[发明专利]基于环境感知的多目标移动性管理方法在审
| 申请号： | 201811197741.8 | 申请日： | 2018-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN109618376A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 汪清;王阔;滕立平 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | H04W36/00 | 分类号： | H04W36/00;H04W36/26;H04W36/30 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及属于移动通信网络领域，为提出移动通信中的多目标移动性管理方法，引入切换损耗这一概念，严格控制切换的发生，使切换频率降低，解决超密集网络中的FHO问题，并用用户满意度和切换次数评价基站选择方案的优劣。为此，本发明采用的技术方案是，基于环境感知‑学习算法的多目标移动性管理方法，利用环境感知‑学习算法CA‑L改进的非随机学习模型，根据收集到的环境竞争分数(Contextual Competitive Score，CCS)决策切换基站的序列，计算得出具有最大概率的小型基站SBS，引入切换损耗概念，严格控制切换的发生，使切换频率降低。本发明主要应用于无线通信场合。 | ||
| 搜索关键词： | 移动性管理 环境感知 多目标 控制切换 切换频率 学习算法 移动通信网络 用户满意度 基站选择 无线通信 小型基站 移动通信 最大概率 引入 基站 并用 应用 改进 决策 网络 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于环境感知‑学习算法的多目标移动性管理方法，其特征是，利用环境感知‑学习算法CA‑L改进的非随机学习模型，根据收集到的环境竞争分数CCS(Contextual Competitive Score)决策切换基站的序列，计算得出具有最大概率的小型基站SBS，引入切换损耗概念，严格控制切换的发生，使切换频率降低。
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