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| 机器学习在5G超密集网络切换中的应用 | |
| 作者姓名： | 张燕燕 王鹤鸣 姬天相 王军选 |
| 作者单位： | 西安邮电大学 通信与信息工程学院,西安,710121 |
| 基金项目： | 国家科技重大专项（2017ZX03001012-005） |
| 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%。 |
| 关 键 词： | 5G 超密集网络 切换预测 机器学习 |
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