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公开(公告)号：CN110505644B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201910917508.0
申请日：2019-09-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种5G超密集异构网络下的用户任务卸载与资源分配联合优化方法，包括：第一部分，引入干扰管理机制，基于改进的K‑means分簇算法对微基站进行分簇；第二部分，根据本地处理模型和卸载处理模型分别得到关于宏用户和微用户的系统代价函数，通过将系统代价函数分解成若干个子问题进行优化，从而实现通信资源与计算资源的合理分配。本发明可以保证用户所分信道的公平性；基于代价值比较法的卸载方案，其算法简单、时间复杂度低。
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公开(公告)号：CN110505644A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910917508.0
申请日：2019-09-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种5G超密集异构网络下的用户任务卸载与资源分配联合优化方法，包括：第一部分，引入干扰管理机制，基于改进的K-means分簇算法对微基站进行分簇；第二部分，根据本地处理模型和卸载处理模型分别得到关于宏用户和微用户的系统代价函数，通过将系统代价函数分解成若干个子问题进行优化，从而实现通信资源与计算资源的合理分配。本发明可以保证用户所分信道的公平性；基于代价值比较法的卸载方案，其算法简单、时间复杂度低。
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