计算机工程与应用 ›› 2020, Vol. 56 ›› Issue (8): 74-80.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0183
苏佳丽,伍忠东,丁龙斌,刘菲菲
SU Jiali, WU Zhongdong, DING Longbin, LIU Feifei
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。