基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法
在超密集异构无线网络中,针对传统垂直切换算法无法同时描述网络状态的模糊性和随机性,导致网络性能得不到有效提升的问题,提出一种基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法.重构了两阶段判决算法:在网络预筛选阶段,定义了历史接入率,结合当前候选网络集的数目设置阈值.根据接收信号强度和剩余可用带宽,对用户接收范围内的所有网络进行初步筛选;再在垂直切换判决阶段,将剩余候选网络的时延,丢包率以及误码率作为区间二型模糊神经网络的输入,利用前馈神经网络的结构完成模糊逻辑推理,经训练之后计算得到输出判决值,从而选择最佳接入网络.实验结果表明,该算法能在保证时间开销较低的同时,有效降低切换决策的错误概率,减少切换失败和切换次数,提升网络总吞吐量.
区间二型模糊神经网络、超密集、垂直切换、模糊性、随机性
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TN915
重庆市自然科学基金;重庆市教委科学技术研究项目;重庆市教委科学技术研究重点项目
2021-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
928-935
