基于IGWO-RBF的LTE-R切换算法研究

摘要：

针对高速铁路LTE-R越区切换中,A3事件下的越区切换算法容易出现乒乓效应(PPE)和无线链路连接失败(WLF)的问题,提出了粒子群优化(PSO)灰狼算法改进的RBF神经网络(IGWO-RBF)的越区切换优化算法.该算法采集大量列车以不同速度(0～100 m/s)运行在特定环境中时切换成功率高的切换迟滞门限(Hys)和触发延迟时间(TTT)参数集,送入改进的RBF神经网络,训练完成后得到不同速度下的Hys和TTT的拟合曲线.根据列车接收到的参考信号接收质量(RSRQ),加入自矫正项对Hys和TTT进行二次优化调整.在matlab上进行仿真实验,结果表明提出的算法减小了掉话率和乒乓切换率,提高了列车在高速环境下的切换成功率及鲁棒性.

关键词：LTE技术、高速环境、越区切换、A3事件、改进灰狼优化的RBF神经网络(IGWO-RBF)、切换成功率

所属期刊栏目：56

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国铁路总公司科技研究开发计划重大课题No.2017X013-A

在线出版日期：2020-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：74-80