设计用户-基站关联算法，给定一组基站（位置已知），用户在网络中移动，要求采用时间驱动的方式为用户和基站设计关联策略 其中，用户和基站之间的下行SNR可以由基站功率/两者之间的距离来刻画，要求设计的关联策略目标是最大化全网络用户下行速率，约束是每个基站最多连接N/M个用户，N代表你设置的用户数目，M代表设置的基站数目，使用ONE编写

这是一个经典的无线网络优化问题，通常采用贪心算法进行求解。具体算法如下：

1. 初始化每个基站与其覆盖范围内的用户集合为空集。

2. 对于每个时隙，遍历所有用户，将其分配给信号最强的且未达到限制的基站。

3. 如果一个基站的用户数已经达到了限制，则不再接收新用户。

4. 对于每个基站，计算其覆盖范围内所有用户的下行速率，选择速率最大的基站进行反馈。

5. 根据反馈结果，调整每个基站的发射功率，以提高用户的下行速率。

6. 重复以上步骤，直到全网用户下行速率收敛。

下面是使用ONE编写的基站-用户关联算法代码示例：

/** Define a user */
class User {
    point location; // 用户位置
    double snr; // 用户与信号最强的基站之间的下行信噪比
    BaseStation assigned_bs; // 分配给用户的基站
}

/** Define a base station */
class BaseStation {
    point location; // 基站位置
    double power; // 发射功率
    set<User> users; // 覆盖范围内的用户集合
    double feedback_rate; // 反馈速率
}

/** Define the network */
class Network {
    vector<User> users; // 用户集合
    vector<BaseStation> bss; // 基站集合
    int max_users_per_bs; // 每个基站最多连接的用户数
    int max_iterations; // 最大迭代次数
    double convergence_threshold; // 收敛阈值
}

/** The main algorithm */
void user_bs_association(Network& net) {
    // 初始化每个基站与其覆盖范围内的用户集合为空集
    for (auto& bs : net.bss) {
        bs.users.clear();
    }

    // 迭代计算，直到全网用户下行速率收敛
    int iteration = 0;
    double previous_rate = 0.0;
    double current_rate = 0.0;
    while (iteration++ < net.max_iterations && abs(current_rate - previous_rate) > net.convergence_threshold) {
        // 遍历所有用户，将其分配给信号最强的且未达到限制的基站
        for (auto& user : net.users) {
            double max_snr = -DBL_MAX;
            BaseStation* best_bs = nullptr;
            for (auto& bs : net.bss) {
                if (bs.users.size() < net.max_users_per_bs) {
                    double distance = bs.location.distance(user.location);
                    double snr = bs.power / distance;
                    if (snr > max_snr) {
                        max_snr = snr;
                        best_bs = &bs;
                    }
                }
            }
            if (best_bs != nullptr) {
                best_bs->users.insert(user);
                user.assigned_bs = *best_bs;
                user.snr = max_snr;
            }
        }

        // 如果一个基站的用户数已经达到了限制，则不再接收新用户
        for (auto& bs : net.bss) {
            if (bs.users.size() >= net.max_users_per_bs) {
                bs.power = 0.0;
            }
        }

        // 对于每个基站，计算其覆盖范围内所有用户的下行速率，选择速率最大的基站进行反馈
        for (auto& bs : net.bss) {
            double total_rate = 0.0;
            for (auto& user : bs.users) {
                total_rate += log2(1.0 + user.snr);
            }
            bs.feedback_rate = total_rate;
        }
        BaseStation* best_bs = &net.bss[0];
        for (auto& bs : net.bss) {
            if (bs.feedback_rate > best_bs->feedback_rate) {
                best_bs = &bs;
            }
        }

        // 根据反馈结果，调整每个基站的发射功率，以提高用户的下行速率
        double target_rate = best_bs->feedback_rate / net.bss.size();
        for (auto& bs : net.bss) {
            double rate = bs.feedback_rate / bs.users.size();
            if (rate > target_rate) {
                bs.power *= 1.1;
            } else {
                bs.power *= 0.9;
            }
        }

        // 计算全网用户下行速率
        previous_rate = current_rate;
        current_rate = 0.0;
        for (auto& user : net.users) {
            current_rate += log2(1.0 + user.snr);
        }
    }
}