本文關鍵詞：星地融合網絡中基于Q學習的切換算法研究

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【摘要】：基于地面輔助基站(ATC)的星地融合網絡(MSS-ATC)具有覆蓋范圍廣、用戶體驗佳的特點,切換機制是該融合網絡主要研究的問題之一。針對衛(wèi)星鏈路時延大、衛(wèi)星網用戶速度范圍廣的特點,綜合考慮了用戶接收信號強度(RSS)和用戶運動速度,提出了一種基于卡爾曼濾波和Q學習的切換決策算法。比較了所提算法與傳統(tǒng)算法在鏈路衰減率、切換次數和網絡收益的性能,實驗結果表明所提算法在性能上得到了很大的提升,并且能很好地適應高速運動狀態(tài)。
【作者單位】： 北京郵電大學泛網無線通信教育部重點實驗室;
【分類號】：TN927.2
【正文快照】： 1引言移動衛(wèi)星通信系統(tǒng)具有頑健性強、覆蓋范圍廣的特點,廣泛應用于應急通信服務[1]。由于衛(wèi)星通信鏈路依賴于視距傳輸,為減少陰影物阻擋的影響,星地融合網絡成為近年來研究的熱點[2]。地面輔助基站(ATC,ancillary terrestrial component)作為通信系統(tǒng)輔助,被廣泛應用于星地融

【共引文獻】

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8 李s，

本文編號：1195593