[发明专利]一种基于层次分析法的异构无线网络垂直切换方法

权利要求书

1.一种基于层次分析法的异构无线网络垂直切换方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：统计用户终端接入网络的历史信息和影响网络切换的因素；所述历史信息包括历史接入次数和平均接入持续时间；所述影响网络切换的因素包括网络负载、时延系数、带宽和丢包率；所述时延系数包括时延和时延抖动；

S2：根据历史信息和影响网络切换的因素建立递阶层次结构模型；所述递阶层次结构模型包括目标层、准则层、准则子层和方案层；其中，

准则层包括负载B₁、时延系数B₂、带宽B₃、历史信息B₄和丢包率B₅；

准则子层包括时延C₁、时延抖动C₂、历史接入次数C₃和平均接入持续时间C₄；

方案层为待切换网络，包括网络1、网络2和网络3，分别记为D₁、D₂和D₃；

S3：对递阶层次结构模型中的各层次构造相应的判断矩阵；所述判断矩阵的构造具体步骤为：

根据历史信息和影响网络切换的因素中各网络参数所占比重构建两两比较判断矩阵，判断矩阵的算法公式为：

其中，g_ij为第i个网络参数相对于第j个网络参数对网络选择的重要程度比值，并满足如下条件：

g_ij＞0，g_ji＝1/g_ij(i≠j)，g_ii＝1(i,j＝1,2，...，n)；

S4：根据判断矩阵对相应层次进行层次单排序和一致性检验；所述层次单排序具体为：根据上一层单个因素对本层次中各个因素的重要性的权值排序，采用特征向量法计算权重向量W：

将权重向量W右乘判断矩阵G，有：

GW＝λ_maxW，W＝(w₁,w₂,…,w_i,…,w_n)^T；

其中，λ_max为判断矩阵的最大特征值，权重向量W为判断矩阵G对应于特征值λ_max的特征向量归一化的结果；权重向量W的分量w_i为相应网络参数层次单排序的权值；所述一致性检验具体为：计算一致性比例CR，其中，CI、RI均为一致性指标；RI由查表可得；当CR＜0.10时，判断矩阵的一致性检验通过，反之，则为不通过；若一致性检验通过，则进入步骤S5；若一致性检验不通过，则调整判断矩阵后重新进行层次单排序和一致性检验；

S5：根据判断矩阵对相应层次进行层次总排序和一致性检验；所述层次总排序具体为：单层次中所有网络参数对于总目标相对重要性的权值排序，采用特征向量法计算权重向量W：

将权重向量W右乘判断矩阵G，有：

GW＝λ_maxW，W＝(w₁,w₂,…,w_i,…,w_n)^T；

其中，λ_max为判断矩阵的最大特征值，权重向量W为判断矩阵G对应于特征值λ_max的特征向量归一化的结果；权重向量W的分量w_i为相应网络参数层次单排序的权值；所述一致性检验具体为：计算一致性比例CR，其中，CI、RI均为一致性指标；RI由查表可得；当CR＜0.10时，判断矩阵的一致性检验通过，反之，则为不通过；若一致性检验不通过，则调整判断矩阵后重新进行层次单排序和一致性检验；

S6：根据层次单排序和层次总排序结果确定最优切换策略，最优切换策略的确定具体为：从步骤S5中确定的层次总排序得到候选网络的权值排序，从候选网络的权值排序中选择权值最大的候选网络作为切换的目标网络。