Proactive Handover Type Prediction and Parameter Optimization Based on Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
With the explosive growth of smart devices and applications, the demand for mobile service with higher data rate and better quality of service is growing rapidly. Ultra-dense networks, capable of providing higher network throughput, remain one of the key technologies for next-generation mobile communications. However, the densification of network further reduces the coverage of base stations and the distance between each other, which in turn leads to unnecessary and frequent handovers (HOs), affects the stability and reliability of communication links. HO failures can even occur due to the improper HO control parameter (HCP) values. To this end, a HO type prediction and parameter optimization method based on machine learning is proposed. First, the HO is divided into four categories: successful handover (SHO), ping-pong handover (PPHO), too-late handover (TLHO), and too-early HO (TEHO). Second, we combine reinforcement learning with supervised learning and propose a novel adaptive HCP adjusting scheme. Specifically, deep Q-network dynamically selects HCP values through environmental information and supervised learning-based HO prediction results. Simulation results demonstrate that our proposed scheme achieves a prediction accuracy of 94.83%, while reducing the PPHO rate by 15%, the TEHO rate by 2%, and the TLHO rate by 3%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».