宏基站和微基站群之間的預(yù)測性信道調(diào)度算法
關(guān)鍵詞：超蜂窩網(wǎng)絡(luò) 平穩(wěn)隨機(jī)過程 離散信道狀態(tài)概率空間 預(yù)測性信道調(diào)度 量化調(diào)度
摘要：針對5G超蜂窩網(wǎng)絡(luò)的宏基站和微基站群之間的非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)傳輸,提出了一種新型預(yù)測性信道調(diào)度算法。首先,利用靜止通信體之間無線信道的隨機(jī)平穩(wěn)過程特征,從古典概率論的角度為調(diào)度過程建立了一個(gè)離散信道狀態(tài)概率空間并對其進(jìn)行事件域分割;然后,通過各事件域的概率數(shù)值計(jì)算實(shí)現(xiàn)對多用戶多非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的高效調(diào)度。理論分析和仿真結(jié)果表明,所提算法計(jì)算復(fù)雜度低,和其他一些經(jīng)典調(diào)度算法相比,所提算法可在更長時(shí)間維度上進(jìn)行業(yè)務(wù)優(yōu)化傳輸,在吞吐量性能上逼近最大信噪比算法,重負(fù)荷情況下系統(tǒng)吞吐量提升了約14%;同時(shí)通過精確量化計(jì)算實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)期望速率和實(shí)際調(diào)度速率的自適應(yīng)匹配。
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