一种基于模糊神经网络的异构网络选择算法

摘要

提出了应用于异构网络融合场景的基于模糊神经网络的网络选择算法.该算法由预判决、模糊神经网络处理和网络选择判决3个模块组成.引入预判决模块,滤除了能直接进行网络选择的采样点,减少了进入模糊神经网络的采样点数;模糊神经网络处理模块综合考虑信号强度、终端移动速度以及网络带宽等因素来进行网络选择判决;由于模糊神经网络具有学习训练能力,故能根据输出误差自适应调整隶属度函数的参数.仿真结果表明:提出的算法在保证较低丢包率的情况下,有效降低了网络选择判决时延,减少了乒乓效应的发生次数,降低了阻塞率.