基于学习的带认知小小区两层异构网络共存机制
信息论
2016-12-16 v2 math.IT
摘要
我们研究带有认知小小区的两层异构网络中的共存问题。具体而言，我们考虑一种 underlay HetNet，其中只要认知小基站满足在宏用户处预设的干扰概率约束，就允许其以一定的接入概率使用宏小区的频段。为了提高 C-SBS 的 AP（或传输机会），我们为 C-SBS 提出了一种基于学习的算法，并利用宏基站与 MUs 之间的距离信息。通常，从 MBS 到特定 MU 的信号包含了 MBS 到该 MU 之间的距离信息。我们使 C-SBS 能够分析目标频段上的 MBS 信号，并学习 MBS 与对应 MU 之间的距离信息。利用学习到的距离信息，我们计算出 C-SBS 可能对 MU 造成干扰的概率上界，并在 IP 约束下设计了一个具有闭式表达式的 AP。数值结果表明，所提出的算法在 AP（或传输机会）上比现有方法高出达 。
引用
@article{arxiv.1611.08811,
title = {Learning-Based Coexistence in Two-Tier Heterogeneous Networks with Cognitive Small Cells},
author = {Lin Zhang and Guodong Zhao and Wenli Zhou and Gang Wu and Ying-Chang Liang and Shaoqian Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.08811},
year = {2016}
}
备注
Submitted to IEEE Journal of Selected Areas in Communications 2017