随着高速铁路的普及,高速移动的用户越来越多,人们对高速移动通信的需求量越来越大。列车在运行过程中,从一个基站的覆盖范围进入到另一个基站的覆盖范围时,列车上的用户与基站的连接会发生切换。同时,在5G网络中,视频通话和直播等高交互性、高速率的应用越来越丰富,这些应用对切换性能的要求也越来越高。5G网络下基站的覆盖半径为数百米,移动性用户的切换频率增加,导致连接稳定性降低。研究表明,将C/U（Control/User）分离架构应用到5G网络中,通过使用低频的宏基站覆盖高频的虚基站,可以有效地简化虚基站的切换流程,继而提高连接的稳定性,因此,5G C/U分离异构网络是当前的研究热点。目前应用范围最广泛的切换方案是A3切换,其基于接收功率、缓冲时间和阈值做切换决策,在低速二维蜂窝网络中可以有效减少乒乓切换。但是,在高速铁路场景中用户的移动速度更快,切换更加频繁,A3切换难以在有限的切换时间内执行频繁的切换。而且,在C/U分离异构网络中,宏间切换包括宏基站间的切换与虚基站间的切换,与单层架构下的切换相比更为复杂,快速准确的切换判决变得更为重要。并且,列车上的用户同时发起切换请求即群切换,使可用带宽急剧降低、切换链路开销大大增加,引起切换中断。因此,本文对高速铁路中5G C/U分离异构网络下的切换问题进行研究,主要从两个方面入手,一是如何更加快速精确地估计切换点,二是如何有效降低群切换的链路开销。具体的创新工作如下:（1）在5G C/U分离异构网络架构下的高速铁路通信系统中,提出基于贝叶斯回归的切换时间优化策略。首先,针对切换参考点的预测问题,对距离切换参考点的时间、列车的速度与功率的关系进行建模;其次,根据贝叶斯回归使用历史数据与当前数据对该关系中参数进行更新计算得到切换参考点的预测结果;最后,根据得到的切换参考点进行切换判决。仿真实验分析了不同环境、不同速度和不同中断阈值与中断概率峰值的关系。仿真结果表明,在速度为300-500km/h时,基于预测的切换的中断概率峰值比A3切换的中断概率峰值低20%。（2）在优化切换时间的基础之上,提出基于主动缓存的切换优化策略。非实时性用户在切换过程中使用缓存在车载中继中的内容,从而减少群切换的负荷。在能量约束、功率约束、缓存量约束、速率约束和切换时间约束下,通过对缓存结束时间和功率的优化,最大化移动业务量。仿真实验分析了不同的缓存使用速率、列车的速度和实时性用户的速率阈值对功率分布和移动业务量的影响。仿真结果表明,在缓存阶段的功率值和数据量会有所提升,以保证缓存需求,对应在使用缓存阶段的功率和数据量会有所下降。