【摘 要】
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为减少5G双连接异构网络中的小区切换延迟并降低切换失败率,文中提出了基于隐马尔可夫模型的小区预切换方案,建立了以用户的历史运动轨迹为观察序列,以微小区为隐藏序列的隐
【基金项目】
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国家科技重大专项(2017ZX03001021)资助项目
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为减少5G双连接异构网络中的小区切换延迟并降低切换失败率,文中提出了基于隐马尔可夫模型的小区预切换方案,建立了以用户的历史运动轨迹为观察序列,以微小区为隐藏序列的隐马尔可夫模型。该方案通过构建位置序列并对位置序列学习,分析并预测目标微小区从而达到预切换的目的。实验和仿真结果表明,所提出的方案在正确预测的情况下,切换失败率相比传统切换要低24%,切换延迟降低了58.5%,为5G双连接异构网络中的小区切换提供了有效方案。
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