本文選題：異構(gòu)網(wǎng)絡 + 垂直切換　； 參考：《山東財經(jīng)大學》2014年碩士論文

【摘要】：隨著無線通信產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，各種無線接入技術層出不窮，為了滿足終端用戶日益高漲的通信業(yè)務和數(shù)據(jù)的需求，全球范圍的無線資源將逐漸向下一代移動通信網(wǎng)絡轉(zhuǎn)移。未來的無線通信網(wǎng)絡必將是基于全IP、支持多種無線接入的異構(gòu)融合無線網(wǎng)絡，其中，垂直切換技術作為異構(gòu)網(wǎng)絡的關鍵技術，已然成為該領域的關鍵技術和研究熱點。在異構(gòu)融合無線網(wǎng)絡中，不同的接入網(wǎng)絡有著不同的網(wǎng)絡特性，因此，傳統(tǒng)的水平切換算法已經(jīng)無法適應多種不同接入網(wǎng)絡組成的異構(gòu)融合網(wǎng)絡下的新需求，面對復雜的垂直切換算法，需要進一步的探討研究。而垂直切換技術最主要的任務就是設計出一個合理有效地切換判決算法，以滿足不同無線接入網(wǎng)絡的移動性管理要求。 本文在深入研究了國內(nèi)外對異構(gòu)網(wǎng)絡垂直切換算法的成果基礎上，全面考慮影響垂直切換判決的屬性因子，并根據(jù)不同屬性的特性融入到算法中，以提高垂直切換的效率和有效性。本文將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡引入到垂直切換判決的解決方案和算法中，并針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度慢、容易陷入局部最小解的問題提出基于蟻群算法優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡垂直切換算法（ACO-FNN）。算法將接收信號強度、可用帶寬、終端的移動速度等因素引入預判決處理，，有效減少參與切換的用戶數(shù)，在小區(qū)選擇階段，通過蟻群算法對參數(shù)初始值的設定和優(yōu)化，提高了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)學習的精確度。仿真結(jié)果表明，該算法有效減少了乒乓次數(shù)的發(fā)生，降低了擁塞率。 本文的工作和研究成果為無線異構(gòu)網(wǎng)絡智能化的垂直切換算法的研究提供了參考。
[Abstract]:With the rapid development of wireless communication industry, various wireless access technologies emerge in endlessly. In order to meet the increasing demand of end users for communication services and data, the global wireless resources will be gradually transferred to the next generation of mobile communication networks. The future wireless communication network will be heterogeneous and integrated wireless network based on full IP and support multiple wireless access. As the key technology of heterogeneous network, vertical handoff technology has become the key technology and research hotspot in this field. In heterogeneous converged wireless networks, different access networks have different network characteristics. Therefore, the traditional horizontal handoff algorithm can not meet the new requirements of heterogeneous fusion networks composed of many different access networks. In the face of complex vertical handoff algorithms, further research is needed. The most important task of vertical handoff is to design a reasonable and effective handoff decision algorithm to meet the mobility management requirements of different wireless access networks. On the basis of deeply studying the results of vertical handoff algorithms for heterogeneous networks at home and abroad, this paper comprehensively considers the attribute factors that affect the vertical handoff decision, and integrates into the algorithm according to the characteristics of different attributes. To improve the efficiency and effectiveness of vertical handover. In this paper, fuzzy neural network is introduced into the solution and algorithm of vertical switching decision, and the convergence speed of fuzzy neural network is slow. This paper presents a vertical switching algorithm for fuzzy neural networks based on ant colony optimization (ACO-FNNN). The algorithm introduces received signal strength, available bandwidth, terminal moving speed and other factors into pre-decision processing, effectively reducing the number of users involved in the handover. In the phase of cell selection, the initial parameters are set and optimized by ant colony algorithm. The accuracy of parameter learning of fuzzy neural network is improved. The simulation results show that the algorithm can effectively reduce the occurrence of ping-pong times and reduce the congestion rate. The work and research results of this paper provide a reference for the research of intelligent vertical handoff algorithms in wireless heterogeneous networks.
【學位授予單位】：山東財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN92

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本文編號：2016047