CN101384084A - 异构网络中的网络终端选择方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种异构网络中的网络终端选择方法及装置，通过收集可用候选网络的网络信息、用户信息、终端信息和业务信息，选择最适合接入的网络，并在选中的网络中选择最适合的终端，执行终端的切换，或网络和终端的切换。本发明将重点从以往的终端移动性转移至个人移动性，将用户与其拥有的多个单模/多模终端相关联，创新地考虑了用户终端选择方案，在网络选择的同时实现终端智能切换。同时，为了使网络选择能够最大限度的满足用户和业务的需求，本发明引入了网络、终端、用户、业务方面的多种参数，使用一种简化的智能网络终端选择方法，使网络选择机制更加智能有效。

Description

异构网络中的网络终端选择方法及装置

技术领域

本发明涉及一种异构网络中的网络终端选择方法及装置。

背景技术

随着多种通信技术的飞快发展，未来的异构网络环境将融合多种不同的无线接入技术，例如2G(GSM)、2.5G(GPRS)、3G(UMTS)、WLAN、WiMAX、PAN、固网、卫星通信等等，由于这些不同的接入技术发展速度不同，且多数技术独立演进，并各自拥有不同类型的终端。而如今，异构网络趋于融合，多种不同特性、不同运营商的接入网络并存，因此用户在异构网络之间的移动性管理技术倍受关注。以往的技术研究都默认为用户只拥有一个多模终端，具有多种网络接口以支持各接入网，在进行移动性管理的时候，也只考虑了终端的移动性，但在多模终端没有普及的今天，用户更有可能同时拥有多种单模/多模终端以支持不同的接入网，在跨网漫游时，更多的应该关注用户移动性，以用户为中心，因此在选择满足用户及业务需求的网络的同时，也必须考虑用户的终端选择问题，并将二者完整结合，完成一系列的智能选择和智能切换功能，这个问题已成为当今的重中之重。具体来说，当多种不同接入网覆盖同一区域时，用户就需要根据自己的偏好以及业务的需求选择最适合接入的网络，并切换至适当的终端，即选择最优网络及最优终端，这也是本方案的根本目标。

目前，对于异构网络环境中的网络选择问题，近年来已经出现了一些解决方案。例如引入二维开销函数的概念，通过计算网络开销来判定合适的网络，并考虑了QoS参数、重量级参数(用户角度)、网络优先参数(网络必备)多个方面，使开销函数在性能上得到了优化。但简单的加权计算不足以全面的判断网络性能的优劣。

现有的异构网络移动性管理方案都是着重考虑终端的移动性，即实现终端在不同网络之间的无缝漫游，而且这些方案的应用场景都有一个相同的前提条件，即用户只拥有一个多模终端。目前出现的很多网络选择算法，各有不足，例如SAW算法过程简单，只将参数值与其权重进行简单加权，但是并不能充分准确的描述出用户的各种偏好；TOPSIS算法，也具有简单的特性，因此应用广泛，但是对于业务需求的考虑有限，而且存在一定的排序异常性；另有一些利用特定的网络架构，提出改进的TOPSIS算法，并考虑了多种参数属性，但系统默认为用户只拥有一个多模终端，只考虑了终端在漫游时的终端移动性，没有考虑用户移动性，即用户在其拥有的多个单模/多模终端之间的进行终端选择的问题，而且没有把业务的各种需求考虑进去。

