[发明专利]一种基于多网络并行传输的异构网络接入决策方法在审

专利信息
申请号: 201410015704.6 申请日: 2014-01-14
公开(公告)号: CN103781157A 公开(公告)日: 2014-05-07
发明(设计)人: 朱琦;张丽娜 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: H04W48/18 分类号: H04W48/18
代理公司: 江苏爱信律师事务所 32241 代理人: 刘琦
地址: 210023 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 网络 并行 传输 接入 决策 方法
【说明书】:

 

技术领域

发明属于通信技术领域,涉及一种基于多网络并行传输的异构网络接入决策方法。

 

背景技术

随着无线接入技术的迅速发展,下一代网络的发展趋势是各种接入技术协同工作的异构网络。各种无线接入技术在覆盖范围、系统容量、服务质量和移动性支持等都各有优势,彼此难以取代,因此需尽可能利用更多资源来完成用户的服务需求。异构融合网络环境下,网络的异构性和差异性较大,用户在网络初始化状态首先需要对网络进行选择,然后随着用户地理位置的改变,业务的变化,以及网络本身的变化,需要重新选择网络,网络切换过程中应尽量保证用户的服务质量,因而异构无线网络中如何选择最优网络是通信领域中研究的一个热点问题。

异构网络中的网络选择问题是典型的多属性决策问题,为了提供用户满意的QoS和最小化服务代价,网络选择除了考虑接收信号强度,还需要根据网络、应用、用户和终端相关的QoS、偏好、服务价格、安全等级、移动性等多种因素进行判断。网络选择问题可以通过结合用户主观需求和网络本身的性能对网络进行选择,可以采用基于神经网络和模糊逻辑的多属性决策算法,可以采用基于博弈理论的定价策略和网络选择方法,可以从负载均衡考虑网络接入选择问题,也可以建立效用函数获得最佳的网络接入方案。

但是目前的网络选择问题都限制在用户只能接入单个网络,随着终端处理能力的不断提高,多模移动终端同时连接到多个无线网络将成为可能。多种无线技术并行接入可以提高网络容量、增大传输带宽、提高资源利用率、提高用户服务质量等,因此将单一网络选择问题延伸到了多网络聚合方案选择的问题。本发明将网络选择问题拓展到多网络聚合方案的选择,利用吞吐量和功耗阈值条件确定候选网络聚合方案,建立多属性决策矩阵并采用逼近理想值排序法对各个候选网络聚合方案计算与正理想方案的相对接近程度,从中选出与正理想方案最接近的网络聚合方案作为多网络接入方案。

 

发明内容

技术问题:本发明的目的是提供一种能够充分利用无线网络资源,改善用户服务质量,提高用户吞吐量,降低用户的单位吞吐量对应的功耗和费用,保证网络负载均衡的基于多网络并行传输的异构网络接入决策方法。

技术方案:本发明的基于多网络并行传输的异构网络接入决策方法,包括以下步骤:

1)确定用户所有可接入网络的集合                                               :分别计算每个用户收到来自各个网络的接收信号强度,其中为网络序号,,为异构网络中所有网络个数,然后按照如下标准构建用户所有可接入网络的集合:若不小于网络的信号强度门限,则将该网络的序号归入集合,否则该网络的序号不归入集合;

2)将所述步骤1)确定的用户所有可接入网络的集合的任意非空子集为一个聚合方案,计算每个聚合方案的包括聚合吞吐量和聚合功耗的至少两种聚合属性:

3)根据吞吐量和功耗阈值条件确定候选网络聚合方案:根据所述步骤2)中得到的每个聚合方案的聚合吞吐量和聚合功耗,判断是否同时满足以下条件:

聚合功耗不大于功耗最高门限,

聚合吞吐量不小于吞吐量最低门限,

若同时满足上述两个条件,则将该非空子集作为一个候选网络聚合方案;

4)对所述步骤3)中确定的候选网络聚合方案建立多属性决策矩阵,采用逼近理想值排序法计算每个候选网络聚合方案与正理想方案的相对接近程度;

5)将候选网络聚合方案与正理想方案的相对接近程度作为效用函数,选取效用函数值最大的所对应的候选网络聚合方案作为用户接入的最优网络聚合方案,即。

本发明方法的步骤2)中,根据以下公式分别计算每个聚合方案的聚合吞吐量和聚合功耗:

, 

其中为聚合吞吐量,为网络提供的吞吐量,为聚合功耗,为接入网络消耗的功耗,代表集合的非空子集。

本发明的一种优选方案中,步骤2)中,还根据以下公式分别计算每个聚合方案的聚合费用和聚合负载均衡两种聚合属性:

其中为聚合费用,为网络的支付费用,代表集合的非空子集,为聚合负载均衡,为非空子集的所有元素个数, 为非空子集中网络的负载度,为异构网络的总体负载度。

本发明方法中,步骤4)的具体流程为:

a)采用向量规范法对多属性决策矩阵进行规范化处理,得到标准化的决策矩阵;

b)根据下式计算加权标准化决策矩阵:

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