综述：5G网络中无人机通信的交接管理：一项系统性的文献综述

《Engineering Science and Technology, an International Journal》：Handover management for UAV communication in 5G networks: A systematic literature review

5G网络中的无人机切换管理：系统文献综述与机器学习方法研究

　　随着近年来无人机（UAV）技术的快速发展，它们在通信领域的应用也逐渐扩展。UAV因其机动性、自主性和灵活性，成为5G/6G蜂窝网络中极具潜力的组成部分。在这些网络中，UAV可以充当中继设备，接收来自基站（BS）的信号并转发给用户设备（UE），也可以作为基站（UAV-BS）直接为地面用户设备提供5G/6G通信服务。这种灵活性使得UAV在多种场景中展现出巨大的应用潜力，如灾难救援、智能交通、农业监测等。然而，UAV通信网络的部署和优化也面临诸多挑战，其中，切换管理问题尤为突出。由于UAV的高机动性和高速飞行，其与地面基站之间的信号覆盖质量可能不稳定，导致频繁的切换（也被称为“乒乓切换”）以及切换失败等问题，进而影响通信质量、数据包延迟和丢失率。因此，研究高效的切换管理方法，尤其是在UAV通信中应用机器学习（ML）技术，成为当前学术界和工业界关注的焦点。

本文通过系统文献综述（SLR）方法，对UAV通信中的切换管理技术进行了全面分析。我们收集了2019年至2024年间发表的90篇相关研究论文，涵盖了UAV切换管理的多个方面，包括切换类型、机器学习在切换决策中的应用以及相关挑战。研究发现，机器学习技术能够提供比传统方法更高效和稳健的切换决策，从而提高UAV通信网络的可靠性和稳定性。此外，本文还讨论了UAV通信中切换管理所面临的问题，并指出了未来的研究方向。

在5G网络中，切换管理的目标是确保网络连接的连续性和高效性。传统的切换算法通常依赖于信号强度（如RSRP、RSRQ）和网络参数（如信道质量、用户位置等）来决定切换时机。然而，这些方法在处理UAV的高速移动和动态环境时表现出一定的局限性。UAV的三维移动轨迹和快速变化的信号条件使得传统切换机制难以应对，容易导致频繁的切换、乒乓切换现象以及切换失败。此外，由于UAV通常由地面基站的旁瓣（sidelobe）提供服务，这些旁瓣的信号强度较低，容易引发切换失败和通信中断。因此，研究适用于UAV通信的高效切换管理方法，对于保障5G网络中的稳定连接至关重要。

机器学习技术在切换管理中的应用正逐渐成为一种解决方案。通过利用UAV的飞行轨迹、信号强度、网络拓扑结构、干扰模式等数据，ML算法可以更准确地预测切换时机，优化切换决策，减少不必要的切换次数。例如，强化学习（RL）算法在切换管理中表现出良好的适应性，能够根据实时网络状态动态调整切换策略。深度学习（DL）技术则通过分析历史数据，提供更精准的信号预测和切换决策。此外，模糊逻辑（Fuzzy Logic）也被用于切换管理，通过引入多个因素，如信号强度、干扰水平、用户位置等，来优化切换过程。这些方法的共同特点是，它们能够处理复杂的动态环境，提供更灵活和自适应的切换策略，从而提升UAV通信网络的整体性能。

在实际应用中，切换管理的挑战不仅来自UAV的移动特性，还涉及网络基础设施的设计和优化。例如，在5G毫米波（mmWave）网络中，由于信号传播特性，UAV的切换管理需要考虑更高的干扰概率和更短的传输距离。此外，密集部署的小基站（Small BS）和超高密度网络环境也可能导致频繁的切换，影响通信质量。因此，如何在这些复杂条件下实现高效的切换管理，成为研究的重要方向。

本文的研究结果表明，机器学习技术在UAV切换管理中的应用具有显著优势。通过综合分析90篇相关文献，我们发现，强化学习、深度学习和模糊逻辑等算法在UAV切换管理中被广泛应用。这些算法能够根据实时数据动态调整切换决策，减少不必要的切换次数，提高切换成功率，降低切换延迟和数据包丢失率。此外，研究还指出，传统的切换决策算法往往无法适应UAV的高速移动和三维空间中的信号变化，因此需要开发新的、自适应的切换管理机制。

未来，随着5G/6G网络的进一步发展，UAV通信中的切换管理将成为研究的重要课题。一方面，需要开发更高效的机器学习模型，以适应UAV的高速、高机动性特点，提升切换决策的实时性和准确性；另一方面，还需要考虑UAV通信网络中的资源分配、能耗优化和安全性等问题。例如，如何在有限的计算资源和能源条件下，实现高效的切换管理，是未来研究的重要方向。此外，随着UAV在城市、农村和灾难场景中的广泛应用，切换管理的鲁棒性和适应性也将成为关键挑战。

总之，本文通过系统文献综述的方法，探讨了UAV通信网络中的切换管理问题，特别是机器学习在切换决策中的应用。研究发现，机器学习技术能够有效解决传统切换算法的不足，提供更高效、更稳定的切换管理方案。然而，UAV切换管理仍面临诸多挑战，包括信号强度的波动、干扰概率的增加、网络拓扑结构的复杂性等。未来的研究应进一步探索适用于UAV通信的机器学习算法，优化网络资源配置，提高切换决策的实时性和鲁棒性，以推动UAV在5G/6G网络中的广泛应用。