发明内容

本发明解决了上述问题，提供了一种网络选择更加完善的异构网络中的网络终端选择方法及装置。

本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种异构网络中的网络终端选择方法，包括如下步骤：

收集可用候选网络的网络信息和业务信息；

根据网络信息和业务信息选择最适合接入的网络；

收集选择的网络中终端的终端信息；

根据终端信息选择最适合的终端；

执行终端的切换，或网络和终端的切换。

所述根据网络信息和业务信息选择最合适接入的网络步骤，进一步包括：

对网络信息中指标的初始化，将各指标值转化为无量纲、无数量级差别的量化指标值，获得量化的决策矩阵；

根据用户偏好信息获得权重，对所述决策矩阵进行估计，计算网络评价函数；

根据网络评价函数，从候选网络中选择最合适的网络。

在获得量化的决策矩阵之后还包括：

根据业务信息和用户偏好信息中的不同业务需求和用户需求，设定指标的参考属性矢量；

将各网络的每个量化指标值和参考属性矢量进行比较得到校正矩阵；

对校正矩阵进行标准化处理得到标准化决策矩阵。

所述网络评价函数采用线性加权和法，取计算结果值最大的网络为最合适的网络。

所述根据终端信息选择最适合的终端步骤，进一步包括：

根据终端对网络的支持情况和终端对业务的支持情况，进行终端初选；

根据终端信息中的指标的初始化，将各指标值转换为无量纲、无数量级差别的量化指标值，获得量化的决策矩阵；

根据用户信息获得权重，对所述决策矩阵进行估计，计算网络评价函数；

根据网络评价函数，从候选终端中选择最合适的终端。

所述获得量化的决策矩阵之后，还包括：

对量化后的决策矩阵采用线性比例变换，获得标准化的决策矩阵。

所述网络评价函数采用线性加权和法，取结果值最大的终端为最合适的终端。

根据用户偏好信息获得权重的步骤，具体为根据用户偏好对获得的各目标的初始权重系数进行修正，获得修正权重系数。

一种异构网络中的网络终端选择装置，包括

信息收集单元，用于手机网络信息、用户偏好信息、业务需求信息、终端信息；

网络选择单元，用于根据网络信息、用户偏好信息和业务信息选择最合适的接入网络；

终端选择单元，用于在最合适的网络的终端中，根据终端信息和用户偏好信息选择最合适的终端。

本发明将重点从以往的终端移动性转移至个人移动性，将用户与其拥有的多个单模/多模终端相关联，创新地考虑了用户终端选择方案，在网络选择的同时实现终端智能切换。同时，为了使网络选择能够最大限度的满足用户和业务的需求，本发明引入了网络、终端、用户、业务方面的多种参数，使用一种简化的智能网络终端选择方法，使网络选择机制更加智能有效。

附图说明

图1为本发明所应用的增强型移动性管理接入控制系统的原理图；

图2为本发明中实施例一的控制流程图；

图3为对流媒体业务在四种场景下的网络选择结果示意图；

图4为对VoIP业务在四种场景下的网络选择结果示意图；

图5为对网页浏览业务在四种场景下的网络选择结果示意图；

图6为本发明中实施例二的原理框图。

具体实施方式

本发明提出的网络选择功能是基于一种增强型移动性管理系统实现的。该移动性管理系统以IPv6技术为基础，同时支持MIPv6和HMIPv6技术，能够适应目前异构网络的复杂环境，实现用户在异构网络之间的无缝漫游和垂直切换，该系统的总体框架如图1中所示。所述增强型移动性管理系统用来连接各个接入网络，传递跨网漫游和垂直切换时的控制信息，它可以部署到核心网/Internet的某个控制节点中，也可以直接部署到Internet上。该系统主要分为3个模块：用户/终端注册模块、网络/终端智能选择模块和网络/终端切换模块。

用户/终端注册模块实际上是一个记录当前用户可用终端信息的数据库，用户根据目前终端的使用情况随时更新数据库。

网络/终端智能选择模块从用户终端数据库获得当前用户的可用终端和可用网络的信息，根据网络选择算法，为用户选择最优网络和最优终端。

网络/终端切换模块负责传递切换过程中的控制信令。它从网络/终端智能选择模块获得网络选择的结果，然后根据此结果向终端发起切换。

为了实现异构网络之间的移动性管理功能，本方案在连接接入网络和核心网/Internet的网关中增加了一个网络侧节点，例如UMTS的GGSN，WLAN的接入路由器，CDMA2000的PSDN。网络侧节点的作用是负责收集底层接入网络的信息，以及从用户终端获取用户偏好及业务等方面信息，并将收集的网络信息转交给移动性管理平台中的网络/终端智能选择模块，作为执行网络选择算法的基本信息。它可以直接部署成为一个单独的网络实体，可以直接部署到网关中。本方案选择了后者，因为这样做对现有网络的改造更小，简单易行。

实施例一：为基于上述增强型移动性管理系统，本发明网络/终端智能选择方法，如图2中所示，其具体实施过程如下：

步骤1：信号检测，系统会对网络进行实时监控，测量网络的信号强度。对于有线网络，判断其信号强度SS，当SS>0时，代表有线网络可用；对于无线网络，判断其无线信号强度RSS，不同的无线网络有不同的门限值，当RSS>Threshold(门限值)时，判断无线网络可用。

步骤2：根据步骤1判断的可用网络，得到候选网络列表，如果候选网络小于或等于1，则网络无需选择，自动结束；如果候选网络个数大于1，则开始收集获选网络相关信息。

步骤3：由网络侧节点收集候选网络的网络性能相关信息，并同时获取用户偏好信息，以及业务需求信息，之后对收集到的信息进行汇总。

在异构融合网络环境下，存在多种不同的接入网络，用户终端可能会具有多种网络接口，以支持不同的网络。因此用户为了满足不同的业务需求，需要在不同的接入网间进行切换，由于不同的接入网络的接入技术不同，所以网络的参数和特性也不尽相同，为了能够在多个可用网络中选择满足用户需求的网络，需要获取有关网络或业务的信息。为了能够让所选择的网络符合用户和业务的需求，本机制考虑了更多的参数，能够更精确的评价网络的特性。具体来说，主要有三方面：从网络侧获取QoS(Quality of Service，服务质量)参数、从用户终端侧获取用户终端信息，以及由运营商提供的运营信息。

