Samexistensen mellan olika basstationer (BS) i heterogena nät (HetNets) har visat sig vara en lovande metod för att möta den ständigt ökande nätkapaciteten. I dessa nätverk är en av de viktiga frågorna problemet med att koppla användarutrustning till BS. I detta dokument undersöker vi UE-problemet (UEA) i heterogena nätverk och föreslår en belastningsmedveten UEA-mekanism baserad på BS:s uppskattade belastnings- och signal-till-interferens-och-brusförhållande. Den föreslagna mekanismen kan fånga upp avvägningen mellan UE:s krav på tjänstekvalitet och förseningar. Vi modellerar denna strategiska UE-BS-förening som ett icke-kooperativt spel. För att lösa spelet, utvecklar vi en fullt distribuerad algoritm inspirerad av maskininlärning tekniker, där den föreslagna UEA systemet motsvarar en Markov kedja. I det föreslagna systemet, varje UE känner sin miljö och bestämmer vilken BS att välja baserat på tillfredsställelse teknik. Därför uppnår det en hög nivå av tillfredsställelse för UE. Dessutom hjälper användning av historisk information UEs välja BSs med bättre långsiktig prestanda. Simuleringsresultat visar att den föreslagna mekanismen minskar överföringstiden i bråk och antalet otillfredsställda UE, respektive upp till cirka 46 % och 52,3 % och förbättrar BS-genomströmningen upp till cirka 15,4 % jämfört med en referensalgoritm som baseras på den mottagna signalstyrkan och BS uppskattade belastning.
I REF modellerades användar-BS föreningsproblem i HetNets som ett icke-kooperativt spel och löstes med en distribuerad algoritm inspirerad av maskininlärningsteknik.
A distributed learning-based user association for heterogeneous networks
{'venue': 'Trans. Emerg. Telecommun. Technol.', 'journal': 'Trans. Emerg. Telecommun. Technol.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}