m移动通信系统中越区切换算法的matlab仿真,对比MASN,ASUR,OP

简介: m移动通信系统中越区切换算法的matlab仿真,对比MASN,ASUR,OP

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

555255f5df4237bf5b91042d228872ca_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
9323e7bed074e8f5137b7aa3bd45c6b0_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
743a647d033fd5a27a40576d2723bd92_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

2.算法涉及理论知识概要
硬切换,就是强制切换,其最大的特点是:“先断后连”。在硬切换过程中,用户移动设备仅仅保持与一个基站链接,一旦切换操作被激活,其马上会切断原有的连接,然后再与新的基站建立连接。从一个基站切换到另个基站的过程中,通信链路有短暂的中断。这个中断的时间长短将影响用户的通话。而且硬切换具有另一个缺陷,就是在区域边界出会频繁的出现反复切换的现象,这也是所谓的乒乓效应。当信道衰落效应存在的时候,会更进一步加剧乒乓效应。解决这个问题的办法是,通过滞后参数来延迟执行的时间,从而避免频繁切换的问题,但这将会要求小区边界有一个较高的发送功率,这就导致了给其他用户带了通话干扰。从而导致系统的容量的下降,影响了小区内整体的通话质量。图1就是硬切换的物理结构:

2885d6e9a306c2745c9f4f23132fd9a2_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   通常情况下,硬切换测量过程对移动台设备的要求比较高。如果需要进行不同频率的硬切换操作,那么其首先需要做一个操作,即测量多个小区的导频信号强度。这就导致了硬切换过程中会引致另一个严重的缺陷,硬切换的基本原理如图2所示:

ebe192919a3fcf1bc4276071a53b5416_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

     如上图所示,当一个移动用户从小区1走向小区2的时候,小区1基站和用户移动台之间物理距离逐渐变大,这就导致用户移动设备接收到来自小区1基站的信号不断减弱,当这个信号小于一个门限的时候,便会激活硬切换过程。硬切换就会切断移动用户与基站的连接,同时启动与基站2的连接,从而完成一个硬切换的过程。

软切换

    软切换在其切换过程中,软切换不需要另外单独设置设备的频率的时候,也不会出现中断的情况,通常情况下,软切换可以分为软切换过程和更软切换过程两种切换过程。软切换:当用户移动台设备开始与一个新的小区基站建立联系的时候,并不立即中断与原来基站之间的通信,即“先连后断”。

image.png

    区分软切换和硬切换主要看它们发生的时间,后者是在某一个时间点上,而前者则不同,它是在一段时间内。

       在软切换中,只要满足触发条件,在新基站的导频强度不小于原来基站的导频强度之前,移动台都会进入软切换状态并建立新的连接。移动台会同时和至少两个基站保持连接,直到与原来的基站断开连接。因此软切换是一个“先建后断”的过程。

   而在硬切换过程中,如果移动台从a小区的边缘向b小区移动时,移动台会不断地测量b小区的导频信号强度,当b小区比a小区的导频强度大于迟滞边界时,硬切换就发生了。硬切换发生的同时,在与新基站建立连接之前,先要断开与原来基站的连接。所以说,硬切换是一个“先断后建”的过程。

3.MATLAB核心程序

%定义小区1,小区2,小区3的状态
cell1_state = 1;%小区1处于连接状态
cell2_state = 0;%小区2处于非连接状态
full        = 0;%激活集未满
Count       = 0;%定义激活集个数

Best_pn     = 10;%定义最好导频强度
Worst_pn    = 1;%定义最弱导频强度
T_ADD       = [1 2 3 4 5 6];%加入门限
T_DROP      = 7;%丢失门限
T_REP       = 1;%门限
Delta_T     = 5;%状态持续时间

times       = 1000;%仿真持续时间

Power_cell2 = zeros(times,1);%小区2的强度
tmp2        = 0;
cnt2        = 0;

%定义平均激活数
ASUR        = zeros(length(T_ADD),1);

for j = 1:length(T_ADD)

    for k = 1:200

    MASN_tmp = 0;

    %定义小区1,小区2,小区3的状态
    cell1_state = 1;%小区1处于连接状态
    cell2_state = 0;%小区2处于非连接状态
    full        = 0;%激活集未满
    Count       = 0;%定义激活集个数

