超密集异构无线网络中基于神经网络的网络选择方法

摘要

本发明请求保护一种超密集异构无线网络中基于神经网络的网络选择方法，属于移动通信领域，具体包括以下步骤：首先，基于网络参数，预测未来终端从接入网络中所得到的累计传输速率，将其定义为终端所获得的网络收益。其次，根据网络收益是否小于阈值来判断是否触发网络判决，以缓解因网络高动态性导致的终端频繁切换问题。最后，使用鲸鱼算法优化后的神经网络，将接收信号强度和休眠概率作为输入，得到输出值进行最终切换判决。仿真结果表明，该算法能够自适应高动态性网络环境触发切换，在减少不必要切换的同时提升终端满意度，提升系统整体性能。