基于接收信号强度预测的自适应垂直切换算法

摘要

城市部署的超密集异构无线网络中车辆终端的运动状态和业务类型差异巨大，针对不同运动状态和业务类型的终端并发接入导致的频繁切换和拥塞问题，提出一种基于接收信号强度预测的自适应垂直切换算法。在切换触发阶段使用长短时记忆神经网络预测接收信号强度，在信道链路质量恶化之前提前触发切换，在网络选择阶段综合考虑网络参数以及终端在不同运动状态和业务类型下的接入偏好，并选出综合效益值最高的网络作为切换目标网络。仿真结果表明，该算法能更好地适应终端运动状态和业务类型的变化，能降低不必要的切换次数和网络拥塞度。

关键词

超密集异构无线网络 / 循环神经网络 / 支持向量机 / 自适应算法 / 频繁切换