考虑储能设备部署的高速列车节能运行图优化

《Engineering Science and Technology, an International Journal》：Energy-efficient operation diagram optimization for high-speed trains considering energy storage device deployment

UAVs在5G网络中的handover管理通过系统性文献综述分析，发现机器学习（如强化学习和深度学习）能有效优化handover决策，减少失败率和延迟，但仍面临高移动性、信号波动、干扰等问题。未来需开发实时自适应算法和轻量化模型。

　　近年来，无人机（UAVs）在学术界和工业界引起了广泛关注，其多样的应用场景使其成为5G/6G蜂窝网络中的重要组成部分。无人机的通信功能在众多应用中扮演着关键角色，例如在灾害响应、工业检测和产品配送等方面，提供了高效且灵活的通信解决方案。随着5G技术的不断演进，无人机通信网络的构建和发展也进入了新的阶段。然而，无人机通信网络在实现信号覆盖和提升用户体验的过程中，仍然面临诸多挑战，特别是在频繁切换（Handover）管理方面。本文通过系统文献综述（SLR）方法，对无人机通信网络中的切换管理进行了深入探讨，并重点分析了机器学习（ML）在无人机切换决策中的应用及其效果。

无人机在5G网络中的角色可以分为两种主要模式：一种是作为空中用户（UAV-UE）连接到地面基站（BS）进行通信，另一种是作为基站（UAV-BS）飞行并为地面用户提供通信服务。在第一种模式下，无人机作为用户设备（UE）时，由于其高机动性，会导致频繁的切换，影响通信的稳定性和可靠性。而在第二种模式中，无人机作为基站，其高机动性同样带来了挑战，尤其是在信号覆盖范围、切换触发机制和干扰控制方面。频繁切换，或称为“乒乓切换”（Ping-Pong Handover），不仅会导致数据包延迟和丢失，还会增加网络负载，降低通信质量。因此，高效且稳定的切换管理机制成为无人机通信网络优化的重要目标。

为了应对这些挑战，研究者们提出了多种切换管理策略，其中包括基于传统方法的切换决策算法和基于机器学习的智能切换算法。传统方法通常依赖于信号强度（如RSRP、RSSI、SINR）和网络参数（如信号质量、覆盖范围）进行切换决策，但这些方法在应对无人机高机动性和复杂环境时显得不够灵活和高效。相比之下，机器学习方法能够根据无人机的飞行轨迹、速度、高度以及网络状态等多维数据进行决策，从而提高切换效率，减少不必要的切换次数，提升通信的稳定性和用户体验。

本文的系统文献综述覆盖了2019年至2024年间发表的90篇相关研究论文，分析了这些论文在无人机切换管理方面的研究内容、所采用的机器学习算法及其效果。研究表明，机器学习技术在无人机切换决策中展现出了显著的优势。其中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）和深度学习（Deep Learning, DL）是应用最为广泛的两种算法。强化学习能够根据实时环境反馈动态调整切换策略，从而实现更高效的资源分配和切换决策；而深度学习则通过分析历史数据和预测模型，提高了对信号变化的预测能力，减少了切换失败的概率。此外，基于模糊逻辑的切换决策算法也被广泛应用于无人机网络中，以处理信号波动、网络负载和干扰等复杂情况。

然而，尽管机器学习在无人机切换管理中展现出良好的潜力，其应用仍然面临一系列挑战。首先，无人机的三维运动特性使得传统的切换算法难以准确预测其移动路径和信号变化趋势。其次，无人机的高飞行速度和高海拔作业导致信号强度频繁波动，增加了切换失败的风险。此外，5G毫米波（mmWave）技术虽然具有高带宽和低延迟的优势，但其对遮挡和路径损耗的敏感性也带来了新的挑战。例如，毫米波频段的信号传播容易受到环境因素的影响，如雨雪、树叶等，从而导致切换频率增加和通信中断。同时，毫米波的窄波束特性也增加了无人机与地面基站之间的干扰概率，影响了网络的整体性能。

另一个重要的挑战是无人机与地面基站之间的天线旁瓣（Sidelobes）覆盖问题。传统地面基站的天线通常向下倾斜，以优化对地面用户的信号覆盖，但这种设计会导致无人机主要接收旁瓣信号，从而影响信号强度和通信质量。此外，由于无人机的飞行轨迹难以预测，传统切换算法在处理其移动模式时可能会产生不准确的切换决策，进而引发乒乓切换现象，增加网络负担和通信延迟。

为了应对这些挑战，本文提出了未来研究的方向，包括开发实时自适应学习机制、轻量级机器学习模型、边缘智能系统以及无人机专用的移动性优化（MRO）功能。实时自适应学习机制能够根据无人机的实时运动状态和网络条件，动态优化切换决策，提高网络的响应速度和稳定性。轻量级机器学习模型则针对无人机有限的计算能力和能源限制，开发出能够在无人机本地运行的高效算法，减少对中央控制器的依赖。边缘智能系统通过将决策能力下放至无人机或本地基站，提高切换管理的灵活性和可扩展性。而无人机专用的MRO功能则旨在解决传统MRO方法在三维移动性方面的不足，通过引入自适应事件触发机制和空间-时间数据分析，提升无人机通信网络的可靠性和效率。

此外，本文还讨论了机器学习在无人机切换管理中的应用现状和未来发展方向。虽然已有大量研究关注机器学习在切换决策中的应用，但仍然存在一些局限性。例如，部分研究仅关注特定的切换场景，缺乏对复杂网络环境的全面分析；另外，一些研究在实验设计上存在偏差，导致结论的普适性不足。因此，未来的研究应更加注重跨场景的切换管理，提高算法的适应性和泛化能力，同时加强实验数据的多样性和准确性，以确保研究成果能够广泛应用于实际的无人机通信网络。

总之，无人机通信网络的切换管理是5G/6G网络优化中的关键环节。随着无人机在各个领域的广泛应用，其切换管理的稳定性和高效性直接影响到网络性能和用户体验。机器学习技术的引入为解决这些问题提供了新的思路和方法，但其在实际应用中仍需克服诸多挑战。未来的研究应进一步探索机器学习在无人机切换管理中的潜力，结合实时数据和动态网络环境，开发更加智能化和高效的切换算法，以支持无人机在复杂网络环境下的稳定通信。