隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,用戶的需求也從單一的通話需求發(fā)展為多元化、多種類的業(yè)務(wù)需求,主流的無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)互有優(yōu)劣,無法相互替代,因此目前的無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境為多種網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)、多種無線網(wǎng)絡(luò)共存的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。在這種情況下,為了保障用戶良好的業(yè)務(wù)體驗,合理的設(shè)計無線網(wǎng)絡(luò)選擇算法以滿足用戶的業(yè)務(wù)需求成為了異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)研究中的熱點。本文對異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)選擇算法進(jìn)行了研究,提出了兩個新的算法。第一種算法是基于移動終端電量的自適應(yīng)無線網(wǎng)絡(luò)選擇算法,它將移動終端的剩余電量納入考慮范圍,首先使用基于FAHP（Fuzzy Analytic Hierarchy Process）和熵權(quán)法的主客觀綜合賦權(quán)法計算初始權(quán)重,然后根據(jù)終端剩余電量調(diào)整耗電量相較于其他屬性的重要性標(biāo)度,重新計算自適應(yīng)權(quán)重,最后使用DIA（Distance to the ideal Alternative）算法對候選網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行排序。實驗表明,算法解決了耗電量權(quán)重階梯型變化的問題,并且在終端剩余電量不足時,偏好于選擇耗電量較低的網(wǎng)絡(luò)以節(jié)約終端電量,同時綜合考慮耗電量與業(yè)務(wù)需求,避免了目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)無法滿足用戶業(yè)務(wù)需求的問題。第二種算法是基于二次移動... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

松耦合方式融合圖

圖 2-1 松耦合方式融合圖2. 緊耦合方式緊耦合方式與松耦合方式不同，松耦合方式保持現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的獨立性，而緊耦卻恰好相反，它需要對當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行改進(jìn)和升級。在該方式中，子網(wǎng)絡(luò)會外一個網(wǎng)絡(luò)的組成部分，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)真正融合成為一個整體。該方式的優(yōu)點是異構(gòu)通信協(xié)議相通，減少了數(shù)據(jù)在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)間傳輸?shù)臅r延和丟包，為用戶提供了無縫務(wù)，提高了用戶體驗，并且有利于促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)資源的合理分配，實現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)之間均衡；缺點是網(wǎng)絡(luò)融合成本極高。圖 2-2 是 3G 和 WLAN 緊耦合方式融合圖，圖中直接和 3G 網(wǎng)絡(luò)的 SGSN 和核心網(wǎng)絡(luò)相連，它們采用相同的認(rèn)證、授權(quán)、計費機(jī)制主要負(fù)責(zé)移動終端和網(wǎng)絡(luò)端的數(shù)據(jù)交互，以及對移動終端的位置進(jìn)行實時管理方式下 3G 核心網(wǎng)絡(luò)將不會察覺到 WLAN 和 3G 網(wǎng)絡(luò)的差異，因為 SGSN 將會WLAN 的網(wǎng)絡(luò)特性，核心網(wǎng)絡(luò)將 WLAN 當(dāng)作自己普通子網(wǎng)。

基于 RSS 的網(wǎng)絡(luò)選擇算法而言，效果較好。但是該類算法的適應(yīng)能力較差，變化，無法滿足用戶日漸變化的多樣性需求。基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)選擇算法類算法通常使用人工智能方法，比如模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在使用垂直切時，通常認(rèn)為是在確定、清晰的環(huán)境下進(jìn)行的，然而在現(xiàn)實決策中，決策者環(huán)境認(rèn)識具有不確定性，決策者經(jīng)常會遇到難以描述的因素，因此可以視作決策問題�；谀：壿嫷亩鄬傩跃W(wǎng)絡(luò)選擇方法利用決策者不確定性的概念方式，對于模型未知或無法確定的描述系統(tǒng)，利用模糊集合以及模糊規(guī)則進(jìn)模糊邏輯的多屬性網(wǎng)絡(luò)選擇方法首先利用隸屬度函數(shù)判斷當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)糊集。確定模糊集后，再利用模糊推理規(guī)則和解模糊函數(shù)輸出最優(yōu)質(zhì)的候選網(wǎng)架如下：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]關(guān)于TOPSIS法應(yīng)用中的逆序問題及消除的方法[J]. 陳偉.  運籌與管理. 2005(05)

碩士論文
[1]基于多屬性決策的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)選擇算法研究[D]. 徐龍.北京郵電大學(xué) 2014



本文編號：3480812