【摘 要】
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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P
【机 构】
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北京工业大学信息学部,北京工业大学可信计算北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市科技计划项目(Z171100004717001);北京市自然科学基金重点项目(L172049);国家自然科学基金项目(61671030);北京工业大学研究生科技基金(ykj-2017-00850)~~
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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
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