基于粒子群优化的模糊神经网络垂直切换算法

摘要

针对异构网络融合场景中各种无线接入技术的选择,提出一种基于粒子群算法优化的模糊神经网络的垂直切换算法(PSO-FNN).该算法由对信号强度的前向差分预测模块、预判决模块、模糊神经网络处理模块和接入判决模块四个模块组成.其中差分预测模块可以预测出下一时刻的接收信号强度,这样可以缩短切换触发时间,提高判决精确性.预判决模块的执行可以减少进入模糊神经网络模块的样本数.模糊神经网络模块考虑了网络接收信号强度、网络负载、网络带宽和用户终端的移动速度四种判决因素,并采用了改进后的搜索能力更好的粒子群算法进行优化.仿真结果表明,该算法选择的网络在业务响应时间和吞吐量等方面具有更好的性能,提高了用户服务质量.