导读：关秋峰和团队成员在工作中。 徐静 摄 中新网宁波3月5日电(童笑雨 曹非凡 苏钧天)3月5日，记者从宁波诺丁汉大学获悉，该校移动通信专家、电气与电子工程系助理教授Chiew-Foong Kwong(关秋峰)开发了一种智能切换决策方案。在该方案中，5G环境下收发信息平均延...
关秋峰和团队成员在工作中。徐静摄
中新网宁波3月5日电(童笑雨 曹非凡 苏钧天)3月5日，记者从宁波诺丁汉大学获悉，该校移动通信专家、电气与电子工程系助理教授Chiew-Foong Kwong(关秋峰)开发了一种智能切换决策方案。在该方案中，5G环境下收发信息平均延迟时间缩短27%。
切换指移动设备在移动过程中切换与基站的连接，以实现不间断数据传输的过程。在5G环境中，最难突破的难题就是毫秒级时延，而减少时延的关键在于提高切换的速度及准确性。
为此，关秋峰和团队成员们提出了一种基于机器学习技术，拥有自适应和预测功能的切换管理算法。
据悉，该算法可以产生一系列自动决策，包括是否触发切换机制，切换到哪个基站以及选择正确的切换时机。
关秋峰说，像物联网、车联网、外科手术等应用场景，对切换的必要性和切换的时间都提出了极高的要求。
根据测试结果，他们的算法被证明较现有技术减少90%以上不必要的切换。同时，收发信息的平均延迟时间减少了27%，但数据处理通过量却增加了9.7%。
据悉，目前该团队正着眼于将这项研究提升到更高的水平，包括为这种算法申请专利和开发更为节能的切换机制。关秋峰希望，能与其他研究人员和行业密切合作，将研究成果从实验室拓展到各个领域，如自动驾驶等。(完)