QoS参数主要涉及网络的性能、能够提供的网络资源等等，具体参数如图3中所示，第一行代表一级参数，有些一级参数还可以细分为二级参数，考虑的更加精确。

其中网络可用性是用来判断可供选择的网络的最基本参数；吞吐量、时间参数、网络最大带宽、可用带宽、可靠性是判断一个网络基本性能的参数；安全级别，是其业务对网络的要求；费用开销通常是用户非常看重的因素，它往往能够决定用户是否选择该网络；网络利用率，是指无线链路的当前利用率。

所述业务信息包括：最小带宽、最大时延、最大抖动、利用率、传输费用，具体如下表中所示：

 

指标	描述
		最小带宽	能够满足业务传输条件的最小带宽门限值
最大时延	能够满足业务正常进行的最大延迟时间门限值
		最大抖动	业务能够忍受的最大抖动
利用率	业务对于无线链路利用率的要求
		传输费用	业务的传输费用通常是用户非常关注的

所谓业务信息，即业务传输需满足的要求，为了能使所切换的网络最大限度的满足用户及业务的需求，首先就应该满足业务的基本参数，这可以通过两个方面来体现：

对于一些业务，各参数值都有一定程度的要求，可以设定一些门限值，用来作为参考值，将网络可提供的网络状况，如带宽等，与参考值相比较，满足条件的即可成为候选网络。

由于一些特殊业务往往只需要重点考虑特定的几种参数，省去一些不必要的参数，这样可以简化算法的计算量，例如，VoIP(Voice over Internet Protocol，网络电话)是一种低带宽的应用，但是对于时延和抖动却异常敏感，同时允许有部分丢包情况发生，但关键要保证较低的网络利用率。因此，在应用VoIP业务时，重点选择的网络是低时延、低抖动、利用率低的网络。而媒体流则不同，它是一种高带宽业务，因此可用带宽、传输费用、当前利用率都是重要因素，而其余参数的重要性相对较低。

所述用户信息包括：偏好网络、偏好运营商、偏好终端、性能or价格、用户配置文件，

 

指标	描述
		偏好网络	用户可以通过终端定义偏好的网络，这可以影响甚至决定网络选择的结果
偏好运营商	用户可以通过考虑运营网络的价格、授权等因素，选择喜好的运营商网络
		偏好终端	用户会根据喜好的终端，来选择终端支持的网络
性能/价格	对于网络的各种QoS参数，用户可以根据喜好定义各参数的重量级，对于特别重视的参数，定义较高的权重，网络选择时会根据重量级选择满足用户偏好的网络
		用户配置文件	系统会根据用户的配置文件中的信息，如会员等级等，来选择其适合的QoS等级

关于用户的偏好，主要是用来衡量各种参数或网络及运营商的特殊偏好和关注程度，目的是最大限度的满足用户的偏好和需求。对于用户的偏好通常由用户在终端输入，网络会从终端获取信息，收集之后再通过网络选择算法进行计算，用户对于某些参数的偏好会作为这些参数的权重，加以计算；对于运营商或者网络的偏好将用来排除一些不合适的网络；用户对终端的偏好将影响终端的选择；而用户如果对以上信息均没有特殊声明，则系统会读取用户的配置文件，来获取用户的各种其他信息，例如QoS保障的级别，用户注册的多种终端，用户在某网络中的权限，以及申请的业务类型等等，利用这些信息分配参数的权重，进行网络选择和终端选择。

步骤4：执行网络选择，计算后列出可用网络排序列表，列在第一位的是最适合接入的网络。

网络选择可具体通过如下步骤实现：

1.指标初始化

网络选择问题可确定为一个多目标决策问题，主要为以下三个元素构成：

1)评价指标f_j(1≤j≤m)，其中f_j包括网络性能指标，费用指标和安全性指标等。

2)决策方案N_i(1≤i≤n)，其中N_i为备选网络。

3)决策矩阵D＝(d_ij)_n×m(1≤i≤n，1≤j≤m)，其中d_ij为不同第i个网络的第j个指标值。

决策矩阵可表示如下：

$D=\left[\begin{array}{cccc}{d}_{11}& d_{12}& L& d_{1m}\\ d_{21}& d_{22}& L& d_{2m}\\ M& M& O& M\\ d_{n1}& d_{n2}& L& d_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

在以上网络选择决策矩阵中，各个评价指标单位不同、量纲不同和数量级不同，因此会影响决策的结果，甚至会造成决策的失误。为了统一标准，必须进行预处理，即对所有评价指标进行标准化处理，把决策矩阵D中的所有指标值转化为无量纲、无数量级差别的标准分，然后进行决策。

所有的评价指标均可分为两类，一类是效益指标，如信号强度、可用带宽和安全性等等，这些指标的共同特征是其数值越大越好；另一类是成本指标，如端到端时延、丢包率和费用等等，它们的指标值都是越小越好。同时，在以上指标中，有一些指标是模糊指标，只能定性地进行描述，例如：安全性很高，费用低等等。对于这些模糊指标，在标准化处理之前必须赋值使其量化。具体量化方法如下：

