[发明专利]一种基于集成学习的多属性切换决策方法在审
| 申请号： | 201910015373.9 | 申请日： | 2019-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN109842912A | 公开（公告）日： | 2019-06-04 |
| 发明（设计）人： | 夏玮玮;崔文清;钱潮;兰卓睿;吴思运;燕锋;沈连丰;宋铁成;胡静 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04W36/00 | 分类号： | H04W36/00;H04W36/30 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于集成学习的多属性切换决策方法，实现在车联网中对高速移动的车辆终端进行切换决策。方法的具体步骤包括：车辆终端切换至当前基站后，与当前基站建立链路连接，经过一个稳定的时间周期后，MEC服务器计算链路指标的值；然后MEC服务器利用获得的链路指标集合运行基于集成学习的链路持续时间预测方法，预测出车辆终端与当前基站以及与所有候选基站之间的链路持续时间；在得到预测的持续时间之后，MEC服务器将链路持续时间连同车辆终端当前时刻的移动状态一起传递给车辆终端，终端运用多属性切换决策方法进行切换决策；最后车辆终端提前向目标基站发出切换请求，到达预测的链路持续时间之后，车辆终端执行切换操作。 | ||
| 搜索关键词： | 车辆终端 链路 集成学习 决策 基站 预测 服务器 持续时间预测 服务器计算 高速移动 候选基站 基站建立 链路连接 目标基站 时间周期 移动状态 车联网 集合 终端 传递 | ||
【主权项】：
1.一种基于集成学习的多属性切换决策方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1，车辆终端v当前基站n建立链路连接env，通过MEC服务器计算链路指标![]()
步骤2，MEC服务器运用基于AdaBoost算法的预测方法预测出车辆终端与当前基站以及所有候选基站之间的链路持续时间T(env)，进而基站向车辆终端返回链路持续时间预测值；步骤3，车辆终端根据步骤2得到的链路持续时间预测值以及当前的链路指标，运用TOPSIS的多属性切换决策方法决策出切换目标Ntop；步骤4，车辆终端提前向目标基站发出切换请求，到达链路持续时间预测值后，车辆终端立即执行切换操作。
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