本文研究了异质网络中负载均衡和干扰抑制问题，提出了一种基于随机优化的框架，动态调度宏基站用户、提供小基站的回传以及按照干扰和回传链路把宏基站用户卸载到小基站上。数值结果表明，所提出的用户关联算法优于其他基线，开放式全双工小单元的性能优于封闭式，超密集网络中，开放式全双工小型单元的表现是封闭式的 5.6 倍。

Nov, 2016

该论文提出了一种将网络移动到匹配超第 5 代移动通信系统中动态用户需求的愿景，通过使用智能设备并采用适当的用户参与方案，利用自适应和灵活的网络基础设施，以超密集移动小区为例，量化了网络性能和会话连续性增益。结果表明，将移动接入点与传统（静态）蜂窝接入基础设施集成具有非增量优势。

Jun, 2017

本文提出一种基于优化的框架，用于异构无线网络中的能量高效全局无线资源管理，具体包括联合优化用户关联和频谱分配来稳定网络，然后最小化延迟。数值结果显示，与现有方案相比，该方案显著降低了能量消耗并提高了服务质量。

Sep, 2015

本文旨在研究如何针对下行中的所有可能频谱复用模式来确定如何将频谱最优地分配给基础收发信台，以便在繁忙的交通条件下获得整个吞吐量区域，同时考虑了干扰和流量条件。

Aug, 2014

本文研究了异构网络中的能效资源管理，通过联合优化单元激活、用户关联和多单元多用户信道分配来实现，同时考虑了长期平均流量和信道条件。研究提出了一种新型的干扰模式和资源分配算法，可大幅度提高能量节省效果，并显式考虑了由单元激活 / 去活导致的干扰波动，得到了标准兼容的单元选择偏差。其能源节省节省模式与负载平衡模式相比有明显的不同。

Feb, 2016

该论文介绍了超密集异构网络技术中基于广义正交 / 非正交随机存取方案的网络体系结构，该方案能够提高网络效率并减少信令开销，模拟结果表明该方案的有效性，并讨论了该技术面临的关键挑战。

Nov, 2017

本研究探讨了基于用户需求的无人机分配问题，提出一种基于神经网络成本函数的方法，以无人机作为中间节点，提高网络覆盖率、容量和负载均衡，模拟研究显示该方法相比于传统的地面网络，可有效提高无线电谱效率和降低延迟。

Apr, 2016

本论文提出了一种新的面向后传链路的干扰管理方法，通过解决非合作博弈问题来帮助宏基站用户设备优化上行表现，并利用分布式学习算法来在有限的信息量下选择最优上行传输策略，模拟结果显示在各种类型的后传链路下，该方法相比现有的基准算法显著提高了用户设备的平均吞吐量和延迟。

Aug, 2013

本文介绍了一个新的模型，分析了异构网络中的切换性能。本文的计算机模拟验证了分析结果，表明淡化对具有车载用户的 HetNet 中的切换性能具有显著的恶化影响。

Jul, 2015

介绍了如何利用超图理论有效解决 Heterogeneous ultra-dense network 中的资源分配问题，讨论了该领域的几个潜在研究问题。

Sep, 2017