异构无线网络中接入决策算法研究

摘要

目前的无线网络场景的重要特点是在同一个地区内存在多种无线接入技术，相互重叠形成异构无线网络。由于不同无线接入技术之间的差异，终端在选择网络时需要考虑多种因素的影响，无法单一地通过判断网络之间的信号强度来进行选择。因此，网络选择算法成为当今异构无线网络技术的研究重点之一，合理地选择网络需要考虑用户偏好、终端性能、网络特征等因素。本文在经典的多属性网络选择算法基础上，将博弈论、协同学、群组决策等理论应用于异构无线网络选择领域，提出了几种适用于新型通信场景的异构无线网络选择算法。 基于目前终端可以支持多种业务同时通信的情况，本文提出了两种解决此类通信场景的算法，一种是基于群组决策的异构无线网络选择算法，该算法将终端上正在运行的每一种业务看作是一个决策者，通过层次分析法，得到每一种业务下所有网络属性的权重向量，并利用群组决策对这些权重向量进行综合，同时利用sigmoid效用函数对网络属性值进行规范，最后根据得到的综合权重向量以及网络属性规范值来进行网络选择；另一种是基于协同学的异构无线网络选择算法，该算法将终端选择网络看作是一个系统化的问题，候选网络和通信业务构成一个复合系统，终端上正在运行的每一种通信业务都是一个子系统，依据熵的概念得到复合系统的熵值，熵值的大小反映了子系统之间的协同度，进而体现了网络的整体性能。仿真结果表明，这两种算法在同时满足终端多业务QoS需求的能力上要远远强于TOPSIS算法，能够很好地解决多业务终端网络选择的问题。 基于单接入网络选择算法利用网络资源效率低的问题，本文提出了一种基于演化博弈的多接入网络选择算法。该算法考虑将通信场景内的所有无线网络作为一个集合，其每一个非空子集作为用户选网方案之一，从吞吐量和功耗角度分析网络性能。利用演化博弈理论对所有网络子集进行动态选择，并运用雅克比矩阵局部稳定性分析法对系统均衡解进行讨论，分析动态选择结果的合理性。仿真结果表明，基于演化博弈的多接入网络选择算法相对于单接入算法在不同用户数、不同带宽条件下能够使用户获得更大的吞吐量，并且对应的功耗也相对较小，从而能够更有效地利用网络资源。

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