| 机器学习在5G超密集网络切换中的应用 |
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| 引用本文： | 张燕燕,王鹤鸣,姬天相,王军选.机器学习在5G超密集网络切换中的应用[J].电讯技术,2019,59(12):1371-1377. |
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| 作者姓名： | 张燕燕 王鹤鸣 姬天相 王军选 |
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| 作者单位： | 西安邮电大学 通信与信息工程学院,西安,710121 |
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| 基金项目： | 国家科技重大专项（2017ZX03001012-005） |
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| 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%。
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| 关 键 词： | 5G 超密集网络 切换预测 机器学习 |
Application of machine learning in 5G ultra-dense network handover |
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| ZHANG Yanyan,WANG Heming,JI Tianxiang and WANG Junxuan.Application of machine learning in 5G ultra-dense network handover[J].Telecommunication Engineering,2019,59(12):1371-1377. |
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| Authors: | ZHANG Yanyan WANG Heming JI Tianxiang and WANG Junxuan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | 5G ultra-dense network handover prediction machine learning |
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