基于自回归模型预测的用户切换触发时间选择方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自回归模型预测的用户切换触发时间选择方法。主要解决现有方法中用户过早或过晚触发切换导致切换失败的问题。其实现过程是：用户发起切换请求，终端开始监测其接收到切换目标网络的信号强度；终端利用ＡＲ模型对其接收切换目标网络的信号强度进行预测，确定用户触发切换时间的最早界限Ｔ１；终端利用ＡＲ模型对其接收当前服务网络的信号强度进行迭代预测，确定用户触发切换时间的最晚界限Ｔ２；根据预测得到的切换触发时间最早界限Ｔ１和最晚界限Ｔ２，确定出最佳切换触发时间Ｔ；用户在最佳切换触发时间Ｔ开始执行切换流程。本发明专利技术能够为用户切换选择最佳的触发时间，有效的降低切换失败概率，可用于移动用户在异构网络之间进行切换的触发时间选择。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于自回归模型预测的用户切换触发时间选择方法，包括如下步骤：（１）用户发起切换请求，终端开始监测其接收到切换目标网络的信号强度，直到该信号强度值大于设定的预测门限时为止；（２）终端利用自回归模型对其接收到切换目标网络的信号强度进行预测，确定用户触发切换时间的最早界限Ｔ１；（３）终端利用自回归模型对其接收到当前服务网络的信号强度进行如下迭代预测，确定用户触发切换时间的最晚界限Ｔ↓［２］：（３ａ）设定用户终端在当前服务网络中的接收灵敏度：Ｐｒｘｔｈ；（３ｂ）在Ｔ↓［１］时刻开始，用户终端以Ｔ↓［ｓａｍｐ］为周期对当前服务网络的信号强度进行采样，得到采样序列ｘ↓［ｐ］（ｎ）；（３ｃ）对采样序列ｘ↓［ｐ］（ｎ）进行加权平滑处理，得到平滑后的信号强度序列ｙ↓［ｐ］（ｎ）：ｙ↓［ｐ］（ｎ）＝α＊ｙ↓［ｐ］（ｎ－１）＋（１－α）＊ｘ↓［ｐ］（ｎ）其中，α为加权平滑系数，它满足０≤α≤１；（３ｄ）根据平滑后得到的信号强度序列ｙ↓［ｐ］（ｎ），终端对其接收到当前服务网络的信号强度进行迭代预测，设置初始迭代次数ｍ＝１，初始预测步长Ｋ↓［０］＝「Ｔ↓［ｈ］／Ｔ↓［ｓａｍｐ］」，Ｔ↓［ｈ］为切换时延估计值，Ｔ↓［ｓａｍｐ］是信号强度采样周期；（３ｅ）设定预测步长为Ｋ↓［ｍ］＝ｍ＊Ｋ↓［０］，利用自回归模型预测终端接收到当前服务网络Ｋ↓［ｍ］步之后的信号强度值：＊↓［ｐ］（ｎ＋Ｋ↓［ｍ］），ｎ为开始预测时刻；（３ｆ）若预测值＊↓［ｐ］（ｎ＋Ｋ↓［ｍ］）满足＊↓［ｐ］（ｎ＋Ｋ↓［ｍ］）＜Ｐ↓［ｒｘｔｈ］，结束预测，反之令ｍ自增，重新执行步骤（３ｅ）直到结束预测；（３ｇ）将预测结束时刻作为用户触发切换的最晚界限Ｔ↓［２］；（４）根据预测得到的切换触发时间最早界限Ｔ↓［１］和最晚界限Ｔ↓［２］，确定最佳切换触发时间：Ｔ＝（Ｔ↓［１］＋Ｔ↓［２］）／２；（５）用户在最佳切换触发时间Ｔ开始执行切换流程。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵林靖，闫继垒，李建东，侯蓉晖，李钊，李红艳，刘勤，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：87