效益指标

成本指标

决策矩阵可转换为：

$D_{\mathrm{qt}}=\left[\begin{array}{cccc}{d}_{11}^{\′}& d_{12}^{\′}& L& d_{1m}^{\′}\\ d_{21}^{\′}& d_{22}^{\′}& L& d_{2m}^{\′}\\ M& M& O& M\\ d_{n1}^{\′}& d_{n2}^{\′}& L& d_{\mathrm{nm}}^{\′}\end{array}\right]$

2.业务参考属性

为了更好地吻合最优网络的目标，需要根据不同的业务需求和用户需求设定不同指标的参考属性，这些参考属性值可以从用户终端选择的业务方面获取，也可由本地网络的运营商从用户配置文件中订阅的QoS等级来判断，等等。不同业务的参考属性矢量为R，可表示如下：

R＝[r₁  r₂  L  r_m]

由于该矢量中仍然存在单位不同、量纲不同和数量级不同的指标，因此需要进行模糊量化，在此处的模糊量化需遵循用户期望原则。具体如下：

用户对成本指标的期望是越低越好，因此在设置参考属性时应使数值更靠近较低指标值；而用户对效益指标的期望是越高越好，因此在设置参考属性时应使数值更靠近较高指标值。

举例来讲，用户对于业务费用的期望是越低越好，而对业务安全性的期望是越高越好。根据以上原则，业务参考模糊指标进行量化：

成本指标

效益指标

根据用户期望原则将模糊指标进行量化后，可得业务参考属性矩阵：

$R_{\mathrm{qt}}=\left[\begin{array}{cccc}{r}_1^{\′}& r_2^{\′}& L& r_m^{\′}\end{array}\right]$

3.指标标准化

将N个网络的每个量化指标值与参考属性矢量相比较，可得到校正矩阵X如下：

$X=\left[\begin{array}{cccc}{x}_{11}& x_{12}& L& x_{1m}\\ x_{21}& x_{22}& L& x_{2m}\\ M& M& O& M\\ x_{n1}& x_{n2}& L& x_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{cccc}|d_{11}^{\′}-r_1^{\′}|& |d_{12}^{\′}-r_2^{\′}|& L& |d_{1m}^{\′}-r_m^{\′}|\\ |d_{21}^{\′}-r_1^{\′}|& |d_{22}^{\′}-r_2^{\′}|& L& |d_{2m}^{\′}-r_m^{\′}|\\ M& M& O& M\\ |d_{n1}^{\′}-r_1^{\′}|& |d_{n2}^{\′}-r_2^{\′}|& L& |d_{\mathrm{nm}}^{\′}-r_m^{\′}|\end{array}\right]$

其中， $x_{\mathrm{ij}}=|d_{\mathrm{ij}}^{\′}-r_j^{\′}|,$ (i＝1，2，L，n；j＝1，2，L，m)。

对于校正矩阵X进行标准化处理，可得标准化决策矩阵Y，具体方法如下：

令 $f_i^{\▿}=\underset{1\≤j\≤m}{\min }{x}_{i,j}>0,$ 对于D中的各指标，标准化指标值为

$y_{\mathrm{ij}}=\frac{f_i^{\▿}}{x_{\mathrm{ij}}},(1\≤i\≤n,1\≤j\≤m)$

则标准化后的决策矩阵可表示为

$Y=\left[\begin{array}{cccc}{y}_{11}& y_{12}& L& y_{1m}\\ y_{21}& y_{22}& L& y_{2m}\\ M& M& O& M\\ y_{n1}& y_{n2}& L& y_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

4.权重计算

1)初始权重分配

根据用户需求，分为等权重、性能优先、费用优先和安全性优先四种场景，其初始权重分别设置为

其中，网络性能指标(f_np，1，f_np，2，L，f_np，P)、费用指标(f_ct，1，f_ct，2，L，f_ct，C)和安全性指标(f_sec，1，f_sec，2，L，f_sec，T)，其中P、C、T分别为网络性能指标、费用指标和安全性指标的个数。对于第s个场景，其指标数值可由下式进行计算获得：

$\left\{\begin{array}{c}P+C+T=m\\ f_{\mathrm{np},1}=f_{\mathrm{np},2}=L=f_{\mathrm{np},P}=f_{\mathrm{np}}^{\left(s\right)}/P\\ f_{\mathrm{ct},1}=f_{\mathrm{ct},2}=L=f_{\mathrm{ct},C}=f_{\mathrm{ct}}^{\left(s\right)}/C\\ f_{\sec ,1}=f_{\sec ,2}=L=f_{\sec ,T}=f_{\sec }^{\left(s\right)}/T\end{array}\right.$

