感知的上置信界算法进行求解。仿真结果表明,所提算法能够在满足终端接入服务质量需求的同时,有效提高网络总能量效率。相较于传统快速上行链路授权算法,所提算法可提高平均能量效率48.11%,提高满足接入服务质量需求的终端比例54.95%,降低平均队列积压83.83%。 相似文献
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140.
针对传统协作多点传输技术(Co MP)系统的上行链路用户配对算法在实际系统中存在系统整体效率不高的问题,提出了一种基于用户属性的自适应分组算法。该算法以可量化的用户属性为参数,通过最小最大原则确定分组数量,利用k-means方法进行用户聚类,实现了对小区中用户的按属性自适应分组,增加了同时传输的用户数量,将基站侧多天线的数量优势转化为上行传输性能,提高了系统上行和容量。仿真结果表明,所提算法能够有效提高系统的上行和容量,且在低信噪比(SNR)条件下仍可以获得预期的性能提升。 相似文献