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基于模糊神经网络的异构无线网络接入选择算法

发布时间:2017-04-14 00:01

  本文关键词:基于模糊神经网络的异构无线网络接入选择算法,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:针对现有异构无线网络基于模糊逻辑及神经网络的接入选择方法未能合理考虑网络负载状况的问题,提出一种基于RBF(径向基函数)模糊神经网络的接入选择方法。该方法以可接入网络的接入阻塞率相等为模糊神经网络参数强化学习的目标,对网络负载程度具有很好的动态适应性,实现了智能化的接入判决。仿真结果表明,该方法能有效均衡异构无线网络间的负载,保障实时与非实时业务的QoS,并且相对于负载均衡算法(MLB算法)降低了网络的接入阻塞率。
【作者单位】: 吉林大学通信工程学院;
【关键词】异构无线网络 接入选择 模糊神经网络 负载均衡
【基金】:国家自然科学基金资助项目(60972028)~~
【分类号】:TN92
【正文快照】: 1引言未来无线通信网络的发展趋势之一是多种接入技术共存并相互融合。在此背景下,如何进行接入选择以便更好地为用户提供无处不在的最优业务体验,同时提高日益紧张的无线资源利用率,已成为目前的热点研究问题[1,2]。目前,关于采用模糊逻辑及神经网络技术进行异构网络接入选

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:304740

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