超密集异构无线网络中基于环境预测的切换算法

发布时间：2024-06-27 22:14

　　近年来,随着移动终端对网络服务需求向高质量化、多样化的趋势发展。同时,由5G超密集网络与传统的异构无线网络融合而成的超密集异构无线网络,具有超密集、高复杂、强异构的特点。如何在超密集异构无线网络环境中,提高终端的网络服务质量,成为当前学术界和产业界关注的重难点问题。本文利用预测终端位置的方式,分析在终端位置变化的情况下,其接入网络服务质量的变化情况,以期减少网络切换次数和网络切换时延来提升网络的整体性能。本文主要工作如下:1.在密集异构蜂窝网络和无线局域网络构成的超密集异构无线网络中,变速移动的车辆终端会面临更频繁的切换,导致用户服务质量变差。本章针对该问题,首先,利用高斯马尔可夫移动模型,预测车辆下一时刻的位置,筛选出满足终端服务质量的候选网络集,与当前的候选网络集做交运算。其次,当前接入网络不在交集中,则使用变步长的萤火虫算法寻找最佳网络。再次,对因预测误差导致的切换失败,则把终端用户迁移到宏蜂窝,以保证通信的持续性。最后,通过仿真结果表明本文算法减少了切换次数,提升了用户的服务质量和网络吞吐量。2.针对上述工作,未考虑到候选网络增多时,移动终端会面临更严重的切换时延,导致用户服务...

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【学位级别】：硕士

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图4.6障碍点分析图

重庆邮电大学硕士学位论文第4章基于历史信息的位置预测切换算法40图4.6障碍点分析图图4.6表示所有历史数据信息，叉形表示受到了网络障碍点影响，圆形和心形表示未受影响的点。本章主要目的是找出叉形的位置点，那么结合到离群算法，叉形表示全局离群点，心形是叉形点中的离群点，即局部离群点....

本文编号：3996006