Abstract-Heterogena nätverk är en viktig lösning för att tjäna exponentiellt uppsving i datavolym och högre kvalitet förväntningar. Icke desto mindre kräver sådana nätverk en allestädes närvarande fiber-till-cellen för att möta prestandakraven från 5G och snabbt sprida små celler. Därför undersöks innovativa sätt att optimera användningen av realistiska backhaul länkar. I detta arbete föreslår vi ett fuzzy Q-learning-baserat användarcentrerade backhaul-aware användarcell föreningssystem. Det föreslagna systemet syftar till att optimera användar-cell associeringsprocessen i ett sammanhang-medvetet och backhaul-medvetet sätt. För att komplettera systemet med luddigt-logiskt krävs 33,3 % extra lagringsminne. Å andra sidan ökar den beräkningseffektiviteten med 60 % och förbättrar användarnas prestanda med 12 %.
Pervez m.fl. REF utformade ett fuzzy Q-learning-baserat användarcentrerade backhaul-aware cell association system.
Fuzzy Q-learning-based user-centric backhaul-aware user cell association scheme
{'venue': '2017 13th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC)', 'journal': '2017 13th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}