论文研究基于平均场近似的超密集小区网络优化 .pdf

为使上近似蕴含的近似信息得到延伸，特将近似空间进行了扩充，从而得到树型近似空间，在其中经上近似与树的融合，引出了不同于其他方式的近似推理。通过分析研究，描述了近似推理的特性，获得了相关的结论。此即表明

我们在本说明中考虑了描述密集带电液滴中带电粒子的平均场近似。 我们以平均场近似的第一阶为球形对称液滴求解相应的Schrödinger方程，并讨论所获得的结果。

基于稀疏近似的特征选择及人脸识别，梁毅雄，王磊，近年来人脸识别研究中往往采用大量的过完备局部特征进行识别,此时特征选择已经成为一个不可缺少的关键环节。论文基于正则化的框��

针对超密集网络中毫微微小区(Femtocell)之间同层干扰以及毫微微小区与宏小区(Macrocell)之间跨层干扰问题,提出了一种基于小区动态分簇的资源分配算法。该算法分为两步:第一步首先采用了基于

基于奇异值低阶近似的OFDM信道估计方法，史留成，阙大顺，本文给出了一种利用奇异值低阶近似进行OFDM信道估计的方法，将LS信道估计的结果利用奇异值进行近似估计，从而减少了运算量，并针对

在社会生活中，存在大量的用户之间相互影响相互协调并做出决策的事例，具有广泛的应用。深入研究了基于平均场理论的复杂社会网络中行为扩散模式。设计了特定的扩散模型，该模型考虑了采用某行为的邻居节点绝对数目、

超密集网络通常采用以用户为中心的虚拟小区进行组网,因此能保证良好的用户体验。然而虚拟小区组网方案中的资源分配问题极具挑战性,为此本文提出一种基于最大SINR的虚拟小区载波分配方案。该方案通过虚拟小区之

超密集网络中，严重的小区间干扰制约了终端用户的数据速率，针对该问题，提出一种基于干扰协调的资源分配方案。该方案分为两个模块：第一模块基于毫微微接入点（femtocellaccesspoints，FAP

水文时间序列异常挖掘目前大多采用基于距离的方法。为了克服该方法耗时长、计算量大的缺点,采用一种符号化算法,用扩展符号聚集近似对序列符号化表示,再对字符串进行距离度量,并以太湖流域小梅口站逐日水位数据为

移动业务需求的爆炸性增长引发了对第五代移动网络（5G）的研究，以用于无线通信的未来发展。 超密集网络（UDN）具有通过部署大量低功耗，低成本，低功耗家庭基站或微基站来有效提高系统吞吐量和频谱利用率的能