    Best_pn     = 6;%定义最好导频强度
    Worst_pn    = 1;%定义最弱导频强度
    T_ADD       = [1 2 3 4 5 6];%加入门限
    T_DROP      = 7;%丢失门限
    T_REP       = 1;%门限
    Delta_T     = 5;%状态持续时间

    times       = 1000;%仿真持续时间

    Power_cell2 = zeros(times,1);%小区2的强度
    tmp2        = 0;
    cnt2        = 0;
    tmp3        = 0;
    cnt3        = 0;
相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法结合卷积层提取局部特征、LSTM处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,通过粒子群优化提升预测精度。适用于金融市场、气象预报等领域,提供高效准确的预测结果。
|
2天前
|
数据安全/隐私保护
基于PID控制器的双容控制系统matlab仿真
本课题基于MATLAB2022a实现双容水箱PID控制系统的仿真,通过PID控制器调整泵流量以维持下游水箱液位稳定。系统输出包括水位和流量两个指标,仿真结果无水印。核心程序绘制了水位和流量随时间变化的图形,并设置了硬约束上限和稳态线。双容水箱系统使用一阶线性微分方程组建模,PID控制器结合比例、积分、微分作用,动态调整泵的输出流量,使液位接近设定值。
|
1天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于Adaboost的数据分类算法matlab仿真
本程序基于Adaboost算法进行数据分类的Matlab仿真,对比线性与非线性分类效果。使用MATLAB2022A版本运行,展示完整无水印结果。AdaBoost通过迭代训练弱分类器并赋予错分样本更高权重,最终组合成强分类器,显著提升预测准确率。随着弱分类器数量增加,训练误差逐渐减小。核心代码实现详细,适合研究和教学使用。
|
1天前
|
存储 人工智能 算法
通过Milvus内置Sparse-BM25算法进行全文检索并将混合检索应用于RAG系统
阿里云向量检索服务Milvus 2.5版本在全文检索、关键词匹配以及混合检索(Hybrid Search)方面实现了显著的增强,在多模态检索、RAG等多场景中检索结果能够兼顾召回率与精确性。本文将详细介绍如何利用 Milvus 2.5 版本实现这些功能,并阐述其在RAG 应用的 Retrieve 阶段的最佳实践。
通过Milvus内置Sparse-BM25算法进行全文检索并将混合检索应用于RAG系统
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
本研究基于MATLAB 2022a,使用GRU网络对QAM调制信号进行检测。QAM是一种高效调制技术,广泛应用于现代通信系统。传统方法在复杂环境下性能下降,而GRU通过门控机制有效提取时间序列特征,实现16QAM、32QAM、64QAM、128QAM的准确检测。仿真结果显示,GRU在低SNR下表现优异,且训练速度快,参数少。核心程序包括模型预测、误检率和漏检率计算,并绘制准确率图。
83 65
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
|
2天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于Big-Bang-Big-Crunch(BBBC)算法的目标函数最小值计算matlab仿真
该程序基于Big-Bang-Big-Crunch (BBBC)算法,在MATLAB2022A中实现目标函数最小值的计算与仿真。通过模拟宇宙大爆炸和大收缩过程,算法在解空间中搜索最优解。程序初始化随机解集,经过扩张和收缩阶段逐步逼近全局最优解,并记录每次迭代的最佳适应度。最终输出最佳解及其对应的目标函数最小值,并绘制收敛曲线展示优化过程。 核心代码实现了主循环、粒子位置更新、适应度评估及最优解更新等功能。程序运行后无水印,提供清晰的结果展示。
|
16天前
|
算法
基于遗传优化算法的风力机位置布局matlab仿真
本项目基于遗传优化算法(GA)进行风力机位置布局的MATLAB仿真,旨在最大化风场发电效率。使用MATLAB2022A版本运行,核心代码通过迭代选择、交叉、变异等操作优化风力机布局。输出包括优化收敛曲线和最佳布局图。遗传算法模拟生物进化机制,通过初始化、选择、交叉、变异和精英保留等步骤,在复杂约束条件下找到最优布局方案,提升风场整体能源产出效率。
|
16天前
|
算法 安全 机器人
基于包围盒的机械臂防碰撞算法matlab仿真
基于包围盒的机械臂防碰撞算法通过构建包围盒来近似表示机械臂及其环境中各实体的空间占用,检测包围盒是否相交以预判并规避潜在碰撞风险。该算法适用于复杂结构对象,通过细分目标对象并逐级检测,确保操作安全。系统采用MATLAB2022a开发,仿真结果显示其有效性。此技术广泛应用于机器人运动规划与控制领域,确保机器人在复杂环境中的安全作业。
|
3天前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法matlab仿真
本项目基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法,旨在提高复杂场景下多个移动目标的跟踪精度和鲁棒性。通过融合目标间的关系和数据关联性,优化跟踪结果。程序在MATLAB2022A上运行,展示了真实轨迹与滤波轨迹的对比、位置及速度误差均值和均方误差等关键指标。核心代码包括对目标轨迹、速度及误差的详细绘图分析,验证了算法的有效性。该算法结合CS模型的初步聚类和CV模型的投票机制,增强了目标状态估计的准确性,尤其适用于遮挡、重叠和快速运动等复杂场景。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于WOA鲸鱼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构,结合鲸鱼优化算法(WOA)优化网络参数。核心代码含操作视频,运行效果无水印。算法通过卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征,全连接层整合输出。数据预处理后,使用WOA迭代优化,最终输出最优预测结果。

热门文章

最新文章