动态超密集网络中的Markov预测切换

摘要：

针对超密集蜂窝网络中大规模机器类通信所涉及的通信与计算问题,提出了一种基于Markov预测的切换方案.首先考虑半结构化的中心控制的异构网络设计,该设计中含有密集部署的虚拟节点,以实现低成本和高效率的覆盖.该网络可以根据用户的移动性及网络通信量动态调整接入点.其次构建Markov模型,引入负载感知思想,通过权衡信号质量与小区负载,有效地预测用户的下一个最优接入点.仿真实验结果证明了该方案用于小区切换预测的可行性与有效性.

关键词：超密集蜂窝网络、大规模机器类通信、Markov模型、负载感知、切换

所属期刊栏目：39

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61522109,61501253,61801240;江苏省自然科学基金资助项目15KJA510003, BK20151506

在线出版日期：2018-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：166-174