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公开(公告)号：CN110958044B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201911213287.5
申请日：2019-12-02
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于密度聚类的非正交多址接入用户聚类方法，该方法基于密度的带有噪声的空间聚类方法处理NOMA场景中的用户聚类问题，包括对用户进行DNSCAN聚类，在聚类完成后对每个聚类中的核心点数据取算术平均作为该聚类的质心数据，并将当前仍存在的不属于任何聚类的噪声点和不确定归属的边缘点划分至距其欧式距离最近的核心点所在的聚类。借助波束的方向性和后续的波束赋形设计，可以有效减少聚类间用户带来的干扰，从而有效提高系统的整体信息传输速率。本发明所述的方法基于DBSCAN的聚类方法无需提前指定聚类数目，聚类数目可以通过密度聚类过程自动确定，在具有复杂用户分布的实际场景中具有很重要的意义。
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公开(公告)号：CN110958044A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911213287.5
申请日：2019-12-02
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于密度聚类的非正交多址接入用户聚类方法，该方法基于密度的带有噪声的空间聚类方法处理NOMA场景中的用户聚类问题，包括对用户进行DNSCAN聚类，在聚类完成后对每个聚类中的核心点数据取算术平均作为该聚类的质心数据，并将当前仍存在的不属于任何聚类的噪声点和不确定归属的边缘点划分至距其欧式距离最近的核心点所在的聚类。借助波束的方向性和后续的波束赋形设计，可以有效减少聚类间用户带来的干扰，从而有效提高系统的整体信息传输速率。本发明所述的方法基于DBSCAN的聚类方法无需提前指定聚类数目，聚类数目可以通过密度聚类过程自动确定，在具有复杂用户分布的实际场景中具有很重要的意义。
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公开(公告)号：CN110505681B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201910743280.8
申请日：2019-08-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传方法的非正交多址接入场景用户配对方法，包括：配置遗传所需必要参数，所述参数包括种群规模P和进化代数T；编码：将具体的用户配对方案转化为序列；选定配对方案，生成初始种群作为迭代计算的初始值；所述配对方案是所述初始种群的元素；评价：将当前代际的种群中配对方案个体对应的序列代入适应度函数，得到对应的适应度函数值；遗传操作：在当前计算迭代次数没有达到T时，对当前种群进行遗传操作，产生新一代种群；直到进化到T代为止；将当前种群P个个体中适应度函数值最高的的个体解码，得到的配对方案为NOMA场景中用户配对方案的近似最优解。对比该问题的其他传统解决方案，本方法在所需时间上有可观的缩短。
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公开(公告)号：CN110505681A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910743280.8
申请日：2019-08-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传方法的非正交多址接入场景用户配对方法，包括：配置遗传所需必要参数，所述参数包括种群规模P和进化代数T；编码：将具体的用户配对方案转化为序列；选定配对方案，生成初始种群作为迭代计算的初始值；所述配对方案是所述初始种群的元素；评价：将当前代际的种群中配对方案个体对应的序列代入适应度函数，得到对应的适应度函数值；遗传操作：在当前计算迭代次数没有达到T时，对当前种群进行遗传操作，产生新一代种群；直到进化到T代为止；将当前种群P个个体中适应度函数值最高的的个体解码，得到的配对方案为NOMA场景中用户配对方案的近似最优解。对比该问题的其他传统解决方案，本方法在所需时间上有可观的缩短。
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