基于灰色层次分析法的5G网络切片电源终端接入方案

摘要

本发明属于技术领域，尤其涉及一种基于灰色层次分析法的5G网络切片电源终端接入方案。包括以下步骤：利用层次分析法确定参数权重；利用灰色关联分析法确定相关系数；根据确定的参数权重和相关系数，进行仿真分析，得到最佳优选结果。本发明提出了一种5G网络的接入选择算法，基于多属性决策的网络切片选择方案，是基于层次分析法的选择算法。通过计算各方案的综合关联度，对不同方案进行综合评价。以网络性能和用户体验为指标来选择QoS参数，结合灰色关联度法来筛选QoS参数，选择候选网络。能够快速、准确、低成本地选择最优网络，提高网络速度，使用户的满意度得到显著提高，解决了传统层次分析法主观因素高、选择不准确的问题。

说明书

技术领域

本发明属于技术领域，尤其涉及一种基于灰色层次分析法的5G网络切片电源终端接入方案。

背景技术

2020年是5G商用的第一年。根据3GPP的定义，5G不仅具有较高的传输速率，而且具有低延迟、高可靠性和低功耗的特点。基于此背景，在现阶段智能电网普遍批量接入的情况下，提前解决5G网络的关键技术和应用模式具有重要意义。同时，为了进一步优化网络的资源利用率和服务质量，如何在5G融合网络中根据良好的用户偏好和网络特性选择最优的网络是学术界和业界的研究热点。

为了满足新兴应用的新需求，目前提出了两种技术：软件定义网络(SDN和网络功能虚拟化(NFV)。这两种模式呈现出互补的特点，它们将共同实现新的网络目标，并确保高度灵活和可扩展的网络。网络切片是利用SDN和NFV技术，在同一物理网络上适应不同需求的新业务的一种新技术。

因为5G网络中的不同用户有着明显的接入区分要求。为了满足这种不同的需求，采用传统方式部署独立网络不仅设备成本高，而且能源利用率极低。同时，5G网络切片服务具有差异化，而电力终端服务类型也具有差异化，因此，研究电力业务和切片业务的适配性，对于保证业务的可靠性，合理化接入网的租赁成本具有重要意义。

随着5G通信技术的发展，物联网应用的需求也越来越多。为了进一步优化网络资源利用率和QoS，以满足不同用户的不同需求，5G网络切片应用而生。

目前，现有技术主要是基于用户体验的异构网络访问选择算法等。结合网络状态和用户偏好，用户体验质量得到最大化，但用户偏好因素具有主观性和不可改变性，无法与用户交互。。

现有的基于模糊逻辑的WlAn/3G异构网络接入选择算法，该算法虽然综合考虑了移动速度、用户移动方向等多种动态因素来选择网络，但由于没有考虑各网络的资源分配，容易导致整个网络的负载不平衡。

基于此，研究低成本的5G网络切片接入选择策略尤为重要。

发明内容

针对上述现有技术中存在的不足之处，本发明提供了一种基于灰色层次分析法的5G网络切片电源终端接入方案。其目的是为了实现快速、准确、低成本地选择最优网络，提高网络速度的发明目的。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

基于灰色层次分析法的5G网络切片电源终端接入方案，包括以下步骤：

步骤1.利用层次分析法确定参数权重；

步骤2.利用灰色关联分析法确定相关系数；

步骤3.根据确定的参数权重和相关系数，进行仿真分析，得到最佳优选结果。

进一步的，所述利用层次分析法确定参数权重，包括创建评估模型，其中：

5G电网首先关注网络质量和用户体验，根据用户选择网络切片的偏好，确定Qos参数，对网络进行评价；所述Qos表示服务质量，是一组服务要求；

假设网络环境中有m个网络切片，用户选择n个QoS参数；采用层次分析法中常用的1-9标度法构造多目标参数矩阵；

矩阵A如下：

其中a

对多目标参数矩阵A的列向量进行标准化，得到矩阵B，b

其中b

通过对矩阵B的行求和，得到列向量：

对向量

W＝[w

其中T表示：对矩阵W进行转置，W

计算矩阵A的最大特征值λ

其中w

计算矩阵A的一致性指数CI：

CI＝(λ

矩阵A的随机一致性比CR计算如下：

CR＝CI/RI

其中n是矩阵A的阶数，RI是随机一致性参数；

当CR小于0.1时，矩阵A满足一致性要求；否则，重新调整矩阵并检查一致性，直到矩阵满足要求。

进一步的，所述利用灰色关联分析法确定相关系数，包括：确定参考序列和比较序列；

使用由每个网络片的Qos参数的最优值组成的序列值作为参考序列，将其表示为：Xo＝(Xo(1)，Xo(2)…Xo(n))，Xo表示参考序列，采用灰色层次分析法对参考序列与对照序列进行比较；

