面向5G超密集网络自适应跟踪区设计的自调谐谱聚类
信息论
2019-02-05 v1 math.IT
摘要
本文解决了第五代(5G)超密集网络(UDNs)中跟踪区(TAs)自动规划的问题。通过调用4G现网中的切换(HO)尝试次数与测量报告(MRs)统计,我们首先引入一种新的核函数,将HO尝试次数、MRs以及站间距离(ISDs)映射为所谓的相似度权重。随后将该权重对应的矩阵输入自调谐谱聚类(STSC)算法,以自动确定TAs的数量与边界。在针对多种核参数以指标及轮廓系数评估其性能后,我们表明该聚类方案显著降低了每个TA的跟踪区更新次数与平均寻呼请求数,从而优化了网络资源。
引用
@article{arxiv.1902.01342,
title = {Self-Tuning Spectral Clustering for Adaptive Tracking Areas Design in 5G Ultra-Dense Networks},
author = {Brahim Aamer and Hatim Chergui and Nouamane Chergui and Kamel Tourki and Mustapha Benjillali and Christos Verikoukis and Mérouane Debbah},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.01342},
year = {2019}
}
备注
IEEE WCNC'2019 (Accepted)