[发明专利]一种异构网络环境下的垂直切换方法

说明书

技术领域

     本发明涉及无线通信的技术领域，特别涉及一种异构网络环境下的垂直切换方法。

背景技术

随着网络技术和无线技术的不断进步，目前，从通信网络的发展方向来看，不同特性、不同技术的无线接入网络将必然会实现长期共存，网络间带宽和性能的差别也会不断加大。为了能够更好的利用各种网络接入技术的特点，满足用户对于网络的QoS（Quality of Service，服务质量）的要求，许多通信领域的专家们提出了很多不同的异构网络的融合技术方案。异构网络的融合方案中，其移动性管理是最重要的问题，主要包括位置管理和切换管理，研究的热点主要是垂直切换技术。

在无线异构网络环境中，虽然不同网络的无线接入技术不同，但是，由于网络信号的质量和相关的链路信息对于切换触发机制有着非常重要的意义，因此，所有的网络都使用以恒定发射功率发射的分离信号来进行信号强度RSS测量。目前，大多针对网络发现阶段的研究都以在固定的采样时间内用户从当前服务接入点和相邻接入点所能接收到的信号强度 RSS（Received Signal Strength ）作为切换的判决指标。当某个网络的RSS满足某种预设条件后就将该网络选为目标网络。然而，在实际的异构网络融合中，由于网络的异构性，实现垂直切换时，需要将影响切换的各类因素进行综合考虑，如网络覆盖情况、服务用户数、信号强度、网络的负载、有效性连接、网络费用等。

由于模糊逻辑算法不仅能够处理现实中时变的、不确定的信息，而且还能同时对多个参数进行综合分析决策，因此说基于模糊逻辑的垂直判决算法能很好地解决多网络覆盖下的切换决策问题。另外，由于神经网络具有人工智能，可以对多种因素（包括动态和静态）进行控制，自适应地作出判决。因此，如果将神经网络和模糊逻辑算法联合使用，就可以充分利用这两种算法的优势，提高垂直切换算法的性能。

发明内容

本发明在基于神经网络的差值门限模糊逻辑算法的基础上，提出了一种异构网络环境下的垂直切换方法，该垂直切换方法分为预判定、模糊逻辑控制和切换判决三个过程，如图1所示。

在进行预处理之前增加预判决，可以对输入信号先进行筛选，滤除不满足条件的抽样点。在预判定阶段，根据MN（Mobile Node） 的运动速度V、由神经网络所预测的下一刻信号强度RSS，预先判决移动节点是否需要接入网络，这样可以有效减少不必要的数据量和系统开销。

模糊逻辑控制阶段包括模糊化、基于模糊规则的模糊推理以及解模糊化三个过程。模糊逻辑控制阶段，将信号强度RSS、网络的可用带宽B（Bandwidth）和网络费用C（cost）送入模糊逻辑控制器，通过参数的模糊量化最终得到当前网络和目标网络的网络综合性能值                                               和。通过模糊逻辑控制器可以将经过筛选的移动节点MN分别在两个异构网络中的信号强度RSS、网络的可用带宽B、网络费用C三个判定参数一起送入模糊逻辑控制系统中，进行模糊逻辑处理，得到两个不同网络的综合性能值，这样可以根据用户的需求综合多种网络因素，并根据这些因素具有的模糊性进行切换判决。

在切换判决阶段中引入了差值门限的方法，这样做的目的是进一步对服务网络和目标网络的网络状况进行对比，如果目标网络的网络情况(包括信号强度，网络费用，可用带宽等)仅仅比服务网络好一点，那就不必切换到目标网络去，这样，虽然在计算模糊判决值的部分引入了一定的复杂度，但是可以减少不必要的切换，从而在切换执行方面减小网络管理控制开销。同时考虑当前网络和目标网络的模糊判决值，并对两个网络的模糊判决值取差值，综合考虑两个网络性能值的差，来进行网络切换的判决。在判决阶段中加入差值门限，目的是为了降低乒乓效应，提高网络利用率。

方法流程：

如图2所示，本发明提出了一种异构网络环境下的垂直切换方法，其包括如下步骤：

（1）当一个连接着3G网络的运动着的节点MN检测到WLAN信号时，判断MN的运动速度是否小于预先设定的判决门限，如果是，则进入步骤（2）进行进一步判决，否则仍保持3G网络连接状态；

（2）将节点的数据通过 BP神经网络处理，利用所记录RSS历史记录数据对下一刻的信号强度进行预测；

（3）判断预测到的WLAN网络的信号强度是否大于预设的WLAN网络最小可接受的信号强度，如果是，则进入步骤（4），否则，仍保持3G网络连接；

（4）将用户的预测信号RSSS、可用带宽B、网络费用输入模糊逻辑控制器进行处理，输出模糊判决值；