根据上式可获得场景s下的初始权重系数

为

${\mathrm{\λ}}_j^{\left(s\right)}=\left[\begin{array}{ccccccccc}{f}_{\mathrm{np},1}^{\left(s\right)}& L& f_{\mathrm{np},P}^{\left(s\right)}& f_{\mathrm{ct},1}^{\left(s\right)}& L& f_{\mathrm{ct},C}^{\left(s\right)}& f_{\sec ,1}^{\left(s\right)}& L& f_{\sec ,T}^{\left(s\right)}\end{array}\right]$

   $=\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\λ}}_1^{\left(s\right)}& {\mathrm{\λ}}_2^{\left(s\right)}& L& {\mathrm{\λ}}_m^{\left(s\right)}\end{array}\right]$

2)由标准化决策矩阵Y＝(y_ij)_n×m求P

$P_{\mathrm{ij}}=\frac{r_{\mathrm{ij}}}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{r}_{\mathrm{ij}}}$     (i＝1，2，L，n；j＝1，2，L，m)

3)求各指标输出的信息熵：

$E_j=-K{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{P}_{\mathrm{ij}}\ln P_{\mathrm{ij}}$     (j＝1，2，L，m)

其中K＝(1nm)^-1。

由于0≤P_ij≤1，所以 $0\≤-{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{P}_{\mathrm{ij}}\ln P_{\mathrm{ij}}\≤\ln n.$ 由此可知，

0≤E_j≤1       (j＝1，2，L，m)

4)求偏差度

d_j＝1-E_j       (j＝1，2，L，m)

5)求各目标的权系数w_j，当决策者没有明显偏好时的权系数为

$w_i=\frac{d_j}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m{d}_j}$

6)利用w_j求修正权系数

根据步骤1)中获得的可获得场景s下的初始权重系数

则可利用w_j进行修正，可获得修正权重

通过决策矩阵对于初始权重进行准确的估计，方法如下：

${\mathrm{\λ}}_j^{\′\left(s\right)}=\frac{{\mathrm{\λ}}_j^{\left(s\right)}{w}_j}{{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^n{\mathrm{\λ}}_j^{\left(s\right)}{w}_j}$

5.最终决策

根据标准化决策矩阵和修正权重，采用简单的线性加权和法，计算网络评价函数值，选择满足用户需求和业务需求的网络，同时可降低复杂度和运算量。网络评价函数由下式可得：

$U\left(N_i\right)={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m{\mathrm{\λ}}_j^{\′\left(s\right)}{y}_{\mathrm{ij}},$          (1≤i≤n，1≤j≤m)

其中，w_j≥0，1≤j≤m， ${\mathrm{\Σ}}_{j=1}^m{\mathrm{\λ}}_j^{\′\left(s\right)}=1$ 分别为m个指标的权重系数。然后按照如下原则选择合适网络N^*：

$N^{*}=\left\{N_i\right|\underset{1\≤i\≤n}{\max }\left[U\left(N_i\right)\right]\}$

下面列举一个实际的网络选择问题，对本发明方案做进一步介绍。

1.指标初始化

例如，当前有4种网络可供选择，决策者根据网络性能、费用和安全性，考虑了6项评价指标，如下表所示。

对于四种不同的网络，其评价指标属性值如下表所示：

显然，这是一个多指标、多方案的决策问题，决策者必须根据自己的偏好，在综合考虑每个方案的各种指标后进行决策。

将模糊指标进行量化后，决策矩阵可转换为：

$D=\left[\begin{array}{cccccc}320& 5.2& 75& 0.2& 7& 9\\ 200& 4.2& 100& 5.0& 3& 3\\ 100& 1.9& 10& 1.0& 5& 5\\ 400& 3.5& 50& 2.0& 9& 7\end{array}\right]$

2.业务参考值

为了更好的吻合最优网络的目标，需要根据不同的业务需求和用户需求设定不同指标的参考属性值，这些参数值可以从用户终端选择的业务方面获取，也可由本地网络的运营商从用户配置文件中订阅的QoS等级来判断，等等。

本例中主要考虑流媒体业务、VoIP业务和网页浏览业务三种类型，其业务参考值如下表所示：

一般来说，用户对于业务费用的期望是越低越好，而对业务安全性的期望是越高越好，即所谓的用户期望原则，根据以上原则，业务参考模糊指标进行量化：

1)成本指标

2)效益指标

根据用户期望原则将模糊指标进行量化后，可得业务参考属性矩阵如下：

$R=\left[\begin{array}{cccccc}180& 3.0& 40& 4.5& 5.5& 6.5\\ 120& 1.8& 15& 1.5& 3.5& 8.5\\ 300& 4.3& 90& 0.5& 1.5& 4.5\end{array}\right]$

