本文關鍵詞：基于機器學習的算法在Femtocell切換過程中的應用研究

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

【摘要】：隨著4G網(wǎng)絡的普及,LTE系統(tǒng)中的關鍵技術受到越來越多的關注。為了改善室內(nèi)用戶的通信質量,Femtocell技術應運而生,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,常常應用于室內(nèi)環(huán)境。因為室內(nèi)用戶經(jīng)常會在Femtocell網(wǎng)絡與Macrocell網(wǎng)絡之間頻繁切換,所以本文注重研究從Femtocell網(wǎng)絡到Macrocell網(wǎng)絡的切換管理過程,并針對該過程提出合適的優(yōu)化算法。室內(nèi)的無線環(huán)境相對復雜,移動終端從Femtocell網(wǎng)絡切換到Macrocell網(wǎng)絡的過程中,乒乓效應頻繁發(fā)生,為了減少切換過程中乒乓切換發(fā)生的次數(shù),可以利用一種基于機器學習的自組織映射算法優(yōu)化切換的過程。本文根據(jù)Femtocell網(wǎng)絡與Macrocell網(wǎng)絡之間切換的實際環(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合,形成了一種基于機器學習的二階聚類算法,通過該二階聚類算法的優(yōu)化,Femtocell網(wǎng)絡的切換系統(tǒng)將能夠根據(jù)手機發(fā)送的測量報告,自主地判斷移動終端所處的區(qū)域,對移動終端發(fā)出的切換請求進行判決。最終達到提升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的發(fā)生,同時從總體上減少切換的次數(shù),切換過程中的掉話現(xiàn)象也會相應地有所降低,同時也會減少整個系統(tǒng)的信令開銷,提高系統(tǒng)的工作效率。
【關鍵詞】：Femtocell 切換管理 自組織網(wǎng)絡 自組織映射算法 K均值算法
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 專用術語注釋表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)容和結構11-14
• 1.3.1 論文研究的內(nèi)容11-13
• 1.3.2 論文的結構13-14
• 第二章 Femtocell的網(wǎng)絡分析和切換過程簡介14-25
• 2.1 Femtocell的網(wǎng)絡架構14-16
• 2.2 Femtocell面臨的關鍵性技術問題16-21
• 2.2.1 干擾抑制問題17-18
• 2.2.2 接入控制問題18-19
• 2.2.3 時間同步問題19
• 2.2.4 小區(qū)切換問題19-20
• 2.2.5 鏈路自適應問題20-21
• 2.3 Femtocell網(wǎng)絡的切換過程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25-29
• 3.1 自組織網(wǎng)絡的概述25
• 3.2 自組織網(wǎng)絡的主要功能25-26
• 3.3 自主計算與SON的關系26-27
• 3.4 自組織網(wǎng)絡在小區(qū)切換過程中的應用27-29
• 第四章 SOM和K-means結合算法的應用29-46
• 4.1 SOM算法簡介29-32
• 4.1.1 SOM算法工作原理29-30
• 4.1.2 SOM算法實現(xiàn)的基本流程30-32
• 4.1.3 SOM算法的優(yōu)缺點32
• 4.2 K-means算法簡介32-35
• 4.2.1 K-means算法工作原理32-33
• 4.2.2 K-means算法實現(xiàn)的基本流程33-34
• 4.2.3 K-means算法的優(yōu)缺點34-35
• 4.3 SOM+K-means算法在Femtocell切換過程中的應用35-36
• 4.4 貝葉斯信息準則概述36-37
• 4.4.1 貝葉斯定理36-37
• 4.4.2 貝葉斯信息準則37
• 4.5 核函數(shù)的概念及其應用37-39
• 4.5.1 核函數(shù)的基本概念和分類37-39
• 4.5.2 核函數(shù)在機器學習鄰域的應用39
• 4.6 KSOM算法在Femtocell切換過程中應用39-46
• 4.6.1 利用BIC確定聚類數(shù)目的方法40-42
• 4.6.2 基于核函數(shù)的SOM+K-means算法的計算過程42-46
• 第五章 建立仿真模型和分析算法性能46-57
• 5.1 建立仿真模型和設定仿真參數(shù)46-48
• 5.2 仿真結果的分析48-50
• 5.3 測試KSOM算法的性能50-57
• 5.3.1 用戶位置誤差對KSOM算法的影響50-52
• 5.3.2 KSOM算法對切換性能指標的影響52-54
• 5.3.3 三種算法的性能比較54-57
• 第六章 總結與展望57-59
• 6.1 全文總結57-58
• 6.2 未來展望58-59
• 參考文獻59-61
• 致謝61

【相似文獻】

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本文編號：819173