基于贝叶斯决策的超密集异构网络多属性切换
王昊1
李晖2
张见2
1.南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京 2100442.南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京 210044;无锡学院电子信息工程学院 无锡 214105
摘要：在超密集异构网络环境中,由于用户的多种不同业务需求对网络属性要求不同,存在网络切换错误的问题,进而影响用户体验质量.论文提出了一种基于贝叶斯决策的超密集异构网络多属性切换策略:首先,根据用户在异构网络模型中的位置,计算出用户对于各基站的覆盖概率;其次,根据用户各自业务对不同网络属性的偏好程度,计算出主观权重,并根据各个网络各自的网络属性参数,计算出客观权重,最终得出总权重集;再次,通过总权重集计算出不同网络下各个业务下的效用值;接着,结合最大似然估计计算移动用户在不同位置相对于各网络的切换概率;最后,将效用值与切换概率相结合求得最终的计算值,选择计算值最大的候选网络作为移动用户切换的目标网络,实现用户的精准切换.仿真实验结果表明,该策略能够很好地解决超密集异构网络下移动用户在不同业务需求、以及异构网络不同网络属性情况下的切换策略不准确问题,提升网络的可靠性.
关键词：超密集异构网络网络切换资源分配效用函数贝叶斯决策
分类号：TN929.5(无线通信)
资助基金：国家自然科学基金(61661018)江苏省基础研究计划青年基金项目(BK20210064)
论文发表日期：2025-06-20
在线出版日期：2025-09-23（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 1624-1632 )
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