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⛄ 内容介绍
这里，我们主要设置一个19个基站构造的规则六边形小区，具体的仿真效果如下所示：
这里，我们模拟了19个基站构成的小区，每个小区中间位置有一个基站，上图中红色区域部分。然后紫色的带内表示用户，这些点是在随机的运动的。蓝色方框是在每个小区内随机分布的PICO微微网络基站。
另外，这里我们模拟的是一个城市的中心区域的模型，即中间小区用户数量较多，基站基本上处于满负荷状态，而周边几个小区用户数量较少。
用户在实际中做的运动方程为随机方向的变速运动，因此这里设备的运动方程用如下的式子表示：
这里，假设设备是平面运动的，所以Z一直为0.
其中速度因子，我考虑是模拟设备的变加速运动，即一个固定的速度V0和每个时刻不同的加速度的情况。角度为一个恒定的值与随机变量的叠加。即：
这样的情况，可以更加符合实际的设备运动的复杂情况。当a(t)为0的时候，设备做匀速运动。当a(t)为常数的时候，为匀加速运动，当a(t)为变化的值得时候，那么系统就为变加速运动。然后这里我简单的接收一下我们这个异构网络的休眠切换算法：在异构网络中，由于PICO网络的能耗远远小于MICRO基站的能耗，因此，在实际中，我们需要尽可能多的将设备与PICO基站建立连接，并同时通过系统对没有用户参与连接的MICRO基站进行关闭。
⛄ 部分代码
clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng('default')
%%
%=============模拟场景======================================================
%用户个数
%定义每个小区的满负荷用户数量
SNU = 12;
SNUP = 4;
TIME = 1000;%模拟场景总的仿真时间
world = 1250;%模拟场景的最大区域
NU = 100;
Xu = [0.15*world*randn(1,floor(NU/2)),0.7*world*randn(1,NU-floor(NU/2))];
Yu = [0.15*world*randn(1,floor(NU/2)),0.7*world*randn(1,NU-floor(NU/2))];
%模拟基站和小区基站位置
%假设网络形状为6边型蜂窝
n = 6;
a = 0:2*pi/n:2*pi;
R = 250;%小区半径
y0 = R*sin(a);
x0 = R*cos(a);
p = 4;
q = p;
%基站坐标
%macrocell
XMBS = [];
YMBS = [];
%=============用户运动=====================================================
PX = zeros(NU,TIME);
PY = zeros(NU,TIME);
figure(1);
ind = 0;
for i=(-1*p):p
for j=(-1*q):q
%先确定macrocell的拓扑结构
Xcen = i*1.5*R;
Ycen = (j+mod(i,2)/2)*sqrt(3)*R;
if sqrt(Xcen^2 + Ycen^2) <= 4*R
x = x0 + Xcen;
y = y0 + Ycen;
XMBS = [XMBS,Xcen];
YMBS = [YMBS,Ycen];
plot(x,y,'b');
hold on;
plot(Xcen,Ycen,'r*');
hold on
end
end
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 王广德, 常永宇, 蒋文婷,等. LTE-A异构网络下的高效资源分配算法[J]. 无线电通信技术, 2013(1):4.
[2] 徐凯悦, 康桂华, 陈焦. LTE-A异构网络中一种向下垂直切换预判决算法[J]. 科学技术与工程, 2017, 17(34):5.
[3] 常祺. LTE-A异构网络基于CRE技术的干扰协调算法研究[D]. 河北大学, 2016.
[4] 武强. LTE-A异构网下的移动性管理研究与仿真[D]. 北京邮电大学.
