文献

J-GLOBAL ID：201702276033579402   整理番号：17A1593659

FQLCに基づく異種の密なセルラネットワークの容量と被覆の最適化の組合せを最適化した。【JST・京大機械翻訳】

FQLC for capacity and coverage optimization in heterogeneous dense cellular networks

著者 (4件)： Liu Wei (重慶郵電大学移動通信技術重点実験室,重慶,400065) ,  Hao Hao (重慶郵電大学移動通信技術重点実験室,重慶,400065) ,  Xiao Jing (重慶郵電大学移動通信技術重点実験室,重慶,400065) ,  Tang Lun (重慶郵電大学移動通信技術重点実験室,重慶,400065)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 4  ページ： 1204-1207  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 不均一セルラネットワークにおけるマイクロセルラの密な配置の不規則性に対して、強化学習に基づく自己最適化制御システムを提案し、マイクロセルの電力制御により、マイクロセルラの密な配置におけるネットワークの容量とカバー問題を解決した。ファジィ論理とQ学習アルゴリズムを結合することにより,ネットワークの平均利用者性能,エッジユーザの性能,およびネットワーク環境の相互作用を考慮して,ファジィ論理とQ学習アルゴリズムの組合せの瞬間的報酬報酬値を設計し,ネットワーク容量とカバレッジの共同最適化を行った。シミュレーション結果により,提案した方法は,集中化マイクロセル配置の下での容量とカバレッジの最適化を実現し,システムの平均スループットとエッジ利用者のスループットを効果的に改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力制御 ,  スループット ,  強化学習 ,  *ネットワーク ,  シミュレーション ,  ファジィ論理 ,  *最適化 ,  集中化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： カバレッジ【プログラム検証】 ,  ネットワーク容量 ,  Q学習 ,  マイクロセル ,  自己最適化制御 ,  *セルラーネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： heterogeneous network ,  capacity and coverage ,  power control ,  fuzzy logic ,  Q-learning

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： セルラネットワーク ,  最適化 ,  組合せ