3.指标标准化

将N个网络的每个属性值与参考属性值相比较，得出校正矩阵，以流媒体业务为例，校正矩阵为

$X=\left[\begin{array}{cccccc}140& 2.2& 35& 4.3& 1.5& 2.5\\ 20& 1.2& 60& 0.5& 2.5& 3.5\\ 80& 1.1& 30& 3.5& 0.5& 1.5\\ 220& 0.5& 10& 2.5& 3.5& 0.5\end{array}\right]$

通过线性比例变换，可得标准化决策矩阵Y：

$Y=\left[\begin{array}{cccccc}0.1429& 0.2273& 0.2857& 0.1163& 0.3333& 0.2000\\ 1.0000& 0.4167& 0.1667& 1.0000& 0.2000& 0.1429\\ 0.2500& 0.4545& 0.3333& 0.1429& 1.0000& 0.3333\\ 0.0909& 1.0000& 1.0000& 0.2000& 0.1429& 1.0000\end{array}\right]$

4.权重计算

1)初始权重分配

根据用户需求，分为等权重、性能优先、费用优先和安全性优先四种场景，其初始权重分别设置为

根据上表，可得初始权重矩阵为

$w_{\mathrm{ini}}=\left[\begin{array}{cccccc}0.0833& 0.0833& 0.0833& 0.0833& 0.3333& 0.3333\\ 0.1250& 0.1250& 0.1250& 0.1250& 0.2500& 0.2500\\ 0.0625& 0.0625& 0.0625& 0.0625& 0.5000& 0.2500\\ 0.0625& 0.0625& 0.0625& 0.0625& 0.2500& 0.5000\end{array}\right]$

以下步骤以等权重场景为例，则初始权重系数λ_j为

λ_j＝[0.0833 0.0833 0.0833 0.0833 0.3333 0.3333]

2)由标准化决策矩阵Y＝(y_ij)_n×m，计算P

$P=\left[\begin{array}{cccccc}0.0963& 0.1083& 0.1600& 0.0797& 0.1989& 0.1193\\ 0.6740& 0.1986& 0.0933& 0.6853& 0.1193& 0.0852\\ 0.1685& 0.2166& 0.1867& 0.0979& 0.5966& 0.1989\\ 0.0613& 0.4765& 0.5600& 0.1371& 0.0852& 0.5966\end{array}\right]$

3)求各指标输出的信息熵：

E＝[0.6942 0.8990 0.8314 0.6928 0.7883 0.7883]

4)求偏差度

d＝[0.3058 0.1010 0.1686 0.3072 0.2117 0.2117]

5)求各目标的权系数w，当决策者没有明显偏好时的权系数为

w＝[0.2341 0.0773 0.1291 0.2352 0.1621 0.1621]

6)利用w求修正权系数

根据等权重分配的权系数λ_j，则可利用w_j进一步修正权重λ_j，可得到较准确的估计

${\mathrm{\λ}}_j^{\′}=\left[\begin{array}{cccccc}0.1187& 0.0392& 0.0655& 0.1193& 0.3287& 0.3287\end{array}\right]$

5.最终决策

根据标准化决策矩阵和修正权重，采用简单的线性加权和法，可计算四个网络评价函数值分别为

U(N₁)＝0.1429×0.1187+0.2273×0.0392+0.2857×0.0655+0.1163×0.1193

       +0.3333×0.3287+0.2000×0.3287

       ＝0.2337

U(N₂)＝1.0000×0.1187+0.4167×0.0392+0.1667×0.0655+1.0000×0.1193

      +0.2000×0.3287+0.1429×0.3287

      ＝0.3779

U(N₃)＝0.2500×0.1187+0.4545×0.0392+0.3333×0.0655+0.1429×0.1193

      +1.0000×0.3287+0.3333×0.3287

      ＝0.5246

U(N₄)＝0.0909×0.1187+1.0000×0.0392+1.0000×0.0655+0.2000×0.1193

      +0.1429×0.3287+1.0000×0.3287

      ＝0.5149

然后按照如下原则选择合适网络N^*：

N^*＝N₃

利用以上方法，在等优先级、性能优先、费用优先和安全性优先四种场景下，如图3、4、5中所示，分别对流媒体业务、VoIP业务和网页浏览业务以及不同用户需求进行计算，网络选择结果示意图。

步骤5：网络选择之后，从已注册的终端中获取注册的终端信息。

步骤6：根据用户的终端信息，判断用户终端的个数，如果终端个数小于或等于1，那么无需选择，系统自动结束；如果用户终端个数大于1，则开始收集用户终端信息。

步骤7：进一步获取用户信息，由于用户注册终端时，需要注册终端的型号，当执行终端选择时，就在数据库中调用该型号终端的性能参数。

终端信息包括：电量能力、显示屏幕、分辨率、CPU能力、存储能力、注册终端类型、认证机制、支持业务等。

 

