Abstract ：

用户在异构蜂窝网络(HCN)中寻求网络数据服务时,需要用到物理小区识别(PCI)对环境中不同的蜂窝小区进行识别.然而PCI的数量是一定的,传统的解决方案缺少合理利用有限数量的PCI机制,无法满足小蜂窝的大规模随机部署,同时也难以保障用户的网络质量(QoS).针对以上问题,引入蜂窝小区"活跃度"概念,提出基于模糊分层聚类的PCI分配方案,采用欧氏距离法进行不同蜂窝小区相似度的求解,从而得到不同阈值下的蜂窝小区基站分类集群,并依据统计学中的方差分析法查找最佳阈值,优先对"活跃度"高的蜂窝小区基站群进行PCI的分配和复用.与现有方案比较,有效提高了用户的QoS以及PCI的分配效率.仿真实验结果表明,文中提出的基于欧氏距离法的聚类方法与传统的曼哈顿距离法、夹角余弦值距离法以及切比雪夫距离法相比,蜂窝基站分类结果更为合理,同时具备较低的PCI冲突混淆率.

Keyword ：

异构蜂窝网络 模糊聚类 活跃度 物理小区识别 聚类方法 蜂窝小区

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Abstract ：

一种基于模糊分层聚类的物理小区识别分配方法属于通信网络领域。为了解决用户密集地区网络服务通信的质量问题，本发明基于蜂窝网络基站的“活跃度”属性，提出了一种基于模糊分层聚类的物理小区识别方法。本发明通过引入蜂窝小区基站的“活跃度”属性概念，采用欧氏距离法对不同蜂窝小区基站的相似度进行求解，采用模式识别中的模糊分层聚类算法，实现了优先对“活跃度”较高的蜂窝小区基站群进行物理小区识别(Physical Cell Identification, PCI)的分配和复用。该方法有效提高了用户的网络服务质量(Quality of Service, QoS)以及PCI的分配效率。蜂窝网络小区基站的物理小区识别分配方法。

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一种基于模糊分层聚类的物理小区识别分配方法属于通信网络领域。为了解决用户密集地区网络服务通信的质量问题，本发明基于蜂窝网络基站的“活跃度”属性，提出了一种基于模糊分层聚类的物理小区识别方法。本发明通过引入蜂窝小区基站的“活跃度”属性概念，采用欧氏距离法对不同蜂窝小区基站的相似度进行求解，采用模式识别中的模糊分层聚类算法，实现了优先对“活跃度”较高的蜂窝小区基站群进行物理小区识别(Physical Cell Identification, PCI)的分配和复用。该方法有效提高了用户的网络服务质量(Quality of Service, QoS)以及PCI的分配效率。蜂窝网络小区基站的物理小区识别分配方法。

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本发明公开一种联合考虑延迟和能量消耗的移动边缘计算系统的计算任务的高效卸载方法，首先建立建立拥有多个用户、一个部署MEC服务器的宏基站以及一个未部署MEC服务器的小基站的单蜂窝小区模型；然后，建立基于无线通信理论的数学模型。最后，通过并行贪婪算法设计一个联合考虑延迟和能量消耗的MEC系统计算任务的高效卸载方案并分析提出方案的性能。相比于现存的高效能耗卸载方案，本发明方法很好地权衡了终端用户的延迟敏感需求和节能需求，同时降低了系统的延迟及能量的总消耗。

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本发明公开一种联合考虑延迟和能量消耗的移动边缘计算系统的计算任务的高效卸载方法，首先建立建立拥有多个用户、一个部署MEC服务器的宏基站以及一个未部署MEC服务器的小基站的单蜂窝小区模型；然后，建立基于无线通信理论的数学模型。最后，通过并行贪婪算法设计一个联合考虑延迟和能量消耗的MEC系统计算任务的高效卸载方案并分析提出方案的性能。相比于现存的高效能耗卸载方案，本发明方法很好地权衡了终端用户的延迟敏感需求和节能需求，同时降低了系统的延迟及能量的总消耗。

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一种降低异构网络小区间干扰的方法属于无线网络领域，特别是由不同类型小区构建的异构无线通信系统等。本发明的目的在于提供一种降低异构网络小区间干扰的方法，解决干扰网络中的小区间干扰问题。本发明首先设计微微蜂窝小区内基站的预编码器，以及微微蜂窝小区内用户端的接收滤波器；然后，从消除微微蜂窝小区基站对宏蜂窝小区用户干扰的角度出发，设计宏蜂窝小区用户端接收滤波器；最后，根据宏蜂窝小区用户端接收滤波器设计宏蜂窝小区基站预编码器，本发明提出的干扰对齐技术是先把异构网络分成不同小区层再逐层处理，采用本发明可完全消除宏、微微小区间干扰而提高系统容量。

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一种降低异构网络小区间干扰的方法属于无线网络领域，特别是由不同类型小区构建的异构无线通信系统等。本发明的目的在于提供一种降低异构网络小区间干扰的方法，解决干扰网络中的小区间干扰问题。本发明首先设计微微蜂窝小区内基站的预编码器，以及微微蜂窝小区内用户端的接收滤波器；然后，从消除微微蜂窝小区基站对宏蜂窝小区用户干扰的角度出发，设计宏蜂窝小区用户端接收滤波器；最后，根据宏蜂窝小区用户端接收滤波器设计宏蜂窝小区基站预编码器，本发明提出的干扰对齐技术是先把异构网络分成不同小区层再逐层处理，采用本发明可完全消除宏、微微小区间干扰而提高系统容量。

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文章分析了增大建站密度后电磁环境的变化:首先通过对蜂窝小区基站覆盖区的优化仿真,得到既能保证通信质量又能保证覆盖范围的理想模型;再通过移动基站的不同密度,分析电磁环境的变化;最后,对试验结果进行了分析.

Keyword ：

标定区面积 电磁环境 小区分裂 建站密度 蜂窝小区

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