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海量机器类终端(或MTC终端)同步入网时,其业务呈现瞬时突发性,这使得基于齐次或复合泊松假设的多信道S-ALOHA稳态性能分析办法难以直接应用。该文以第i个随机接入时隙内第j次进行随机接入的用户数Mi(j)作为状态变量,提出了一种沿Mi(j) 的j方向迭代进行多信道S-ALOHA暂态性能分析的办法及其近似形式。该迭代办法可建立第i个随机接入时隙内第j次进行随机接入的用户数与第x个随机接入时隙内新到用户数的直接关系(其中xi),也可给出接入时延概率密度函数、概率分布函数和均值的求解办法。以3GPP MTC业务参考模型进行数值仿真,验证了所提迭代办法及其近似形式的有效性。相关研究可为承载网络的优化设计提供参考。 相似文献
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为解决无人机在数据收集过程中的路径规划问题,将其分为全局路径规划和局部路径规划。针对全局路径规划,将其建模为一个定向问题,定向问题是背包问题和旅行商问题2种经典优化问题的组合。采用指针网络深度学习对该模型进行求解,并在无人机能量约束下得到其服务节点集合及服务顺序。针对局部路径规划,基于无人机接收到节点的参考信号强度,通过深度Q网络学习对无人机局部飞行路径进行规划,使无人机逼近节点位置并服务各节点。仿真结果表明,所提方案能够在无人机能量约束下有效提升其数据收集的收益。 相似文献
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机器类通信(或MTC通信)定义为通过蜂窝网络进行数据传输的机器通信,作为未来泛在网络的重要组成部分,具有广阔的应用前景和市场潜力。为评估MTC接入时的网络性能,以3GPP参考流量模型和G/M/1队列模型的通解为基础,为MTC通信建立Beta/M/1队列模型;通过推导形状参数为任意正整数的Beta分布的概率生成函数的解析解,给出Beta/M/1模型性能评估的求解过程;利用数值分析,给出Beta/M/1模型的主要特征。为解决MTC接入时系统面临的过载问题,提出了3个解决办法,分别是:1)不同属性终端间聚类;2)改变MTC终端到达时间间隔分布;3)分段均匀随机退避算法。所提Beta/M/1模型及分段均匀随机退避算法可作为物联网/MTC通信/海量终端入网性能分析及过载控制的参考模型。 相似文献
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动态网络场景的频谱资源存在时变性,而传统基于静态特性的子载波组分配方式无法保障用户的业务需求．针对此问题,将子载波组的时变可用频谱资源建模成以子载波组中可用子载波数为状态的连续时间半马尔可夫模型,推导出子载波组机会容量的通用表示形式,并基于该模型结合不同用户的多业务需求以最大化系统机会容量为准则,提出了一种基于子载波组机会容量的多业务资源分配算法．仿真结果表明,所提算法在频谱环境变化场景下能有效保障用户多业务的需求． 相似文献
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超密集组网的基站高密度特性会带来严重的小区间干扰,多点协作联合传输应用于超密集组网进行干扰管理是目前的研究热点,该文对多点协作联合传输时基站密度对网络性能的影响进行了分析。首先采用随机几何方法推导了3维空间基站与用户距离的概率密度函数,为选取距离用户最近的多个基站联合传输的协作机制提供了基础;然后结合有界双斜率路径损耗模型,进行用户下行链路的干扰建模,进一步推导出用户下行链路覆盖率和网络区域频谱效率的表达式,并分析了协作基站数、基站密度等参数对网络性能的影响。数值仿真表明：协作基站数为2时就可使下行链路覆盖率增加10%,且实现2到3倍的频谱效率的增益,当协作基站数为3时,费效比更优,同时可得到多点协作下的基站密度极限使区域频谱效率最高。该文工作可为下一代移动通信网络的基站部署提供理论支持。
相似文献17.
