简介:一个分布式电源分配方案,以最大限度地提高系统的容量密集的小细胞网络。一种新的信号称为细胞间的信号干扰噪声比(isinr)以及其修改定义显示系统容量的代数性质。随着isinr的帮助下,我们要确定系统容量的局部单调性的一种简单方法。然后在每个子信道上的迭代,我们把小细胞进化的节点B(senbs)分成不同的亚群。对于第一个子集,总速率是凸的相对于功率域和功率优化分配。另一方面,第二子集,和速率是单调递减的,senbs会放弃这个迭代信道。采用迭代策略,提高系统容量。仿真结果表明,该方案可以实现更大的系统容量比传统的。该方案可以实现一种很有前途的硬件性能和信令开销。
简介:混合云点对点对点(点对点)系统,利用用户的能力来缓解云的带宽压力,被广泛用于内容分发。然而,由于对大尺寸文件的需求迅速增长,这是一个挑战,以支持高速下载体验,同时在不同的群与有限的云带宽资源,在这样的系统。因此,它需要一个优化的云带宽分配,以提高整体下载体验的用户。在本文中,我们提出了一个系统的性能模型,它的特点是云的上传带宽和用户下载速度之间的关系。在该模型的基础上,我们研究了云上传带宽分配,以优化用户体验质量(QoE)的目标,主要取决于所需的内容下载速率。此外,为了降低计算复杂度,我们提出了一个启发式算法来近似最优解。仿真结果表明,我们的启发式算法能获得更高的用户体验与两种典型的带宽分配算法比较。