【5G通信】面向5G分散异构网络的面向集群的切换管理附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在 5G 通信技术的推动下，网络架构正朝着分散异构化方向演进。宏基站、微基站、毫微微基站等多种类型基站共存，形成复杂的异构网络环境。这种网络架构虽然大幅提升了网络容量和覆盖范围，但也给移动终端的切换管理带来巨大挑战。面向集群的切换管理策略，成为保障 5G 分散异构网络中用户通信连续性与服务质量的关键。

一、5G 分散异构网络与切换管理难题

1.1 5G 分散异构网络架构特点

5G 分散异构网络融合了不同频段、不同覆盖范围的基站，低功率小基站（如微基站、皮基站）密集部署，与高功率宏基站相互补充，实现热点区域容量增强和信号深度覆盖。同时，网络还引入了毫米波频段，带来超高带宽，但也面临信号穿透能力弱、覆盖范围小等问题 。这种复杂的网络架构，使得移动终端在通信过程中频繁跨越不同类型基站的覆盖区域。

1.2 传统切换管理在 5G 异构网络中的困境

传统的切换管理策略，如基于接收信号强度（RSS）的切换方式，在 5G 分散异构网络中暴露出诸多不足。由于不同类型基站的发射功率、信号衰减特性差异巨大，单纯依靠 RSS 判断切换时机，容易导致过早或过晚切换，引发切换失败、掉话等问题。此外，5G 网络中的业务多样性和实时性要求，使得切换过程不仅要考虑信号质量，还需兼顾带宽、延迟、负载等多方面因素，传统单一指标的切换策略难以满足需求。

二、面向集群的切换管理策略原理

2.1 集群概念与划分

面向集群的切换管理，首先需要对网络中的基站进行合理集群划分。根据基站的地理位置、覆盖范围、负载情况、频段特性等因素，将相邻且具有相似特征的基站划分为一个集群。例如，在城市商业中心，将多个密集部署的微基站和周围的宏基站划分为一个集群，集群内基站共享信息并协同工作 。

2.2 集群内协同切换机制

在集群内部，基站之间通过高速通信链路实时交互移动终端的状态信息，包括位置、速度、业务类型等。当移动终端进入集群覆盖范围时，集群内的基站共同为其提供服务，并提前预测终端的移动轨迹和切换需求。一旦检测到满足切换条件，集群内的基站协同完成切换操作，如提前分配资源、调整信号参数等，减少切换延迟和中断时间 。

2.3 集群间切换决策优化

对于跨集群的切换，采用基于多指标评估的切换决策算法。综合考虑信号强度、可用带宽、基站负载、业务类型等因素，构建切换决策模型。例如，对于实时性要求高的视频通话业务，优先选择延迟低、带宽稳定的目标集群；对于数据传输业务，则更注重基站的负载均衡。通过这种方式，实现更精准、高效的集群间切换管理 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%

close all

clear all

clc

%%

addpath( 'Net' );

addpath( 'UE' );

addpath( 'Utils' );

addpath( 'Models' );

%%

Cm = ABGS( 59, 11, 0, 2.8, 11.4, 2.3, 4.1, 2.1 );

Cs = ABGS( 32, 11, 0, 2.0, 31.4, 2.1, 2.9, 28.9 );

n = Network( 1, 50, 10, 1000, 500, -120, Cm, Cs );

n.init_map();

n.init_edges( 5 );

n.plot();

%%

%s = Sims( 1, n, 100, 10, 20, @C_HCP );

%s.motion( 10000 );

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