指标	描述
		电量能力	系统对终端的电量进行监控，如果电量不足，则需要选择功耗小、信号较强的网络
显示屏幕	关于屏幕的大小、特点、材质等等
		分辨率	屏幕分辨率能够影响清晰程度，视频等业务会对其有一定要求。
CPU处理能力	根据终端能力判断是否适合特定业务
		存储能力	终端的存储能力会对终端选择有一定影响
注册终端类型	用户是否注册过多个单模终端或者多模终端，获取其类型及相关信息
		认证机制	终端支持的认证机制有哪些，是否适用于所选网络
支持业务	判断该终端是否支持申请的业务，判断是否适合切换

步骤8：根据步骤7中获取的终端信息，执行终端选择算法，并按网络列表优先顺序，列出终端排序列表，并选择最优终端。

首先进行终端初选，包括终端与网络相关选择和终端与业务相关选择，其中

1.终端与网络相关选择

根据网络选择结果和终端探测信息，依据下表，若当前用户存在两个以上的可用终端都支持该网络，则进入终端与业务相关选择：

 

	PSTN	ADSL	WiMAX	WiFi	GPRS	UMTS
							PC	×	√	×	√	×	×
Laptop	×	√	√	√	√	√
							手机	×	×	×	×	√	√
多模手机	×	×	√	√	√	√
							固定电话	√	×	×	×	×	×

2.终端与业务相关选择

根据终端与网络相关选择，依据下表，若当前用户存在两个以上的可用终端都支持用户业务，则进入终端选择算法：

 

	PC	Laptop	手机	多模手机	固定电话
						会话类(电话，视频电话)	√	√	×	√	√
流类(实时音视频)	√	√	×	√	×
						交互类(网页浏览)	√	√	√	√	×
背景类(FTP，EMAIL)	√	√	×	√	×

根据网络和业务初选，若用户当前拥有大于一个的可用终端，则可采用以下终端选择算法，在网络选择基础上为用户选择最为合适的终端提供服务。

1.指标初始化

终端选择问题可确定为一个多目标决策问题，主要为以下三个元素构成：

1)评价指标f_j(1≤j≤m)，其中f_j包括终端电量指标，性能指标和便携性指标等。

2)决策方案T_i(1≤i≤n)，其中T_i为备选终端。

3)决策矩阵G＝(g_ij)_n×m(1≤i≤n，1≤j≤m)，其中g_ij为不同第i个网络的第j个指标值。

决策矩阵可表示如下：

$G=\left[\begin{array}{cccc}{g}_{11}& g_{12}& L& g_{1m}\\ g_{21}& g_{22}& L& g_{2m}\\ M& M& O& M\\ g_{n1}& g_{n2}& L& g_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

在以上终端选择决策矩阵中，各个评价指标单位不同、量纲不同和数量级不同，因此会影响决策的结果，甚至会造成决策的失误。为了统一标准，必须进行预处理，即对所有评价指标进行标准化处理，把决策矩阵D中的所有指标值转化为无量纲、无数量级差别的标准分，然后进行决策。

对于这些模糊指标，在标准化处理之前必须赋值使其量化。具体量化方法如下：

1)效益指标

2)成本指标

决策矩阵可转换为：

$D_{\mathrm{qt}}=\left[\begin{array}{cccc}{d}_{11}^{\′}& d_{12}^{\′}& L& d_{1m}^{\′}\\ d_{21}^{\′}& d_{22}^{\′}& L& d_{2m}^{\′}\\ M& M& O& M\\ d_{n1}^{\′}& d_{n2}^{\′}& L& d_{\mathrm{nm}}^{\′}\end{array}\right]$

2.指标标准化

对于以上量化矩阵采用线性比例变换，可得标准化决策矩阵，具体方法如下：

令 $f_i^{*}=\underset{1\≤j\≤m}{\max }{x}_{i,j}>0,f_i^{\▿}=\underset{1\≤j\≤m}{\min }{x}_{i,j}>0$

1)效益指标

$r_{\mathrm{ij}}=\frac{x_{\mathrm{ij}}-f_i^{\▿}}{f_i^{*}-f_i^{\▿}}$

2)成本指标

$r_{\mathrm{ij}}=\frac{{f_i^{*}-x}_{\mathrm{ij}}}{f_i^{*}-f_i^{\▿}}$

则标准化后的决策矩阵可表示为

$R=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& L& r_{1m}\\ r_{21}& r_{22}& L& r_{2m}\\ M& M& O& M\\ r_{n1}& r_{n2}& L& r_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

3.权重计算

考虑一个实际的终端选择问题，从终端性能、电量和便携性三个方面，考虑不同的评价指标，如下表所示。

根据终端使用的一般原则，电量需求应大于性能需求，性能需求又大于便携性需求，考虑终端处理能力有限，而终端参数基本上为客观参数，受网络和业务影响很小，因此此处终端选择权重设置如下：

由上表可得权重分配矢量w_j为：

w_j＝[0.1 0.1 0.1 0.5 0.2]

