从而SC1通过光纤从MC获取时间信号，SC2通过光纤和无线获取信号。该不对称比率范围为1∶1至8∶1。有3个重要结果。第一个是偏差误差随着不对称比率的增加而增大；第二个是SC1总是优于SC2；第三个是提出的方法明显优于传统方法。具体来说，从图6-5中我们可以发现传统方式SC1和SC2之间的差异比我们提出的方法要大。此外，SD-RoFN架构的偏置误差范围为200 ns～1μs，可以满足5G移动网络标准的需求。......
2023-06-19
如何验证网络性能？
【摘要】：我们假设CoMP流量占总流量的一部分，而0.5～0.9的比率用于评估性能。在图9-7中，我们在阻塞概率方面对本节所提出的V-BRH和C-RoFN的性能进行了比较。CP可以用合理的方法分配资源，图9-7给出了V-BRH和C-RoFN的资源占用率，CoMP流量比为0.8。图9-7显示了响应延迟，我们假设BBU响应时间达到1 ms级别，并且当速率为130 Erlang时，将V-BRH和C-RoFN的平均响应时间进行对比。图9-7V-BRH和C-RoFN的性能对比分析图
我们假设一个异构网络（Heterogeneous Network，HetNet）场景，其中存在许多微小区，并且每个小区都有一些高流量负载的相邻小区。我们提出的V-HCRoFN方案使用灵活的基于TWDM-PON的ROF架构进行评估，其中安装了10个BBU并用于64个RRH，因为在灵活的OLT中，一个分路器最多可以支持64个ONU。我们假设每个ONU都具有25 Gbit/s波长带宽，并且最多可以支持16个波长。此外，每个微小区都具有5～20 MHz的频谱带宽。我们考虑一个动态场景，其中请求在5个微小区的内部迁移，并且每个微小区都具有3～5个相邻小区。相邻小区的数量可以影响BS提供CoMP的机会，因为对于具有大量相邻小区的区域，如果业务需求处于高状态，则可能具有更多可能性。我们假设CoMP流量占总流量的一部分，而0.5～0.9的比率用于评估性能。
在图9-7（a）中，我们在阻塞概率方面对本节所提出的V-BRH和C-RoFN的性能进行了比较。从图9-7（a）中可以看出，与C-RoFN相比，V-BRH可以在所有条件下大大地降低阻塞概率，因为V-BRH可以使用一个BBU和一个波长继续为具有CoMP的动态UE服务，因此请求可以被分配到合适的资源。与不同的CoMP流量比率相比，V-BRH即使在高负载下也可以将到达的请求置于更好的位置。CP可以用合理的方法分配资源，图9-7（b）给出了V-BRH和C-RoFN的资源占用率，CoMP流量比为0.8。资源是指整个无线、光纤和BBU资源。结果表明，V-BRH可以有效地提高资源占用率，而不是C-RoFN。图9-7（c）显示了响应延迟，我们假设BBU响应时间达到1 ms级别，并且当速率为130 Erlang时，将V-BRH和C-RoFN的平均响应时间进行对比。我们发现与C-RoFN相比，V-BRH可以减少平均响应时间，因为在具有CoMP的V-BRH架构中，BBU之间不需要信息切换。
图9-7 V-BRH和C-RoFN的性能对比分析图
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2023-06-19
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2023-06-19
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2023-06-19
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经过1 400 000次学习，使用Deep-TSR算法可以实现更低的延迟率。功能和请求与Deep-TSR完全相同。值得注意的是，Deep-TSR算法总体上表现得更好，在35万次学习之后完全优于监督学习算法。图6-9仿真实验图......
2023-06-19
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2023-06-19
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2023-06-19
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2023-06-19
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