基于IGM-BP算法的城轨越区切换研究

摘要

针对城市轨道交通列车在越区切换过程中因受到多径效应、同频干扰等因素的影响,引起接收到的参考信号接收功率(RSRP)值波动较大,导致乒乓切换频繁发生的问题,通过结合TD-LTE标准的A3事件,提出一种改进的GM-BP神经网络(IGM-BP)算法.根据车载数据终端(TAU)接收到的t时刻前4组RSRP值,建立灰色模型GM(1,1)并得到一组预测值,将预测值取均值作为期望值,为改善灰色预测算法对数据的波动性适应不理想的问题,再利用BP神经网络算法修正通过灰色预测算法得到的预测值,从而得到期望的RSRP值.仿真结果表明,与传统切换算法和灰色预测算法相比,利用IGM-BP算法可以使RSRP值波动幅度减小,降低乒乓切换率,提高切换成功率.