本文選題：異構(gòu)網(wǎng)絡(luò) + 無(wú)線資源管理��； 參考：《南京郵電大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：下一代無(wú)線網(wǎng)絡(luò)必將是一個(gè)能夠?qū)F(xiàn)有的、未來(lái)即將出現(xiàn)的各種不同無(wú)線接入網(wǎng)絡(luò)融合在一起的異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)(HWNs),其目的是利用系統(tǒng)內(nèi)不同網(wǎng)絡(luò)之間的異構(gòu)性結(jié)合移動(dòng)終端的多模特性,給用戶提供多樣化、個(gè)性化的生活。然而異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的無(wú)線資源管理卻始終面臨著一系列問(wèn)題和挑戰(zhàn),其中異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的選擇是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中用戶或移動(dòng)終端所要面對(duì)的首要問(wèn)題,關(guān)于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇算法的研究已經(jīng)成為非常重要的課題。本文從多屬性決策算法及其性能比較、Markov在選擇算法性能分析中的應(yīng)用、OWA算子在網(wǎng)絡(luò)選擇場(chǎng)景下的應(yīng)用等方面對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇算法進(jìn)行了分析和研究。論文對(duì)簡(jiǎn)單加權(quán)法(SAW)、乘法指數(shù)加權(quán)法(MEW)、接近理想值排序法(TOPSIS)、灰色關(guān)聯(lián)分析法(GRA)、加權(quán)馬爾科夫鏈法(WMC)、淘汰選擇法ELECTRE、多準(zhǔn)則妥協(xié)解排序法VIKOR等七種多屬性決策算法進(jìn)行了研究和仿真,并對(duì)算法性能進(jìn)行了分析比較,就網(wǎng)絡(luò)選擇結(jié)果而言,SAW、MEW、TOPSIS和VIKOR算法提供了一個(gè)比較保守的等級(jí)劃分,而ELECTRE、GRA和WMC算法能夠更加綜合考慮,適用更多影響因子的情況。為了更全面地分析異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇算法性能,本文在TDMA和WCDMA的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中,結(jié)合語(yǔ)音業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)兩種業(yè)務(wù)類型,建立了四維馬爾科夫鏈,在狀態(tài)轉(zhuǎn)移過(guò)程中,加入了狀態(tài)權(quán)重變量,該變量的取值對(duì)應(yīng)于不同的網(wǎng)絡(luò)選擇算法。在分析算法性能時(shí),結(jié)合之前的研究成果中關(guān)于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)切換率的分析及結(jié)論,計(jì)算出該四維馬爾科夫模型下的業(yè)務(wù)接入率、切換率、服務(wù)率及狀態(tài)權(quán)重等模型參數(shù),進(jìn)而對(duì)馬爾科夫鏈的穩(wěn)態(tài)分布進(jìn)行求解,得到網(wǎng)絡(luò)選擇算法的性能諸如網(wǎng)絡(luò)接入阻塞率、網(wǎng)絡(luò)切換阻塞率及網(wǎng)絡(luò)吞吐量等性能參數(shù)閉合公式。為了證明該模型分析算法的合理性,分別對(duì)隨機(jī)選擇網(wǎng)絡(luò)算法、基于業(yè)務(wù)類型1選擇算法、基于業(yè)務(wù)類型2選擇算法、基于負(fù)載均衡選擇算法的算法性能進(jìn)行了分析比較。仿真結(jié)果表明,本文所提出的四維馬爾科夫模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)選擇算法性能的分析是合理的。OWA算子在模糊邏輯、多屬性決策及群組決策等領(lǐng)域已有廣泛運(yùn)用,本文將OWA算子運(yùn)用到異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇場(chǎng)景,在由無(wú)線局域網(wǎng)(WLAN)、無(wú)線城域網(wǎng)(WiMAX)和通用移動(dòng)通訊系統(tǒng)(UMTS)構(gòu)成的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中,提出了一種基于OWA算子的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇算法。該算法先對(duì)各個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)屬性進(jìn)行歸一化處理,進(jìn)而選擇其中的“最大因素”進(jìn)行合理賦權(quán),即采用非平均賦權(quán)方法,最后利用OWA算子的定義式計(jì)算出各個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)的OWA算子值大小,進(jìn)而進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)選擇,通過(guò)與SAW、TOPSIS和GRA網(wǎng)絡(luò)選擇算法的性能仿真比較,可以驗(yàn)證該算法的合理性及正確性。
[Abstract]:The next generation of wireless networks is bound to be able to In the future, heterogeneous wireless networks (HWNs) with different wireless access networks will come into being. The purpose of HWNs is to combine the heterogeneity of different networks in the system with the multi-mode characteristics of mobile terminals, and to provide users with diversified and personalized lives. However, wireless resource management in heterogeneous network environment is always facing a series of problems and challenges, among which, the choice of heterogeneous wireless network is the most important problem for users or mobile terminals in heterogeneous network environment. The research of heterogeneous network selection algorithm has become a very important topic. This paper analyzes and studies the heterogeneous network selection algorithm from the aspects of multi-attribute decision making algorithm and its performance comparison the application of Markov in the performance analysis of the selection algorithm and the application of OWA operator in the network selection scenario. This paper deals with seven kinds of multi-attribute decision making algorithms, such as simple weighting method (saw), multiplicative exponential weighting method (Mew), near ideal value ranking method (TOPSIS), grey relational analysis (GRA), weighted Markov chain method (WMC), elimination selection method (ELECTREE), multi-criteria compromise solution ranking method (VIKOR), and so on. Research and simulation, The performance of the algorithm is analyzed and compared. As far as the network selection results are concerned, SAW / MEWN TOPSIS and VIKOR provide a conservative classification, while the ELECTREGRA and WMC algorithms can be considered more synthetically and can be applied to the situation of more influence factors. In order to analyze the performance of heterogeneous network selection algorithm more comprehensively, in the heterogeneous network of TDMA and WCDMA, a four-dimensional Markov chain is established in the process of state transition by combining the two types of voice service and data service. The state weight variable is added, and the value of the variable corresponds to different network selection algorithms. When analyzing the performance of the algorithm, combined with the analysis and conclusion of the handoff rate of heterogeneous network in previous research results, the model parameters such as service access rate, handoff rate, service rate and state weight under the four-dimensional Markov model are calculated. Then the steady-state distribution of Markov chain is solved, and the performance of the network selection algorithm such as network access blocking rate, network handoff blocking rate and network throughput are obtained. In order to prove the rationality of the model analysis algorithm, the performance of random selection network algorithm, traffic type 1 selection algorithm, service type 2 selection algorithm and load balancing selection algorithm are analyzed and compared respectively. The simulation results show that the proposed four-dimensional Markov model is reasonable in analyzing the performance of the network selection algorithm. OWA operator has been widely used in the fields of fuzzy logic, multi-attribute decision-making and group decision. In this paper, the OWA operator is applied to the heterogeneous network selection scenario. In the heterogeneous network composed of WLAN, WiMAX and UMTS, an OWA operator based heterogeneous network selection algorithm is proposed. The algorithm firstly normalizes the network attributes of each candidate network, and then selects the "maximum factor" for reasonable weighting, that is, adopting the non-average weighting method. Finally, the OWA operator value of each candidate network is calculated by using the definition of OWA operator, and then the network selection is carried out. The rationality and correctness of the algorithm can be verified by comparing with the performance simulation of SAWN TOPSIS and GRA network selection algorithm.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN929.5

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本文編號(hào)：2084833