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異構多網共存場景下的接入選擇策略研究

發(fā)布時間:2017-08-20 08:45

  本文關鍵詞:異構多網共存場景下的接入選擇策略研究


  更多相關文章: 異構無線網絡 網絡選擇 遺傳算法 演化博弈


【摘要】:無線技術的進步推動著全球通信產業(yè)的發(fā)展和應用,也改變了人們的生活和工作方式,而日益增長的通信需求又促進了通信技術的進一步發(fā)展,新的通信體制和技術規(guī)范層出不窮。未來的通信網絡不再是單一技術的演進,而是多種技術規(guī)范的異構融合,旨在為用戶提供差異化服務和隨時隨地的最佳連接。多種覆蓋寬、支持高移動的廣域蜂窩網與大量覆蓋窄、支持寬帶接入的無線局域網重疊覆蓋形成異構多網融合,互為補充,能為用戶提供差異化服務,用戶也能根據自身需要選擇網絡實現最佳接入。新一代網絡架構更復雜,網絡部署更密集,異構多網融合是發(fā)展的必然趨勢。本文研究異構多網融合下的網絡選擇算法,旨在滿足用戶或業(yè)務的多樣化QoS需求,最大化網絡資源利用率。主要研究內容如下:(1)用戶側執(zhí)行異構無線網絡環(huán)境下的網絡選擇,考慮用戶位于多網重疊覆蓋區(qū),欲通過網絡選擇最大化滿足自身需求和體驗質量。假定在選定的時間內用戶接入請求服從泊松分布,不考慮用戶間競爭和網絡間競爭,提出一種基于遺傳算法的單用戶異構無線網絡接入選擇算法,結合TOPSIS算法的排序規(guī)則動態(tài)計算權重和最優(yōu)網絡匹配度,用戶選擇匹配度最高的網絡。該算法既尊重用戶主觀偏好,又能動態(tài)調節(jié)權重,及時獲得當前狀態(tài)下滿足用戶需求的網絡排序。就算法的收斂性、均衡網絡負載、避免網絡擁塞等與AHP+TOPSIS算法和AHP+熵權+TOPSIS算法對比仿真,驗證算法的性能。(2)研究在車站、商場、CBD等用戶密集區(qū)域,處于多網重疊覆蓋區(qū)的大量用戶同時發(fā)起相同業(yè)務類型請求時的網絡選擇。將網絡選擇抽象為博弈模型,基于演化博弈尋求網絡選擇策略,提出一種基于演化博弈的多用戶異構無線網絡選擇算法。就平均用戶效益、資源利用率等與基于信號強度的網絡選擇算法進行對比仿真,驗證算法的性能。
【關鍵詞】:異構無線網絡 網絡選擇 遺傳算法 演化博弈
【學位授予單位】:重慶大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TN92
【目錄】:
  • 中文摘要3-4
  • 英文摘要4-8
  • 1 緒論8-13
  • 1.1 研究背景8-9
  • 1.2 國內外研究現狀9-11
  • 1.3 研究內容及章節(jié)安排11-13
  • 2 異構無線網絡接入選擇13-26
  • 2.1 異構多網共存網絡模型13-15
  • 2.2 異構網絡接入選擇功能架構及策略15-20
  • 2.2.1 網絡接入選擇功能架構15-16
  • 2.2.2 異構網絡接入選擇策略16-20
  • 2.3 遺傳算法基礎知識20-22
  • 2.4 演化博弈論基礎知識22-25
  • 2.4.1 博弈論概念22
  • 2.4.2 演化博弈論概念22-23
  • 2.4.3 演化穩(wěn)定性策略23-24
  • 2.4.4 復制動態(tài)方程24
  • 2.4.5 演化博弈論特點24-25
  • 2.5 本章小結25-26
  • 3 基于遺傳算法的單用戶異構無線網絡選擇算法26-46
  • 3.1 網絡模型26-27
  • 3.2 算法描述27-29
  • 3.3 數值仿真與結果分析29-44
  • 3.4 本章小結44-46
  • 4 基于演化博弈的多用戶異構無線網絡選擇算法46-55
  • 4.1 網絡模型46-47
  • 4.2 算法描述47-49
  • 4.2.1 效益函數設計47
  • 4.2.2 演化博弈復制動態(tài)方程47-48
  • 4.2.3 演化均衡穩(wěn)定性48-49
  • 4.2.4 算法流程49
  • 4.3 數值仿真及結果分析49-54
  • 4.4 本章小結54-55
  • 5 總結與展望55-57
  • 5.1 全文總結55
  • 5.2 下一步工作55-57
  • 致謝57-58
  • 參考文獻58-63
  • 附錄63
  • A. 作者在攻讀學位期間發(fā)表的論文目錄63
  • B. 作者在攻讀學位期間參與的科研項目目錄63

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前2條

1 余莉;張治中;程方;胡昊南;;第五代移動通信網絡體系架構及其關鍵技術[J];重慶郵電大學學報(自然科學版);2014年04期

2 唐良瑞;李文猛;盛潔;樊冰;;基于混沌遺傳的異構無線網絡接入選擇策略[J];電子學報;2014年08期

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本文編號:705663

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