I heterogena trådlösa nätverk spelar vertikala överlämnanden en viktig roll för att garantera tjänsternas kvalitet och nätverkets övergripande prestanda. Konventionella vertikala utlösningssystem utvecklas främst från horisontell avlämning i homogena cellulära nätverk. I grund och botten kan de sammanfattas som hysteresbaserade och bostadstimer-baserade algoritmer, som är tillförlitliga på att undvika onödig avlämning som orsakas av terminalerna bostad i utkanten av WLAN täckning. Men täckningen av WLAN är mycket mindre jämfört med cellulära nätverk, medan rörelsetyper av terminaler kan vara olika i ett typiskt utomhusscenario. Som ett resultat av detta är traditionella algoritmer mindre effektiva när det gäller att undvika onödig avlämning som utlöses av fordonsburna terminaler med olika hastigheter. Dessutom måste hysteri och timervärden ändras för att tillgodose olika kanalmiljöer. För att lösa detta problem föreslås en vertikal överlämningsalgoritm baserad på Q-learning i detta dokument. Q-learning kan ge beslutsgivaren självanpassningsförmåga för att hantera terminalernas överlämningsförfrågningar med olika rörelsetyper och kanalförhållanden. Under tiden är Neural Fuzzy Inference System (NFIS) inbäddat för att behålla en kontinuerlig uppfattning om tillståndet utrymme. Simuleringsresultat verifierar att den föreslagna algoritmen kan uppnå lägre onödig avlämningsannolikhet jämfört med de andra två konventionella algoritmerna.
I REF föreslås en vertikal överlämningsalgoritm baserad på Q-learning.
Motion Adaptive Vertical Handoff in Cellular/WLAN Heterogeneous Wireless Network
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}