灰色关联系数表示如下：

其中ξ为判别系数，V

将层次分析法得到的指标权重与灰色关联分析法得到的相关系数相结合，得到综合相关系数V：

V＝WC

其中W为QoS参数的权重集，C为灰色关联系数矩阵，V为综合关联系数；根据每个网络切片的综合相关系数，判断哪个是最优的网络切片。

进一步的，所述根据确定的参数权重和相关系数，进行仿真分析，得到最佳优选结果包括：

结合成本优先CP算法和费率优先RP算法，给出了GAHP算法的仿真结果，根据用户的喜好，选择网络切片的各种Qos参数；

成本优先算法CP：

目标切片的选择仅基于成本，将要选择的切片是成本较低的切片；

费率优先算法RP：

目标切片的选择仅基于切片的速率，将要选择的切片是速率较高的切片；

从部署成本、速率和用户满意度三个方面比较三种算法。

进一步的，所述从部署成本、费率和用户满意度三个方面比较三种算法，包括：

将GAHP算法和成本优先算法和费率优先算法在URLLC、eMBB和mMTC 5G三种应用场景下进行比较，仿真结果如下：

(1)通过不同算法选择的切片的成本比率部署，得到：

在网络切片部署过程中，CP算法的开销最小，GAHP位居第二，RP算法成本最高；

(2)通过不同算法选择的切片的网络传输速率比，得到：

RP算法具有最高的网络切片速率，CP算法网络速率最差，GAHP算法保证更好的网络速率。

进一步的，根据所述仿真结果得到三种算法的平均用户满意度：

第1.CP算法优先考虑网络部署的成本，在选择网络切片时忽略了用户的需求，导致用户满意度降低；

第2.RP在接收数据时优先保证用户的传输速率和利益，当用户数量较少时，用户满意度较高；当用户数量增加时，网络负载的不平衡则导致网络性能和用户满意度下降；

第3.GAHP算法能够保证用户在不同的业务条件下快速准确地选择最佳网络，用户的平均满意度曲线比较稳定和理想。

一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的基于灰色层次分析法的5G网络切片电源终端接入方案的步骤。

本发明具有以下有益效果及优点：

本发明设计了一种5G网络的接入选择算法，主要基于多属性决策的网络切片选择方案，是基于层次分析法AHP的选择算法。该算法称为灰色层次分析法GAHP，GAHP是利用层次分析法计算出的各评价指标的权重，采用灰色关联分析法确定各评价指标的灰色关联系数。然后，通过计算各方案的综合关联度，对不同方案进行综合评价。最终，该算法不仅提高了用户体验，而且解决了传统层次分析法主观因素高、选择不准确的问题。

该算法以网络性能和用户体验为指标来选择QoS参数，并结合灰色关联度法来筛选QoS参数，选择候选网络。通过仿真表明，该算法能够快速、准确、低成本地选择最优网络，提高网络速度。在保证低成本部署的情况下，使用户的满意度得到显著的提高。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明通过不同算法选择的切片的成本比率部署图；

图2为本发明不同算法选择的切片的网络传输速率比图；

图3为本发明三种算法的平均用户满意度图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面将结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

下面参照图1-图3描述本发明一些实施例的技术方案。

实施例1

本发明是一种基于灰色层次分析法的5G网络切片电源终端接入方案，如图1所示，图1为本发明通过不同算法选择的切片的成本比率部署图。

本发明具体包括以下步骤：

步骤1.利用层次分析法确定参数权重。

首先创建评估模型：

5G电网首先关注网络质量和用户体验，根据用户选择网络切片的偏好，确定Qos参数，对网络进行评价。所述Qos表示服务质量，具体说是一组服务要求，不同业务服务要求不同，网络必须满足这些要求才能确保适当的服务级别的数据传输。