4.终端决策

根据标准化决策矩阵和修正权重，采用简单的线性加权和法，计算网络评价函数值，选择满足用户需求和业务需求的网络，同时可降低复杂度和运算量。网络评价函数由下式可得：

$U\left(T_i\right)={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^m{w}_j{r}_{\mathrm{ij}},$ (1≤i≤n，1≤j≤m)

其中，w_j≥0，1≤j≤m， ${\mathrm{\Σ}}_{j=1}^m{w}_j=1$ 分别为m个指标的权重系数。然后按照如下原则选择合适终端T^*：

$T^{*}=\left\{T_i\right|\underset{1\≤i\≤n}{\max }\left[U\left(T_i\right)\right]\}$

步骤9：将列表结果发送至用户终端，询问用户是否切换，如果用户考虑到当时环境选择不切换，则系统自动结束，如果选择切换，则系统自动执行原网络内终端的切换、或网络和终端切换模块。

实施例二为一种智能选择装置，如图6中所示实施例二的原理框图，包括

信息收集单元，用于手机网络信息、用户信息、业务信息、终端信息；

网络选择单元，用于根据网络信息、用户偏好信息和业务信息选择最合适的接入网络；

终端选择单元，用于在最合适的网络的终端中，根据终端信息和用户偏好信息选择最合适的终端。

本文提出的网络选择解决方案就是基于网络/终端智能选择模块实现的。本方案的创新之处就在于更多的考虑个人移动性，以用户为中心，将用户与其拥有的多个终端(单模或者多模)关联，根据业务的类型，网络的状态和用户的喜好为用户选择最优网络和最优终端，实现最优化的接入服务。

ELECTRE算法计算起来更加精确，可以根据业务的需求建立参考模型，更易满足用户和业务的需求。因此本发明提出的方案基于一种简化的ELECTRE算法，并引入信息熵权重计算法，网络和终端选择中的各参数权重能根据实际指标数值进行修正，通过在不同场景和业务下的计算，为用户选择最为合适的网络和终端提供服务。

以上对本发明所提供的异构网络中的网络终端选择方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种异构网络中的网络终端选择方法，其特征在于：包括如下步骤：

收集可用候选网络的网络信息和业务信息；

根据网络信息和业务信息选择最适合接入的网络；

收集选择的网络中终端的终端信息；

根据终端信息选择最适合的终端；

执行终端的切换，或网络和终端的切换。

2.根据权利要求1所述的异构网络中的网络终端选择方法，其特征在于：所述根据网络信息和业务信息选择最合适接入的网络步骤，进一步包括：

对网络信息中指标的初始化，将各指标值转化为无量纲、无数量级差别的量化指标值，获得量化的决策矩阵；

根据用户偏好信息获得权重，对所述决策矩阵进行估计，计算网络评价函数；

根据网络评价函数，从候选网络中选择最合适的网络。

3.根据权利要求2所述的异构网络中的网络终端选择方法，其特征在于：在获得量化的决策矩阵之后还包括：

根据业务信息和用户偏好信息中的不同业务需求和用户需求，设定指标的参考属性矢量；

将各网络的每个量化指标值和参考属性矢量进行比较得到校正矩阵；

对校正矩阵进行标准化处理得到标准化决策矩阵。

4.根据权利要求2所述的异构网络中的网络终端选择方法，其特征在于：所述网络评价函数采用线性加权和法，取计算结果值最大的网络为最合适的网络。

5.根据权利要求1所述的异构网络中的网络终端选择方法，其特征在于：所述根据终端信息选择最适合的终端步骤，进一步包括：

根据终端对网络的支持情况和终端对业务的支持情况，进行终端初选；

根据终端信息中的指标的初始化，将各指标值转换为无量纲、无数量级差别的量化指标值，获得量化的决策矩阵；

根据用户信息获得权重，对所述决策矩阵进行估计，计算网络评价函数；

根据网络评价函数，从候选终端中选择最合适的终端。

6.根据权利要求5所述的异构网络中的网络终端选择方法，其特征在于：所述获得量化的决策矩阵之后，还包括：

对量化后的决策矩阵采用线性比例变换，获得标准化的决策矩阵。

7.根据权利要求5所述的异构网络中的网络终端选择方法，其特征在于：所述网络评价函数采用线性加权和法，取结果值最大的终端为最合适的终端。

8.根据权利要求2所述的异构网络中的网络终端选择方法，其特征在于：根据用户偏好信息获得权重的步骤，具体为根据用户偏好对获得的各目标的初始权重系数进行修正，获得修正权重系数。

9.一种异构网络中的网络终端选择装置，其特征在于：包括

信息收集单元，用于手机网络信息、用户信息、业务信息、终端信息；

网络选择单元，用于根据网络信息、用户偏好信息和业务信息选择最合适的接入网络；

终端选择单元，用于在最合适的网络的终端中，根据终端信息和用户偏好信息选择最合适的终端。

Images