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文檔簡介
1、通過對MN的移動習(xí)慣進(jìn)行形式化分析和解釋性論證,針對切換時(shí)延、數(shù)據(jù)分組連續(xù)性和切換花費(fèi)等關(guān)鍵問題,提出使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行切換行為預(yù)測的智能輔助方案。為了降低MAG和LMA的負(fù)擔(dān),采用面向網(wǎng)絡(luò)的移動管理模式引入智能輔助切換代理。利用802.21MIH的事件服務(wù)、命令的服務(wù)和信息服務(wù),完成媒體無關(guān)的分布式訓(xùn)練樣例搜集,支持訓(xùn)練數(shù)據(jù)的動態(tài)反饋和靜態(tài)導(dǎo)入。將IHA有機(jī)地結(jié)合到PMIPv6網(wǎng)絡(luò)中,設(shè)計(jì)功能單元部署和信息交互流程。當(dāng)MN發(fā)生切換時(shí)
2、,幾乎不破壞上行數(shù)據(jù)的連續(xù)性,只需要新MAG和原MAG之間進(jìn)行簡單的交互來完成航程數(shù)據(jù)的傳輸。利用MN兩次切換間隔時(shí)間進(jìn)行預(yù)測,MAG和LMA及時(shí)做好切換準(zhǔn)備,維護(hù)準(zhǔn)備切換實(shí)體表。采用數(shù)據(jù)驅(qū)動雙向隧道模式,減少控制信令開銷。對切換行為的成功預(yù)測為緩存分配與分組排隊(duì)、路由優(yōu)化和資源預(yù)留的執(zhí)行增加有效時(shí)間。
使用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行切換行為預(yù)測,設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出參數(shù),給出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。采用多種BP算法比較擇優(yōu)的方式訓(xùn)練神經(jīng)
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