假设网络环境中有m个网络切片，用户选择n个QoS参数。采用层次分析法中常用的1-9标度法构造多目标参数矩阵。

所述层次分析法又称AHP构权法，是将复杂的评价对象排列为一个有序的递阶层次结构的整体，然后在各个评价指标之间进行两两比较，构造合理且一致的判断矩阵，计算各个评价指标的相对重要性系数，即权重，为现有技术。

所述1-9标度法为现有的方法，具体分为：

①表示两个因素相比，具有同样重要性；

③表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要；

⑤表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要；

⑦表示两个因素相比，一个因素比另一个因素强烈重要；

⑨表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要；

②、④、⑥、⑧分别表示相邻判断的中值。

矩阵A如下：

其中a

对多目标参数矩阵A的列向量进行标准化，得到矩阵B，b

其中b

通过对矩阵B的行求和，得到列向量W。w

对向量

W＝[w

其中T表示：对矩阵W进行转置，W

其中w

计算矩阵A的最大特征值λ

其中w

计算矩阵A的一致性指数CI：

CI＝(λ

为了保证矩阵A的可靠性，需要检查矩阵A的一致性。

矩阵A的随机一致性比CR计算如下：

CR＝CI/RI

其中n是矩阵A的阶数，RI是随机一致性参数；

当CR小于0.1时，认为矩阵A满足一致性要求。否则，必须重新调整矩阵并检查一致性，直到矩阵满足要求。

RI值如表1所示，表1为随机一致性指数RI，其中n是矩阵的阶数；

表1随机一致性指数RI

步骤2.利用灰色关联分析法确定相关系数。

首先，需要确定参考序列和比较序列。

使用由每个网络片的Qos参数的最优值组成的序列值作为参考序列。将其表示为：Xo＝(Xo(1)，Xo(2)…Xo(n))，Xo表示参考序列，然后采用灰色层次分析法GAHP对参考序列与对照序列进行比较。

灰色关联系数表示如下：

其中ξ为判别系数，V

将层次分析法得到的指标权重与灰色关联分析法得到的相关系数相结合，得到综合相关系数V：

V＝WC

其中W为QoS参数的权重集，C为灰色关联系数矩阵，V为综合关联系数。最后，根据每个网络切片的综合相关系数，判断哪个是最优的网络切片。

步骤3.根据确定的参数权重和相关系数，进行仿真分析，得到最佳优选结果。

结合成本优先(CP)算法和费率优先(RP)算法，给出了GAHP算法的仿真结果，GAHP即表示灰色层次分析法。该两种算法均为现有技术。根据用户的喜好，选择网络切片的各种Qos参数，如表2所示，表2是随机一致性指数RI。

表2.随机一致性指数RI

成本优先算法(CP)：

目标切片的选择仅基于成本。将要选择的切片是成本较低的切片。

费率优先算法(RP)：

目标切片的选择仅基于切片的速率。将要选择的切片是速率较高的切片。

RP表示费率，统一为费率。

从部署成本、费率和用户满意度三个方面比较了这三种算法。三种算法从表l中的四个网络片中选择最佳片进行访问。

首先，将GAHP算法和成本优先算法(CP)和费率优先(RP)算法在5G三种应用场景下进行了比较，三种应用场景包括：URLLC、eMBB和mMTC,仿真结果如图1和图2所示。

图1为本发明通过不同算法选择的切片的成本比率部署图，从图1的仿真结果表明，在网络切片部署过程中，CP算法的开销最小。GAHP位居第二。RP算法在选择目标片时不考虑部署成本，因此成本最高。

图2为本发明不同算法选择的切片的网络传输速率比图，从图2的仿真结果表明，RP算法具有最高的网络切片速率。CP算法在选择目标切片时会考虑开发成本，而不考虑速率，因此网络速率最差，GAHP算法可以保证更好的网络速率。

如图3所示，图3为本发明三种算法的平均用户满意度图。

其中，CP算法优先考虑网络部署的成本，在选择网络切片时忽略了用户的需求，导致用户满意度降低。

其中，RP在接收数据时优先保证用户的传输速率，并保证用户的利益。当用户数量较少时，用户满意度较高。但是，随着用户数量的增加，网络负载的不平衡会导致网络性能和用户满意度下降。

进一步的，GAHP算法可以保证用户在不同的业务条件下快速准确地选择最佳网络。因此，用户的平均满意度曲线比较稳定和理想。

实施例2

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1所述的一种基于灰色层次分析法的5G网络切片电源终端接入方案的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。