蜂巢式網路的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

蜂巢式網路的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦BehrouzA.Forouzan寫的 資料通訊網路 5/e(附光碟1片) 可以從中找到所需的評價。

另外網站第四章微觀閱讀潛力技術與專利解析 - 智慧財產權e網通也說明:網路 須仰賴基地台蜂巢分割(cell splitting)或額外載波以克服容量及硬體網. 路配置等限制,以達到 ... 以自由接取,開放式接取的優點是可以減少下載(DL)的干擾與CSG 干.

國立嘉義大學 電機工程學系 梁耀仁所指導 李俊頡的 基於深度學習實現多細胞網路資源分配 (2021),提出蜂巢式網路關鍵因素是什麼,來自於多點協作、正交分頻多工、資源分配、深度學習。

而第二篇論文國立陽明交通大學 電信工程研究所 陳伯寧所指導 姚智獻的 依序閾值最佳化緩存策略 (2021),提出因為有 緩存、多點協作傳輸、異質蜂巢式網路、合作式小型基地台、最佳化的重點而找出了 蜂巢式網路的解答。

最後網站蜂巢式網路(cellular networks) - Basemini則補充:蜂巢式網路 (英語: Cellular network ),又稱行動網路( mobile network )是一種行動通訊硬體架構,分為類比蜂巢式網路和數位蜂巢式網路。由於構成網路覆蓋的各通訊 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了蜂巢式網路,大家也想知道這些:

資料通訊網路 5/e(附光碟1片)

為了解決蜂巢式網路的問題,作者BehrouzA.Forouzan 這樣論述:

  《資料通訊網路》(Data Communications and Networking)是一本選修電腦網路課程學生的聖經、自修潛學人士的寶典,同時也是網路專業人員的祕笈。有著通訊網路科技的日新月異,本書的架構、內容亦有之調整以建立更完整的觀念,滿足讀者的需求。其特色如下:   .觀念建立在理論之上:資訊科技的理論多半生澀、抽象,不易理解。本書以淺顯易懂的編寫方式,傳達艱深的觀念,發揮最大教學效益。   .層次結構完整:以模組化的方式,並配合硬體設備,逐層闡述Internet五層架構,使讀者能正確地建立網路概念。   .圖形說話:書中有數百幅圖形,透過視覺連結文意,捨去繁

瑣的數學說明,讓讀者很容易地了解學理。   .範例與評量:各章節中有生活實例、範例以驗證學理;章末有包含練習題組、實驗作業、Applet或Java的程式練習及模擬實驗,以評量對該章觀念的理解;兩者皆可加速對該章內容的吸收。   .涵蓋範圍深廣:除了區域網路、都會網路和廣域網路等基本網路類型外,其他如通訊原理、交換器設計、無線網路(無線區域網路、藍牙、衛星和蜂巢式網路)及各種網路相關介面等,均詳載於書中。第五版增加P2P網路和WiMAX的介紹,同時也重新整合、組織章節,讓一系列的網路技術更加堅實。   .完整的詞彙:網路詞彙多如牛毛,英文縮寫無法見字猜義。因此,各章章末皆附有關鍵名詞

及頁碼,以方便查閱。

基於深度學習實現多細胞網路資源分配

為了解決蜂巢式網路的問題,作者李俊頡 這樣論述:

多細胞網路在多點協作(Coordinated Multi-Point,CoMP)技術幫忙下,位於細胞邊緣的使用者能接收到多個基地台的訊號。並且利用正交分頻多工(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing,OFDM)技術讓多個基地台能有效率的重複使用頻段,使得整體頻譜效率提升。但是當使用者改變了位置時,需要花費大量時間運算同頻干擾(Co-channel Interference,CCI)才能得到最佳通道分配結果,系統再來根據通道分配結果來分配資源塊給使用者。因此我們提出利用深度學習方法讓神經網絡學習分配資源塊,當系統環境發生改變時,不必再花費大量的運算

時間也能利用訓練好的全連接神經網路做資源分配。本篇論文首先介紹系統在靜態環境下的資源分配方案,再來模擬非合作(Noncooperative)蜂巢式網路系統環境深度學習過程。接著模擬多點協作(CoMP)蜂巢式網路系統環境深度學習過程,最後比較深度學習後分配資源塊情形。

依序閾值最佳化緩存策略

為了解決蜂巢式網路的問題,作者姚智獻 這樣論述:

多點協作傳輸技術在近期已經被視為是一個增加網路覆蓋路有效的方法。在這個設計中,基地台可以在離峰時段預先取得熱門的檔案,並且以合作的方式傳給使用者。在本篇碩士論文中,我們考慮一個小型基地台使用迫零波束來傳輸的異質網路。小型基地台可以緩存不同的檔案以達到最大化的緩存命中率,或者,緩存相同的檔案以達到最大化的多工增益。在這個基礎下,我們研究一個基於閾值的緩存策略,它將以熱門程度排序的檔案用數個閾值進行分割。我們提出對閾值做依序最佳化以達到最大的有效數據傳輸率。此外,我們還進行了依序閾值最佳化的數種變化型態的最佳閾值分析。我們接著將我們提出的緩存策略和其他現存的緩存策略做比較,並在數值上證實我們的策

略為接近最優。