本文選題：密集網絡 + 負載均衡�。� 參考：《北京郵電大學學報》2017年04期

【摘要】：針對密集異構網絡自回程場景中帶寬分配不合理引起的負載不均衡問題,提出一種基于self-backhaul感知的用戶接入負載均衡方案.首先根據密集異構網絡下各個小基站接入與回程資源的負載狀態(tài)提出一種用戶接入負載均衡策略;其次利用Q-Learning算法對各個小基站帶內無線接入與回程帶寬分配進行學習,用戶在不同帶寬分配因子下,根據用戶接入負載均衡策略進行重新接入,得到不同接入情況下的系統(tǒng)效用,進而得到最優(yōu)帶寬分配策略,保證負載均衡性的同時實現(xiàn)系統(tǒng)效用最大化.仿真結果表明,該方案在密集異構網絡自回程場景中提高了網絡負載均衡性,同時提升了用戶速率體驗.
[Abstract]:In order to solve the load imbalance problem caused by unreasonable bandwidth allocation in dense heterogeneous networks, a user access load balancing scheme based on self-backhaul awareness is proposed.First, according to the load state of each small base station access and backhaul resource in dense heterogeneous network, a user access load balancing strategy is proposed. Secondly, the Q-Learning algorithm is used to study the wireless access and backhaul bandwidth allocation in each small base station.Under different bandwidth allocation factors, the user reconnects according to the user access load balancing strategy, and obtains the system utility under different access conditions, and then obtains the optimal bandwidth allocation strategy.The system utility is maximized while the load balance is guaranteed.Simulation results show that the proposed scheme improves network load balance and user rate experience in the self-return scenario of dense heterogeneous networks.
【作者單位】： 重慶郵電大學移動通信重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(6157073)
【分類號】：TN929.5

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