【摘 要】
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针对超密集网络中低功率节点间的干扰问题,提出一种基于K-means聚类算法的时域干扰协调方案。根据节点的分布特点对其进行分类,计算每个类内的节点干扰并求和得到节点所受的
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院,河北省数字医疗工程重点实验室
【基金项目】
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河北省自然科学基金(F2014201168)
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针对超密集网络中低功率节点间的干扰问题,提出一种基于K-means聚类算法的时域干扰协调方案。根据节点的分布特点对其进行分类,计算每个类内的节点干扰并求和得到节点所受的总干扰。在此基础上,根据干扰最小化原则进行时域几乎空白子帧分配,以最大化系统局部吞吐量。仿真结果表明,相比基于广义干扰模型的干扰协调方案,该方案结果更精确,网络吞吐量更高。
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