A dynamic optimization algorithm for multi-target tracking area lists
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维普
万方数据
5G移动网络要适应多样化和不断增加的用户设备(User Equipment,UE),应对终端巨大的位置管理信令开销是实现这一目标的重要保障.文中提出了一种多目标算法优化跟踪区域列表(Tracking area List,TAL)的策略,目的是寻找TAL中跟踪区(Tracking Area,TA)的最优分布以及如何将TAL分配给UE,以最小化位置管理中冲突的跟踪区更新(Tracking area update,TAU)和寻呼信令开销.在本地侧利用多目标粒子群优化算法实现TAL的最优分布,网络侧根据不同UE的移动特性来分配大小合适的TAL.通过仿真验证,所提方案可以在TAU和寻呼开销之间取得妥协,并在节省总位置管理开销方面得到了大幅度改善.
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