本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法在Femtocell切換過(guò)程中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： Femtocell 切換管理 自組織網(wǎng)絡(luò) 自組織映射算法 K均值算法

【摘要】：隨著4G網(wǎng)絡(luò)的普及,LTE系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)受到越來(lái)越多的關(guān)注。為了改善室內(nèi)用戶的通信質(zhì)量,Femtocell技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,Femtocell基站體積小、功耗低、即插即用,但是Femtocell基站的覆蓋范圍十分有限,常常應(yīng)用于室內(nèi)環(huán)境。因?yàn)槭覂?nèi)用戶經(jīng)常會(huì)在Femtocell網(wǎng)絡(luò)與Macrocell網(wǎng)絡(luò)之間頻繁切換,所以本文注重研究從Femtocell網(wǎng)絡(luò)到Macrocell網(wǎng)絡(luò)的切換管理過(guò)程,并針對(duì)該過(guò)程提出合適的優(yōu)化算法。室內(nèi)的無(wú)線環(huán)境相對(duì)復(fù)雜,移動(dòng)終端從Femtocell網(wǎng)絡(luò)切換到Macrocell網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中,乒乓效應(yīng)頻繁發(fā)生,為了減少切換過(guò)程中乒乓切換發(fā)生的次數(shù),可以利用一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自組織映射算法優(yōu)化切換的過(guò)程。本文根據(jù)Femtocell網(wǎng)絡(luò)與Macrocell網(wǎng)絡(luò)之間切換的實(shí)際環(huán)境,提出了一種基于核函數(shù)的自組織映射算法,并且引入K均值算法與自組織映射算法相結(jié)合,形成了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的二階聚類(lèi)算法,通過(guò)該二階聚類(lèi)算法的優(yōu)化,Femtocell網(wǎng)絡(luò)的切換系統(tǒng)將能夠根據(jù)手機(jī)發(fā)送的測(cè)量報(bào)告,自主地判斷移動(dòng)終端所處的區(qū)域,對(duì)移動(dòng)終端發(fā)出的切換請(qǐng)求進(jìn)行判決。最終達(dá)到提升Femtocell切換系統(tǒng)性能的目的,抑制大部分不必要的切換,有效地減少乒乓效應(yīng)的發(fā)生,同時(shí)從總體上減少切換的次數(shù),切換過(guò)程中的掉話現(xiàn)象也會(huì)相應(yīng)地有所降低,同時(shí)也會(huì)減少整個(gè)系統(tǒng)的信令開(kāi)銷(xiāo),提高系統(tǒng)的工作效率。
【關(guān)鍵詞】：Femtocell 切換管理 自組織網(wǎng)絡(luò) 自組織映射算法 K均值算法
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 專用術(shù)語(yǔ)注釋表8-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景9
• 1.2 研究意義9-11
• 1.3 論文研究的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)11-14
• 1.3.1 論文研究的內(nèi)容11-13
• 1.3.2 論文的結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 Femtocell的網(wǎng)絡(luò)分析和切換過(guò)程簡(jiǎn)介14-25
• 2.1 Femtocell的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)14-16
• 2.2 Femtocell面臨的關(guān)鍵性技術(shù)問(wèn)題16-21
• 2.2.1 干擾抑制問(wèn)題17-18
• 2.2.2 接入控制問(wèn)題18-19
• 2.2.3 時(shí)間同步問(wèn)題19
• 2.2.4 小區(qū)切換問(wèn)題19-20
• 2.2.5 鏈路自適應(yīng)問(wèn)題20-21
• 2.3 Femtocell網(wǎng)絡(luò)的切換過(guò)程21-25
• 2.3.1 Macrocell小區(qū)向Femtocell小區(qū)的切換21-23
• 2.3.2 Femtocell小區(qū)向Macrocell小區(qū)的切換23-24
• 2.3.3 Femtocell小區(qū)之間的切換24-25
• 第三章 自組織網(wǎng)絡(luò)25-29
• 3.1 自組織網(wǎng)絡(luò)的概述25
• 3.2 自組織網(wǎng)絡(luò)的主要功能25-26
• 3.3 自主計(jì)算與SON的關(guān)系26-27
• 3.4 自組織網(wǎng)絡(luò)在小區(qū)切換過(guò)程中的應(yīng)用27-29
• 第四章 SOM和K-means結(jié)合算法的應(yīng)用29-46
• 4.1 SOM算法簡(jiǎn)介29-32
• 4.1.1 SOM算法工作原理29-30
• 4.1.2 SOM算法實(shí)現(xiàn)的基本流程30-32
• 4.1.3 SOM算法的優(yōu)缺點(diǎn)32
• 4.2 K-means算法簡(jiǎn)介32-35
• 4.2.1 K-means算法工作原理32-33
• 4.2.2 K-means算法實(shí)現(xiàn)的基本流程33-34
• 4.2.3 K-means算法的優(yōu)缺點(diǎn)34-35
• 4.3 SOM+K-means算法在Femtocell切換過(guò)程中的應(yīng)用35-36
• 4.4 貝葉斯信息準(zhǔn)則概述36-37
• 4.4.1 貝葉斯定理36-37
• 4.4.2 貝葉斯信息準(zhǔn)則37
• 4.5 核函數(shù)的概念及其應(yīng)用37-39
• 4.5.1 核函數(shù)的基本概念和分類(lèi)37-39
• 4.5.2 核函數(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)鄰域的應(yīng)用39
• 4.6 KSOM算法在Femtocell切換過(guò)程中應(yīng)用39-46
• 4.6.1 利用BIC確定聚類(lèi)數(shù)目的方法40-42
• 4.6.2 基于核函數(shù)的SOM+K-means算法的計(jì)算過(guò)程42-46
• 第五章 建立仿真模型和分析算法性能46-57
• 5.1 建立仿真模型和設(shè)定仿真參數(shù)46-48
• 5.2 仿真結(jié)果的分析48-50
• 5.3 測(cè)試KSOM算法的性能50-57
• 5.3.1 用戶位置誤差對(duì)KSOM算法的影響50-52
• 5.3.2 KSOM算法對(duì)切換性能指標(biāo)的影響52-54
• 5.3.3 三種算法的性能比較54-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 全文總結(jié)57-58
• 6.2 未來(lái)展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-61
• 致謝61

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本文編號(hào)：819173