【摘 要】
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小型空中飞行平台在接入空天异构无线网络时,现有切换算法未充分考虑下一时刻网络与用户状态以及用户对不同业务的传输需求。为此,提出一种支持空天异构无线网络的Q学习优化
【机 构】
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空军工程大学信息与导航学院,中国电子科技集团公司第28研究昕
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小型空中飞行平台在接入空天异构无线网络时,现有切换算法未充分考虑下一时刻网络与用户状态以及用户对不同业务的传输需求。为此,提出一种支持空天异构无线网络的Q学习优化算法。在回报函数中考虑用户体验,将通过综合预测方法获得的当前与下一时刻网络的信干燥比、用户移动速度、网络切换代价、信息传输的时延及网络的拥塞程度作为综合评价参数,同时根据层次分析法确定不同业务类型下的评价参数权值。仿真结果表明,在用户到达率较高、环境干扰强度较强时,相比基于Q学习的切换判决算法,该算法可以有效提高网络切换成功率并降低切换次数,在传
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