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智能化网络选择技术:提高链路质量指标精确度，提升用户体验。
内容简介
针对UDNs中网络选择面临的挑战，引入智能化迫在眉睫。研究网络选择技术时，一方面需要避免不必要的切换引起的业务中断以及终端不必要的耗电问题；另一方面，又要保证在需要切换的时候切换以提升用户的传输速率，因此研究更为精准的链路质量指标以及利用该指标选网以减少频繁重选/切换提升用户体验迫在眉捷。然而传统选网算法通过单一指标作为衡量链路质量的标准，驻留以及切换的阈值均由人工设置，不能满足复杂多变的场景以及用户多样的需求。因此本书研究基于人工智能算法的网络选择技术，可摆脱人工设置参数的局限性，提升算法自适应性，从而提升用户体验。
章节目录
封面
前折页
版权信息
内容简介
前言
第1章 绪论
1.1 超密集移动通信系统
1.2 智能化必要性
1.3 小结
第2章 端侧智能网络选择
2.1 渐入佳境——引言
2.1.1 研究背景
2.1.2 研究现状
2.2 初露锋芒——基础理论
2.2.1 网络选择技术概述
2.2.2 SPG概述
2.2.3 随机森林
2.2.4 深度森林
2.3 小试牛刀—同构用户多连接技术研究
2.3.1 用户多连接问题
2.3.2 SPG建模
2.3.3 性质证明与算法设计
2.3.4 算法仿真
2.3.5 小结
2.4 大展身手——异构智能用户连接技术研究
2.4.1 异构网络用户连接问题
2.4.2 人工智能通信解决框架
2.4.3 用户连接问题的非合作博弈
2.4.4 RFEQG算法设计
2.4.5 算法仿真
2.4.6 小结
2.5 总结与展望
2.5.1 总结
2.5.2 展望
第3章 网侧智能资源调度
3.1 渐入佳境——引言
3.1.1 研究背景
3.1.2 研究现状
3.1.3 小结
3.2 初露锋芒——基础理论
3.2.1 CoMP系统概述
3.2.2 近邻传播算法
3.2.3 纳什议价博弈理论
3.2.4 强化学习概述
3.3 小试牛刀——智能协作调度
3.3.1 引言
3.3.2 系统模型
3.3.3 基于CoMP系统的智能传输调度方案
3.3.4 基于CoMP系统的功率分配问题
3.3.5 算法仿真
3.3.6 小结
3.4 大展身手——一体智能资源调度
3.4.1 引言
3.4.2 系统模型
3.4.3 一体智能资源调度架构
3.4.4 一体智能资源调度研究
3.4.5 仿真及结果分析
3.4.6 小结
3.5 一锤定音—增强型一体智能资源调度
3.5.1 引言
3.5.2 问题分析
3.5.3 增强型一体智能资源调度研究
3.5.4 仿真及结果分析
3.5.5 小结
3.6 总结与展望
3.6.1 总结
3.6.2 展望
第4章 端网协同智能切换
4.1 渐入佳境——引言
4.1.1 研究背景与研究意义
4.1.2 国内外研究现状
4.2 初露锋芒——基础理论
4.2.1 异构无线网络的概念
4.2.2 4G/5G的帧结构和物理资源
4.2.3 无线空口测量指标的计算关系
4.2.4 基站的资源调度与传输
4.2.5 网络切换的分类和过程
4.3 小试牛刀—用户业务驱动的网络切换技术研究
4.3.1 基于LSTM的网络属性预测方法
4.3.2 网络属性的效用建模
4.3.3 基于用户偏好的网络属性组合赋权法
4.3.4 实验设计和仿真结果分析
4.3.5 小结
4.4 大展身手—移动通信中端网协同的负载均衡研究
4.4.1 基于GAN的终端侧负载估计方案
4.4.2 用户级的主动负载均衡方案
4.4.3 实验及仿真分析
4.4.4 小结
4.5 总结与展望
4.5.1 总结
4.5.2 展望
第5章 总论
参考文献
反侵权盗版声明
封底
人工智能超密集移动通信系统是2023年由电子工业出版社出版,作者杨春刚。
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