問題：小區速率比*****中給出的**速率高很多。所以我們來討論一下小區速率的計算方法。
之前小區速率計算的邏輯，是迴圈一萬次計算出乙個使用者的速率，然後乘使用者數。現在想的修改思路是直接每次將小區速率求出來，然後取迴圈一萬次後的平均值。後者我覺得在一定程度上可以減小速率的隨機性。因為**的結果表明，**速率的差距就在同小區的大尺度衰落上面，隨機產生的大尺度衰落差距會很大。但是如果我們考慮整個小區所有使用者的速率然後加和的話，大的速率固然比較大，但是小的速率比較小，這樣子的隨機性比之前只算乙個使用者速率然後取平均應該小很多。
接下來進行試驗，看**的結果會怎麼樣。
首先，附上之前方法的結果：
這是修改完後的速率**結果
結果不算好，不過因為是初版，晚上因為要讀*****今天的速率**就到這裡了。接下來會給出小區速率到底用什麼方式來計算比較合適
備份一下**。
%更改小區速率的計算方式
clear
;snr=0;
result=zeros(1,10)
;for i=1:10000
result1=zeros(1,10)
;
x=1;
pu=10;
%pr=10db
pr=10;
r=-3.8;
k=15;
z=0.01;
d_in=rand(1,k/3)*0.99+0.01;
theta_in=rand(1,k/3)*(-pi/3)
; d_out=rand(2,k)*0.99+0.01;
theta_out=rand(2,k)*(2*pi)
;for j=1:k/3
x=1;
result2=zeros(1,10)
;for m=50:50:500
%產生alpha
beta_of_alpha=zeros(1,3)
;%總共三個區域
beta_of_alpha(1)
=z*d_in(j)^r;
d1=sqrt(2^2+d_out(1,j)^2-2*2*d_out(1,j)*cos(5*pi/6-theta_out(1,j)));
beta_of_alpha(2)
=z*d1^r;
d2=sqrt(2^2+d_out(2,j)^2-2*2*d_out(2,j)*cos(5*pi/6-theta_out(2,j)));
beta_of_alpha(3)
=z*d2^r;
alpha_jk=sum(pr*beta_of_alpha*k)+1;
%產生first項
beta_target_user=z*d_in(j)^r;
first=pu*pr*beta_target_user^2*k*(m-1)/alpha_jk;
%產生的second項
second=pu*beta_target_user*(1-pr*beta_target_user*k/alpha_jk)
;
%產生third項
third=pu*beta_of_alpha(2)*(1+pr*beta_of_alpha(2)*k*(m-2)/alpha_jk)+pu*beta_of_alpha(3)*(1+pr*beta_of_alpha(3)*k*(m-2)/alpha_jk)
;
%產生forth項,forth項共分為小區內的干擾和小區間的干擾
多小區下小區上行速率的計算 5）
今天要寫時移上行速率。d in rand 1 k 0.99 0.01 theta in rand 1 k 2 pi d out rand 6 k 0.99 0.01 theta out rand 6 k pi 小區內和相鄰小區隨機使用者的產生，check。alpha 1 pr k z d in j ...
LTE小區選擇和小區重選 2
s準則srxlev 0 and squal 0 srxlev qrxlevmeas qrxlevmin qrxlevminoffset pcompensation squal qqualmeas qqualmin qqualminoffset srxlev 小區選擇時，接收到的rsrp值 squal...
終端模式，PLMN選擇 小區選擇 小區重選
終端的測量機制與判決 關機狀態 終端沒有完全斷電，一部分模組以極低的功耗工作著，類似動物冬眠 聯機狀態 終端可以與移動通訊網路建立連線，類似人的清醒狀態 待機狀態 類似人的睡眠狀態，分為 休眠和喚醒 必須跟對小區，團結在合適的基站周圍 時刻準備建立業務連線。實現手段 測量周邊環境 小區廣播 感知小區...