在异构网络（HetNets）中，集成设备到设备通信（D2D）技术是通过将流量从负载较重的宏小区（MC）卸载到小型小区（SC）来提高系统性能的一种有前途的解决方案。 例如，D2D可用于将流量从重负载的小区转移到轻负载的小小区。 但是，卸载新用户可能会导致小型小区之间的负载分配不公平，因此可能会影响某些用户的服务质量。 为了实现更好的性能并降低阻塞概率，当我们将流量从宏卸载到小型小区时，应考虑小型小区之间的负载平衡。 在本文中，我们考虑了集中式分流中继选择方案，在该方案中，蜂窝提供商可以决定用户是否可以互相帮助将其业务中继到小型小区。 我们建议使用Kuhn-Munkres（KM）方法基于D2D通信的动态负载平衡方案联合用户中继选择。 卸载过程考虑了从MC到SC以及SC之间的负载。 与以前的工作相比，我们的仿真结果表明，该方案增加了系统中允许的用户数量，并在小型小区之间实现了更高的负载均衡公平性指标。 此外，我们的方案通过调整信噪比加噪声比（SINR）阈值，在用户之间实现了更高的速率公平指数。

ue模型matlab代码说明和用法： 此Matlab 5GNR异构模型仿真包括使用CSI采集设计对宏单元的亚6层和小型单元的6（mmW）以上层进行分析。 仿真的启动程序脚本为HetNet_5GNR_simulation_launcher.m。仿真参数在HetNet_5GNR_simulation_launcher.m和functionNetworkSetup_Quadriga.m中进行了描述和定义。 Matlab搜索路径的配置： 应该包括cvx_setup脚本添加的文件夹（请参阅CVX安装文档）包括QuaDRiGa的“ quadriga_src”和“ quadriga_src \ config”文件夹的路径应该包括HybridPrecodingExample文件夹的路径 执照： 此代码已获得GPLv3许可。 请参考文件夹名称“ COPYING”。 软件和硬件要求 该代码被编写为可在Matlab中使用，并已使用Matlab 2018b在Academic License上进行了测试。 某些脚本和功能也可以在Octave中使用，但不能保证兼容性。 由于正在运行的HetNet项目考虑使用7-1

考虑到用户与基站间的相关性和网络的不规则性，建立了基于 Matern 簇过程（MCP）的非正交多址接入型异构网（NOMA-HetNet）模型，并结合该模型分析了各类用户的覆盖概率。在分析过程中，首先，从理论上推导出用户的信干噪比（SINR）；其次，针对现实中的非完美串行干扰消除（SIC）方案，给出了一种更符合实际情况的SINR上限更新规则；然后，利用空间坐标系、概率论、随机几何理论和顺序统计量等数学工具分析了各类用户关联概率和服务距离；最后，推导了各类用户覆盖概率的理论表达式。利用数值仿真分析了簇半径、基站密度和干扰残余因子对服务距离和覆盖概率的影响，取得了与理论分析相吻合的结果，验证了理论分析的正确性。

resource allocation in hetnets with clustering

This Matlab 5GNR heterogeneous model simulation includes analysis for sub-6 layer of macro cells and above-6(mmW) layer of small cells with CSI acquisition design. The launcher script for the simulation is HetNet_5GNR_simulation_launcher.m Simulation parameters are described and defined in HetNet_5GNR_simulation_launcher.m and functionNetworkSetup_Quadriga.m

matlab代码gca Interference-Coordination-in-Full-Duplex-HetNet-with-Large-Scale-Antenna-Arrays Paper about Small Cell, Massive MIMO and Full-duplex Introduction 这篇论文研究的是结合了Small Cell, Massive MIMO和Full-duplex这三种5G关键技术的二层异构网络场景，为了消除干扰使得网络总吞吐量达到最大，提出了三种算法。 遗传算法 贪心算法 基于代价的分布式染色算法 前两种均是中心化算法，第三种分布式算法是本文的核心内容。 Matlab Code channel.m : 建立瑞利衰落信道 scene.m : 建立异构网络场景，基站和用户分布 parameter.m : 优化问题的关键参数 dl_capacity.m : 计算网络总吞吐量的函数 normal.m : 矩阵归一化函数 Genetic_Algorithm: 遗传算法模块 Greedy.m : 贪心算法模块 GCA.m : 分布式染色算法模块 mai

超密集HetNet满足大数据：绿色框架，技术和方法