论文摘要
超密集网络（Ultra-dense Network,UDN）作为5G网络架构的关键技术,其切换时延及无效切换等已成为网络发展的巨大挑战。提出了一种基于集成策略的机器学习算法,并结合用户的移动性数据,进行较高精确度的切换预测,减少切换时延及非必要切换等目标。仿真结果表明,采用结合改进机器学习算法的切换策略,不必要切换率降低了40.2%,平均时延降低了28.6%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张燕燕,王鹤鸣,姬天相,王军选
关键词: 超密集网络,切换预测,机器学习
来源: 电讯技术 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 电信技术,自动化技术
单位: 西安邮电大学通信与信息工程学院
基金: 国家科技重大专项(2017ZX03001012-005)
分类号: TN929.5;TP181
页码: 1371-1377
总页数: 7
文件大小: 1395K
下载量: 174
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