【摘 要】
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超密集网络(Ultra-dense Network,UDN)作为5G网络架构的关键技术,其切换时延及无效切换等已成为网络发展的巨大挑战。提出了一种基于集成策略的机器学习算法,并结合用户的移
【基金项目】
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国家科技重大专项(2017ZX03001012-005)
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超密集网络(Ultra-dense Network,UDN)作为5G网络架构的关键技术,其切换时延及无效切换等已成为网络发展的巨大挑战。提出了一种基于集成策略的机器学习算法,并结合用户的移动性数据,进行较高精确度的切换预测,减少切换时延及非必要切换等目标。仿真结果表明,采用结合改进机器学习算法的切换策略,不必要切换率降低了40.2%,平均时延降低了28.6%。
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