14、5G SA 网络设计与部署中的关键技术解析

5G SA 网络设计与部署中的关键技术解析

1. 4G/5G 切换流程

当 UE 向 eNB 提供无线测量信息以发起切换时,eNB 根据这些测量信息判断目标小区为 gNB,随后通过 MME 和 AMF 发起系统间切换。UE 的上下文信息通过 MME 和 AMF 之间的 N26 接口提供给 AMF。之后,UE 移动到 5G 小区,其 IP 连接通过 gNB 和 UPF + PGW - U 实现,此时在 5G 中使用 PDU 会话 ID 和 5G QoS 参数进行 IP 连接。

2. 无 N26 接口的互通
  • 特点 :AMF 和 MME 之间不存在 N26 接口。当移动设备在 EPS 和 5GS 之间移动时,可能需要重新认证,因为新系统没有 UE 的安全参数。
  • 单注册设备 :仅支持单注册的移动设备在移动过程中需要在 4G/5G 网络上进行注册,这可能导致约 800 毫秒到 3 秒的中断时间。
  • 双注册设备 :支持双注册的 UE 可以同时在 4G 和 5G 网络上接收和传输数据。这些设备可以在目标系统中预注册并完成认证,然后再将数据会话转移到目标系统,从而将中断时间减少到约 800 毫秒。然而,双接收/传输模式会显著影响 UE 的电池消耗,并且需要移动设备同时监控 4G 和 5G 无线电的寻呼。
  • 会话连续性保障 :为确保会话连续性,HSS 需要进行一些更改。UDM 在 MME 和 AMF 中维护会话,直到 UE 成功转移 PDU 会话。在 5G 网络中
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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