【摘要】：在Femtocell家庭基站(Femtocell Base Station,FBS)組成的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中,為提升網(wǎng)絡(luò)的頻譜效率,FBS與Macrocell宏基站(Macrocell Base Station,MBS)一般要求是同頻部署,然而同頻部署會產(chǎn)生同信道干擾。為了實現(xiàn)FBS的大規(guī)模部署,降低網(wǎng)絡(luò)同信道干擾影響變得尤為重要。該文提出一種基于Q-learning的子信道分配方案,既保證大量部署的FBS不會對MBS帶來過高的跨層干擾,同時也降低了FBS之間的同層干擾。同時針對FBS稀疏部署和密集部署的場景,分別進行了算法的仿真驗證,其仿真結(jié)果表明該算法降低了干擾,驗證了理論的正確性。
[Abstract]:In heterogeneous networks composed of (Femtocell Base Station,FBS (Femtocell home base station), in order to improve the spectral efficiency of the network, the common requirement of FBS and Macrocell macro station (Macrocell Base Station,MBS is the same frequency deployment, but the same frequency deployment will produce the same channel interference. In order to realize the large-scale deployment of FBS, it is very important to reduce the influence of network co-channel interference. In this paper, a subchannel allocation scheme based on Q-learning is proposed, which not only ensures that a large number of deployed FBS will not bring too high cross-layer interference to MBS, but also reduces the same layer interference between FBS. At the same time, the algorithm is verified by simulation for FBS sparse deployment and dense deployment. The simulation results show that the algorithm reduces the interference and verifies the correctness of the theory.
【作者單位】： 北京電子科技職業(yè)學(xué)院電信工程學(xué)院;北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【基金】：北京市教育委員會科技計劃一般項目(KM201710858003)~~
【分類號】：TN929.5

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本文編號：2387313