[发明专利]一种基于非合作博弈的网络选择方法

说明书

本发明公开了一种基于非合作博弈的网络选择方法，以适应网络资源和接入用户数不断变化的动态网络选择问题。方法包括以下步骤：建立以系统吞吐量最大化为目标的非合作博弈模型；将非合作博弈模型转化为普通势博弈模型，此势博弈模型中势函数定义为所有用户的加权干扰总和的负值；将求解吞吐量最大的网络选择问题转化为求解加权干扰总和最小的网络选择问题；采用分布式学习算法求解势博弈模型的纳什均衡，获得的解即为最佳的接入网络选择方案。本发明能最大化系统吞吐量，且采用学习算法能有效降低计算复杂度，本发明方法得到的收敛解的系统吞吐量接近系统最优吞吐量。

技术领域

本发明涉及无线通信网络选择技术领域，具体涉及一种基于非合作博弈的网络选择方法，以适应网络资源和接入用户数不断变化的动态网络选择问题。

背景技术

随着移动用户数量的增加和无线通信应用的要求不断提高，单一制式的网络往往无法不能满足要求，因而异构网络融合以满足用户各方面的需求成为下一代无线网络发展的趋势。在异构网络中，终端用户具有接入不同制式网络的能力，如短距离通信(Zigbee,Bluetooth)，长距离通信(WiFi,WiMax,LTE)等。这些不同制式的网络往往在地理位置上相互交叠，如在城市区域可能有3G、LTE以及WiFi等多种网络覆盖。为了用户能够收到无缝切换的网络体验和满足其QoS的网络需求，终端必须采用合适的网络选择算法。

网络选择算法的目的是在复杂多变的网络环境中为终端用户选择最佳接入网络，以获得最大收益。常用的网络选择算法有很多，如多属性决策方法、层次分析法、灰度关联法等。这些算法根据用户QoS要求对不同网络进行加权，选择收益最大的网络作为最佳接入网络，这样的算法能够综合考虑用户需求和网络状况，比较全面，但因其网络属性权重需要事先确定，故不能适应动态变化的网络环境。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种基于非合作博弈的网络选择方法，适应系统中网络资源和连接用户数量的动态变化，且能够最大化系统吞吐量。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于非合作博弈的网络选择方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤S1，根据无线接入网络模型中用户和网络接入点之间动态选择特征，建立非合作博弈模型，此模型中参与者为用户，动作为可接入的网络，支付函数为系统吞吐量；

步骤S2，将非合作博弈模型转化为普通势博弈模型，此势博弈模型中势函数定义为所有用户的加权干扰总和的负值；将求解吞吐量最大的网络选择问题转化为求解加权干扰总和最小的网络选择问题；

步骤S3，求解势博弈模型的纳什均衡，获得的解即为最佳的接入网络选择方案。

进一步的，步骤S2中，非合作博弈模型是一个服从势函数的普通势博弈，其中P_i和P_n分别为第i个以及第n个AP的发射功率；d_in为第i个AP与第n个用户之间的距离，U为用户集合，I_n为用户u_n干扰AP的集合，α为路径损耗因子。

进一步的，采用分布式学习算法求解势博弈模型的纳什均衡。

进一步的，采用分布式学习算法求解势博弈模型的纳什均衡的具体过程为：

定义q_n(k)＝[q_n1(k),…,q_nm(k),…,q_nM(k)]为用户u_n在其可接入网络集中的选择策略，其中q_nm(k)为在第k次试验中，用户u_n选择接入APa_m的概率；