一种结合机器学习的移动边缘计算的 切换预测方法

• 作者: 金建军 郭熙 李欠江 李源 谢海肖
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 学科: 其他
• 关键词: 机器学习 不确定性 边缘计算 神经网络 信号接收功率
• 年，卷（期）: 2024,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机软件及应用
• 页码范围: 136-140
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202303023

摘要

随着移动通信的发展，减少通信延时成为关键性问题，因此，提出了一种使用机器学习方法的移动边缘计算(MEC)移动性管理。移动性决策基于参考信号接收功率(RSRP)值和不确定性预测器。使用神经网络建立预测器，输出不同相邻单元的RSRP平均值和标准偏差，推导了切换概率的封闭表达式。基于这些可能性，MEC服务器能够提前缓存用户服务，以便将切换期间的中断降至最低。实验结果表明，提出的方法能够满足实际需求。