多层级 LTE-Advanced 公共安全异构网络中联合优化 FeICIC 与无人机位置的启发式方法
网络与互联网体系结构
2020-01-10 v1 机器学习
机器学习
摘要
无人机赋能的通信与组网可增强无线连接并支持新兴业务。然而，这需要系统层面的理解以修改和扩展现有的地面网络基础设施。在本文中，我们将无人机同时作为用户设备和基站集成到现有的 LTE-Advanced 异构网络（HetNet）中，并提供该三层 LTE-Advanced 空地异构网络（AG-HetNet）的系统级见解。该 AG-HetNet 利用小区范围扩展（CRE）、ICIC、3D 波束赋形以及对无人机的增强支持。利用系统级理解，并通过暴力搜索技术与启发式算法，我们从第五百分位频谱效率（5pSE）和覆盖概率方面评估 AG-HetNet 的性能。我们比较了当空中基站（UABS）部署在固定六边形网格上，以及当其位置使用遗传算法（GA）和基于遗传算法的精英和声搜索算法（eHSGA）进行优化时的 5pSE 和覆盖概率。我们的仿真结果表明，启发式算法优于暴力搜索技术，并取得更好的覆盖概率和 5pSE 峰值。仿真结果还表明，使用启发式算法时，峰值与计算时间之间存在权衡。此外，FeICIC 的三层分层结构比 eICIC 提供了显著更好的 5pSE 和覆盖概率。
引用
@article{arxiv.2001.02760,
title = {Heuristic Approach for Jointly Optimizing FeICIC and UAV Locations in Multi-Tier LTE-Advanced Public Safety HetNet},
author = {Abhaykumar Kumbhar and Hamidullah Binol and Simran Singh and Ismail Guvenc and Kemal Akkaya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.02760},
year = {2020}
}
备注
Submitted at IET Cyber-Systems and Robotics