模糊神经网络中继切换算法：减少乒乓效应

"模糊神经网络的数据链中继切换算法研究 (2014年)" 本文针对数据链终端在高速运动过程中，传统的迟滞电平切换（HYH）算法和驻留时间切换（DWH）算法存在的问题，如乒乓效应和切换阈值设定不当，提出了一种基于模糊神经网络的中继切换（FNNH）算法。模糊神经网络理论是该算法的核心，它能够建立一种智能的中继切换判断机制，并且能够根据实际情况动态调整切换阈值。 在传统的HYH算法中，由于采用固定迟滞电平，当终端高速移动时，可能导致频繁的切换，即乒乓效应，这严重影响了通信质量和效率。而DWH算法则依赖于预设的驻留时间来决定是否切换，如果切换阈值设置过低，同样会导致不必要的切换。FNNH算法通过引入模糊逻辑系统，可以更好地模拟实际环境中的复杂条件，对切换决策进行更精确的控制。 FNNH算法的具体实现步骤包括：首先，构建模糊神经网络模型，定义输入变量（如终端速度、位置等）和输出变量（切换阈值），并设计相应的模糊规则；其次，利用训练数据调整网络参数，使得网络能根据输入条件自适应地调整切换阈值；最后，在OPNET仿真环境中，模拟通信终端以不同速度和路径穿越中继站区域边界的情况，对比FNNH算法与其他两种算法的性能。 实验结果显示，相比于HYH和DWH算法，FNNH算法显著减少了切换次数，降低了乒乓效应，从而提高了数据链通信的稳定性和效率。这表明，模糊神经网络在解决高速运动场景下的中继切换问题上具有显著优势，对于优化无线通信系统的性能有重要价值。 关键词：数据链，切换，模糊神经网络，迟滞电平，驻留时间 中图分类号：TN919 文献标志码：A 文章编号：1000-2162(2014)04-0066-07 这项研究不仅对数据链通信技术的改进提供了新思路，也为无线网络中的切换策略设计提供了理论支持，对于提升高速移动通信系统的性能和用户体验具有重要意义。