典型文献
基于用户分簇的认知超密集网络资源分配
文献摘要：
针对5G时代小基站的密集部署带来的复杂干扰问题,对下行的认知无线电超密集网络下的资源分配进行了研究.为减小网络干扰,提高次用户吞吐量,提出了一种改进的基于用户分簇的资源分配算法.基于基站的覆盖范围,选出用户的强干扰基站,以用户-基站干扰关系建立用户-用户干扰图,按用户受到的平均弱干扰划分优先级对用户分簇,再为簇集群预分配频段,为每个簇分配对应频段中效用最大的信道.该资源分配算法能准确反映用户间的干扰关系,保障资源分配公平性.仿真结果表明,当用户密度与基站密度均较大时,与相同场景的已有算法相比,该改进算法有较好的抗干扰能力,能有效提高次用户的吞吐量.
文献关键词：
超密集网络(UDN);认知无线电(CR);资源分配;干扰图;用户分簇
中图分类号：
作者姓名：
张俊杰;仇润鹤
作者机构：
东华大学 信息科学与技术学院,上海201620;数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]张俊杰;仇润鹤-.基于用户分簇的认知超密集网络资源分配)[J].电讯技术,2022(09):1321-1327
A类：
用户分簇
B类：
超密集网络,网络资源分配,小基站,密集部署,干扰问题,认知无线电,吞吐量,资源分配算法,覆盖范围,强干扰,干扰图,优先级,再为,簇集,预分,频段,信道,保障资源,资源分配公平,公平性,当用,同场,改进算法,抗干扰能力,UDN,CR
AB值：
0.332726
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