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玻尔兹曼优化Q-learning的高速铁路越区切换控制算法
被引量：
1
1
作者
陈永
康婕
《控制理论与应用》
北大核心
2025年第4期688-694,共7页
针对5G-R高速铁路越区切换使用固定切换阈值,且忽略了同频干扰、乒乓切换等的影响,导致越区切换成功率低的问题,提出了一种玻尔兹曼优化Q-learning的越区切换控制算法.首先,设计了以列车位置–动作为索引的Q表,并综合考虑乒乓切换、误...
针对5G-R高速铁路越区切换使用固定切换阈值,且忽略了同频干扰、乒乓切换等的影响,导致越区切换成功率低的问题,提出了一种玻尔兹曼优化Q-learning的越区切换控制算法.首先,设计了以列车位置–动作为索引的Q表,并综合考虑乒乓切换、误码率等构建Q-learning算法回报函数;然后,提出玻尔兹曼搜索策略优化动作选择,以提高切换算法收敛性能;最后,综合考虑基站同频干扰的影响进行Q表更新,得到切换判决参数,从而控制切换执行.仿真结果表明:改进算法在不同运行速度和不同运行场景下,较传统算法能有效提高切换成功率,且满足无线通信服务质量QoS的要求.
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关键词
越区切换
5G-R
Q-learning算法
玻尔兹曼优化策略
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职称材料
题名
玻尔兹曼优化Q-learning的高速铁路越区切换控制算法
被引量：
1
1
作者
陈永
康婕
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《控制理论与应用》
北大核心
2025年第4期688-694,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62462043,61963023)
兰州交通大学重点研发项目(ZDYF2304)资助。
文摘
针对5G-R高速铁路越区切换使用固定切换阈值,且忽略了同频干扰、乒乓切换等的影响,导致越区切换成功率低的问题,提出了一种玻尔兹曼优化Q-learning的越区切换控制算法.首先,设计了以列车位置–动作为索引的Q表,并综合考虑乒乓切换、误码率等构建Q-learning算法回报函数;然后,提出玻尔兹曼搜索策略优化动作选择,以提高切换算法收敛性能;最后,综合考虑基站同频干扰的影响进行Q表更新,得到切换判决参数,从而控制切换执行.仿真结果表明:改进算法在不同运行速度和不同运行场景下,较传统算法能有效提高切换成功率,且满足无线通信服务质量QoS的要求.
关键词
越区切换
5G-R
Q-learning算法
玻尔兹曼优化策略
Keywords
handover
5G-R
Q-learning algorithm
Boltzmann optimize strategy
分类号
U285.5 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
玻尔兹曼优化Q-learning的高速铁路越区切换控制算法
陈永
康婕
《控制理论与应用》
北大核心
2025
1
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