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621.
在超密集网络中,针对小基站密集部署会导致干扰加剧和资源分配难度加大等问题,提出了一种基于流量预测和着色图的信道资源分配方案。首先,利用深度学习工具实现对网络中未来时隙的流量预测;其次,将不相邻的小基站分配到同一集群以缓减网络中的共道干扰;最后,结合流量预测的结果和着色图为每个小基站分配合适的子信道。通过仿真验证了所提算法的可行性和有效性。结果表明,通过机器学习能够有效预测小基站的流量波动,同时基于流量预测的信道分配方案可以有效降低系统干扰、提升频谱利用率和系统吞吐量。 相似文献
622.
给出了边矩阵的定义,提出了求解完备匹配Mi的2种算法.其中算法A是利用边矩阵K2n的△(G)一边着色求Mi,算法B是利用边矩阵K2n的2×2子矩阵划分及完全图Kn的n-1个完备匹配Mi的求解,再求Mi.介绍了用算法A构造循环赛图K(i)20的过程和用算法B构造循环赛图K(i)20的过程. 相似文献