[发明专利]一种基于协同理论的异构无线网络选择方法

权利要求书

1.一种基于协同理论的异构无线网络选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取网络属性数据和当前用户业务类型；网络属性数据具体包括：网络的时延、丢包率、抖动、带宽以及费用；

所述用户业务类型具体包括会话类、交互类、背景类以及流媒体类；

所述用户业务类型不同，对各网络属性数据有不同程度的偏好；

S2、选择不同的效用函数，构造属性效用矩阵；具体为：

利用收集到的网络属性数据，构造有m个候选网络，n个网络属性的决策矩阵DM_init＝(v_ij)_m×n，再根据不同的效用函数计算不同的属性的效用值，构造效用矩阵；

所述效用函数具体包括：

S型效用函数和线性效用函数；

所述S型效用函数适用于服务对属性QoS有上下阈值的情况，效益型属性的效用函数为u(x)，成本型属性的效用函数则为1-u(x)，函数具体为：

其中，a，b为可变参数，根据不同服务对于属性的弹性和敏感程度，调节a的大小，通过上下限阈值调节b的大小；

时延的效用函数：

丢包率的效用函数：

h(x)＝1-x/30

抖动的效用函数：

带宽的效用函数：

费用的效用函数：

h(x)＝1-x/50

不同服务对于部分属性的QoS需求，所采用的效用函数以及参数的设置不同，根据不同的服务，将网络属性矩阵DM_init＝(v_ij)_m×n，用相应的效用函数计算得到效用值矩阵U＝(u_ij)_m×n，所述构造出的效用矩阵具体为：

S3、计算用户偏好和业务场景下各属性的权重；

S4、利用TOPSIS和MEW方法计算用户偏好和业务场景下各网络序参量；具体为：

S41、采用MEW算法计算序参量，第i个候选网络的用户偏好子系统序参量如下：

其中，是得到的属性j的用户偏好权重，u_ij为效用矩阵值，用户偏好子系统的序参量向量

S42、采用TOPSIS方法计算序参量，步骤如下：

S421、构造加权决策矩阵D_W是由业务特性的综合权重W和效应值矩阵U计算获得：

S422、确定正理想解D⁺和负理想解D^-：

S423、计算候选网络i到D⁺，D^-的欧式距离V_i⁺，V_i^-：

S424、计算第i个候选网络的子系统序参量：

最后，业务特性子系统序参量向量

S5、根据协同理论，综合考虑用户偏好与业务类型，选择最佳网络接入；具体为：

根据协同理论，计算各网络的综合协同度得分，即：

根据综合协同度得分排序，选择最终排名第一的网络进行连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于协同理论的异构无线网络选择方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：

分别采用AHP法、Fuzzy-AHP法以及标准差法构造用户偏好下和业务场景下各属性的权重；

S31、业务场景下，Fuzzy-AHP法采用三角模糊数来构造网络属性间的模糊对比矩阵，计算相应业务下的属性主观权重；

S32、采用标准差法来计算业务场景下的属性客观权重；

S33、采用AHP法来计算用户偏好下的属性权重。