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题名高速铁路场景中基于MAB模型的多信道选择算法
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作者
朱豪
彭艺
张申
李启骞
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2021年第2期365-371,共7页
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基金
国家自然科学基金(批准号:61761025,61861023).
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文摘
针对高速列车越区切换过程中,切换带为多信道分布的问题,提出一种基于多臂老虎机(multi-armed bandit,MAB)模型的信道选择算法.首先,以置信区间上界(UCB)算法为基础,通过设置信道空闲差异因子,使算法快速收敛于最优信道;其次,通过引入满意通信概率(SCP),衡量移动列车的通信质量,分析与切换过程中误码率之间的关系;最后,利用最优信道选择比率、成功传输率和累积接入损失作为评判标准,分析算法的性能.仿真结果表明,该算法的累积接入损失比原始UCB算法减少了约18.5%;对比随机选择算法与原始UCB算法,成功传输率提高了约30.2%和3.3%;最优选择比率提高了约88.3%和13.5%.
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关键词
越区切换
多臂老虎机模型
置信区间上界算法
满意通信概率
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Keywords
handover
multi-armed bandit(MAB)model
upper-confidence bound(ucb)algorithm
satisfactory communication probability(SCP)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN929.5
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于5G的列车云边端协同计算设计与优化
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作者
徐建喜
魏思雨
李宗平
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机构
国能铁路装备有限责任公司
北京交通大学电子信息工程学院
交控科技股份有限公司
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出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2024年第11期1199-1208,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61973026)。
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文摘
城市轨道交通对于缓解城市交通拥堵具有重要作用,城轨列车多车协同控制是近年来的研究热点。多车协同计算任务受通信的限制,存在资源分配平衡差、系统对环境变化响应慢、协同运行能力有限等问题。5G通信与移动边缘计算(MEC)的结合可有效改进任务处理的实时性与准确性,提高系统整体性能。本文设计了一种基于5G与MEC的城轨列车运行控制系统自主协同计算架构,根据多车协同控制任务的特征,将多车协同计算卸载中的边缘服务器选择问题建模为多臂匪徒(MAB)学习模型,并提出一种基于置信区间上限(UCB)算法的求解方案,使城轨列车多车协同控制系统的整体能耗和时延最小。仿真结果表明,本文所提出的算法模型在平均奖励、最佳选择概率、平均执行时延、加权总成本等方面具有显著的性能优势。
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关键词
多车协作
移动边缘(MEC)计算
5G网络
任务卸载
多臂匪徒(MAB)学习
置信区间上限(ucb)算法
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Keywords
multi-train collaboration
Mobile Edge Computing(MEC)
5G network
task offloading
Multi-Armed Bandits(MAB)learning
upper confidence bound(ucb)algorithm
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分类号
TN919.3
[电子电信—通信与信息系统]
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