6G异构网络传输管理能效优化数据集-ziya07
数据来源：互联网公开数据
标签：6G,异构网络,HetNet,传输管理,能效优化,功率控制,用户关联,机器学习,深度强化学习
数据概述：
本数据集旨在支持6G异构网络（HetNets）中节能高效的功率控制和用户关联优化研究。数据集提供了关于传输功率管理、网络效率和QoS（服务质量）增强的深入信息，同时侧重于优化能源消耗。
关键特征：
多层6G网络数据——包含宏蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝和飞蜂窝等不同类型的蜂窝小区。
能效指标——跟踪功耗、吞吐量和Mbps/瓦的效率。
自适应功率控制——基于AARO-DQN的奖励驱动功率调整。
用户关联与需求——涵盖流量需求、QoS满意度和移动性影响。
网络性能——包括延迟、丢包、干扰和切换。
数据用途概述：
该数据集非常适合用于机器学习、深度强化学习和网络优化研究，重点关注6G功率控制策略和智能网络管理。研究人员可利用此数据开发和评估用于6G网络的节能功率控制算法，优化用户关联策略，提高网络性能和QoS，并深入理解不同网络环境下的能效表现。该数据集能够支持对未来6G网络设计和运营的深入分析，推动无线通信领域的创新。
