【摘 要】
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为了满足大规模终端接入的时延低、覆盖广、成本低和功耗低的要求,需要解决当前大规模终端场景下存在着的终端分组效果差且时间复杂度高的问题和终端接入时延高的问题。针对大规模终端接入场景中现有分组算法存在着的分组效果差、时间复杂度高的问题,提出一种基于K均值和层次聚类的大规模终端分组算法（TCKH算法）。首先采用基于空间距离参数的K均值算法对大规模终端进行初级分组,然后采用基于信号强度参数的层次聚类算法对
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为了满足大规模终端接入的时延低、覆盖广、成本低和功耗低的要求,需要解决当前大规模终端场景下存在着的终端分组效果差且时间复杂度高的问题和终端接入时延高的问题。针对大规模终端接入场景中现有分组算法存在着的分组效果差、时间复杂度高的问题,提出一种基于K均值和层次聚类的大规模终端分组算法（TCKH算法）。首先采用基于空间距离参数的K均值算法对大规模终端进行初级分组,然后采用基于信号强度参数的层次聚类算法对初级分组进行二级分组。分析算法的轮廓系数和时间复杂度并利用MATLAB仿真验证。仿真结果表明,TCKH算法的轮廓系数比层次聚类算法的轮廓系数平均高3.3%,比K均值算法的轮廓系数平均高14.8%;同时,TCKH算法的时间复杂度与K均值算法的时间复杂度为同一量级,明显低于层次聚类算法的时间复杂度。TCKH算法具有分组合理性好、时间复杂度低的优点。针对大规模终端接入场景中现有接入算法存在着的时延高的问题,在对比分析四种两级接入算法时延性能的基础上,提出一种基于朋友圈的大规模终端两级接入算法（TAPC算法）。在终端两级分组的基础上,在二级分组内建立朋友圈;朋友圈内所有终端发送接入请求;当某个终端接入成功时,该终端所在朋友圈内其他终端共享此次接入。在四种两级接入算法性能分析的基础上仿真对比分析TAPC算法的接入时延。仿真结果表明,TAPC算法的总接入时延比最优的两级接入算法的总接入时延低53.2%。TAPC算法具有接入时延低的优点。
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