模擬結果

圖十二 採用與未採用演算法之系統吞吐量比較

（300 個使用者裝置，60 個毫微微基地台）

接著我們維持毫微微基地台的數量，只改變使用者裝置的數量，以 150 個使用者裝 置為步階來模擬分別看 150 個和 450 個使用者裝置採用演算法的結果。由圖十三和圖十 四可以發現整體趨勢並無不同，系統吞吐量提升的比率差不多，並且一樣是在使用者轉 換率達 65％ 時演算法開始發生作用。這代表使用者數量對演算法提供的系統效能提升 並沒有影響，因為即使系統內使用者人數變化，系統內各階基地台可以提供的容量仍然 相同。注意到使用者裝置只有 150 時，未採用演算法之系統吞吐量未趨平緩，顯示系統 仍未達飽和，即便如此，演算法仍然能提供系統的提升。至於使用者裝置越多曲線越平 滑則是因為參與計算的樣本數大，平均之後不容易出現暴衝的數值。

圖十三 採用與未採用演算法之系統吞吐量比較

（150 個使用者裝置，60 個毫微微基地台）

圖十四 採用與未採用演算法之系統吞吐量比較

（450 個使用者裝置，60 個毫微微基地台）

由前面的模擬結果中，我們可以看出使用者數量與演算法的效能提升毫無關係，接

圖十五 採用與未採用演算法之系統吞吐量比較

（300 個使用者裝置，30 個毫微微基地台）

圖十六 採用與未採用演算法之系統吞吐量比較

圖十七 外圈宏基地台平均吞吐量

（300 個使用者裝置，60 個毫微微基地台）

圖十七是第一個條件（9）衍生的結果，可以看到系統一旦偵測到外圈宏基地台吞 吐量開始急遽增長，便能及時購發動，將資源更公平、有效率的分配，若演算法沒有啟 動，則外圈宏基地台使用者平均吞吐量將急遽暴增，這就是本篇論文一開始動機裡面發 現的現象。啟動演算法之後，外圈宏基地台的平均吞吐量只要維持受到保證的吞吐量即 可，毫微微基地台使用者的平均吞吐量將可以得到提升（如圖十八所示）。圖十七顯示 了演算法成功穩固外圈宏基地台的平均吞吐量，既控制也保護宏基地台本身的使用者。

圖十七則可以看到演算法有效的幫助毫微微基地台提升系統整體的吞吐量，在給予 了資源之後，毫微微基地台使用者的平均吞吐量將不再下降。圖十一到十五顯示了演算 法的確可以提升系統整體的吞吐量，並且提供了系統變化後演算法的不同功效；圖十七 和十八則證明了演算法的兩個條件公式確實有效，除了整體系統優化之外，在內部各階 基地台隸屬的使用者裝置也都照計畫般被分配到合理且有效率的系統資源。

圖十八 毫微微基地台平均吞吐量

（300 個使用者裝置，60 個毫微微基地台）

第五章.

結論

本論文的核心宗旨在於新型網路架構異質性網路與頻率複用的結合，開始的目的是 為了降低系統內各級基地台之間的干擾。而在探究合理分配的過程中我們發現了軟頻率 複用是個適合的頻率分配，可以最大化頻寬的使用效益，並且可以提供新型毫微微基地 台嵌入系統的空間。然而硬性的頻率分配並沒有考慮到實際上使用者變化的趨勢，而造 成頻寬資源浪費在少數使用者裝置，系統效能提升停滯的狀況。

我們提出的演算法經過理論論證以及模擬實證之後，確定可以在系統中使用者裝置 大量由宏基地台轉而去連接毫微微基地台時，無論在何種情況下，皆有效的提升系統整 體的吞吐量，並且隨著轉換的人數越多，提升的比例越加明顯。而在系統得到提升的同 時，經由演算法的雙重條件控制，可以確保宏基地台照顧到自己的外圈使用者，即本篇 論文的演算法不但優化了系統，也兼顧了系統內各級使用者裝置的被服務品質與系統資 源分配的公平性。

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