基于改进遗传算法的自适应越区切换方案

针对列车通信在越区切换过程中切换触发率和切换成功率均较低的问题, 提出一种基于改进遗传算法的自适应联合判决切换算法. 首先, 以遗传算法为基础, 在高速特性下对切换判决过程中的相关参数进行优化, 针对列车的不同运行速度动态选择出满足快速切换需求的迟滞容限值； 其次, 引入满意通信概率（SCP), 当列车在小区之间移动时, SCP值达不到要求的将不能接入下一个小区, 以保障通信质量的优良. 仿真结果表明, 与传统切换方案相比, 该方案可实现提高切换触发率和切换成功率的目标, 具有较高的满意通信概率.     

高速铁路场景中基于MAB模型的多信道选择算法

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%.     

一种基于博弈论的D2D通信中继选择算法

在设备终端直通D2D（device-to-device）通信中，当源节点与目的节点间的距离过大时，会出现通信质量差、通信过程中断概率大的问题，为此提出了一种基于博弈理论的D2D通信中继选择的算法.首先基于距离损耗限定了中继的位置区域；然后考虑到能量过低会造成通信中断的问题，分析了候选中继节点的转发能力，通过筛选得到候选中继集合；随后考虑到节点间的社交关系，分析了通信的中断情况；最后利用博弈理论选择出最优中继节点进行数据传输.仿真结果表明：与随机选择算法和基于信道状态信息的最优中继选择算法相比，所提算法有效提高了D2D通信的覆盖率，降低了通信链路的中断概率，提高了系统的整体吞吐量，进而提升了中继系统的稳定性.     

基于改进遗传算法的自适应越区切换方案

针对列车通信在越区切换过程中切换触发率和切换成功率均较低的问题, 提出一种基于改进遗传算法的自适应联合判决切换算法. 首先, 以遗传算法为基础, 在高速特性下对切换判决过程中的相关参数进行优化, 针对列车的不同运行速度动态选择出满足快速切换需求的迟滞容限值； 其次, 引入满意通信概率（SCP), 当列车在小区之间移动时, SCP值达不到要求的将不能接入下一个小区, 以保障通信质量的优良. 仿真结果表明, 与传统切换方案相比, 该方案可实现提高切换触发率和切换成功率的目标, 具有较高的满意通信概率.