CN101640914B - 一种实现网络选择的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种网络选择的方法和装置，其中，所述方法为：确定当前网络的服务质量QoS参数集；在根据所确定的QoS参数集建立相应的系统层次结构后，构造以数值区间作为元素的第一判断矩阵，对所述第一判断矩阵进行计算后得到具有一致性的第二判断矩阵，利用所述第二判断矩阵，得到所述QoS参数集中相应参数的权重；由所述QoS参数集中相应参数的权重，确定候选网络和所述当前网络的QoS性能指标分别与预先设置的理想QoS性能指标之间的关系，利用所述关系选择相应的网络。

Description

一种实现网络选择的方法和装置

技术领域

本发明涉及无线移动通信技术领域，特别是一种实现网络选择的方法和装置。

背景技术

目前，不同类型的无线接入技术快速发展，由于这些接入技术具有各自的特点和相适宜的应用场合。因此，由不同接入技术组成的网络被称为异构网络。异构网络中的广泛移动性是指当用户采用不同的接入技术时，允许用户跨越现有网络边界去使用和管理他们的业务。移动性管理主要包括位置管理和切换管理两方面，其中最为关键的是切换管理。为了更好的利用现有的网络技术，提高用户的QoS(Quality of Service，服务质量)，异构网络之间的切换是未来移动通信发展的一个关键技术，主要分为三个部分：切换触发、切换判决、切换执行。其中，切换判决就是对侯选网络进行选择从而确定目标网络。

现有技术中的网络选择方法是采用一种基于AHP(Analytic HierarchyProcess，层次分析)的方法来确定QoS参数的权重，并根据QoS参数的权重进行网络选择。但是，这种AHP方法需要由经验丰富、判断力强的专家给出一个数字来表示QoS参数之间的重要性程度。因此，这种网络选择的方法没有考虑到个人判断的模糊性，不能够满足普通用户对目标网络的期望。另一方面，AHP方法在确定QoS参数的权重过程中需要不断的调整和检验判断矩阵的一致性，使其计算过程复杂，从而增加了网络选择的时间。

发明内容

本发明实施例提供一种实现网络选择的方法和装置，使网络选择更符合用户主观判断的模糊属性，满足普通用户对目标网络的期望。同时，缩短网络选择的时间。

本发明实施例公开了一种实现网络选择的方法，包括：确定当前网络的服务质量QoS参数集；在根据所确定的QoS参数集建立相应的系统层次结构后，构造以数值区间作为元素的第一判断矩阵，对所述第一判断矩阵进行计算后得到具有一致性的第二判断矩阵，利用所述第二判断矩阵，得到所述QoS参数集中相应参数的权重；由所述QoS参数集中相应参数的权重，确定候选网络和所述当前网络的QoS性能指标分别与预先设置的理想QoS性能指标之间的关系，利用所述关系选择相应的网络。

本发明实施例还公开了一种实现网络选择的装置，包括：参数集确定单元，用于确定当前网络的服务质量QoS参数集；参数权重获取单元，用于在根据所述参数集确定单元所确定的QoS参数集建立相应的系统层次结构后，构造以数值区间作为元素的第一判断矩阵，对所述第一判断矩阵进行计算后得到具有一致性的第二判断矩阵，利用所述第二判断矩阵，得到所述QoS参数集中相应参数的权重；选择单元，用于由所述参数权重获取单元获取的QoS参数集中相应参数的权重，确定候选网络和所述当前网络的QoS性能指标与预先设置的理想QoS性能指标之间的关系，利用所述关系选择相应的网络。

从上述本发明的实施例可以看出，本发明实施例利用数值区间作为判断矩阵的元素，表示QoS参数之间的重要性程度，因此，考虑了个人判断的模糊性，满足普通用户对目标网络的期望。同时，本发明实施例在构造第一判断矩阵后，不用调整和检验其一致性，通过数学变化就可获得具有一致性的第二判断矩阵，使得整个AHP方法计算过程简单，缩短了网络选择的时间。

附图说明

图1为本发明实现网络选择的方法的一个实施例流程图；

图2为本发明实现网络选择的方法的另一个实施例流程图；

图3为本发明基于三角模糊数的AHP方法的流程图；

图4为本发明GRA方法的流程图；

图5为本发明实现网络选择的方法的另一个实施例流程图；

图6为本发明UMADM方法的流程图；

图7为本发明实现网络选择的装置的一个实施例结构图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

请参阅图1，为本发明实现网络选择的方法的一个实施例流程图，包括以下步骤：

步骤101：确定当前网络的服务质量QoS参数集；

步骤102：在根据所确定的QoS参数集建立相应的系统层次结构后，构造以数值区间作为元素的第一判断矩阵，对所述第一判断矩阵进行计算后得到具有一致性的第二判断矩阵，利用第二判断矩阵，得到QoS参数集中相应参数的权重；

步骤103：由QoS参数集中相应参数的权重，确定候选网络和所述当前网路的QoS性能指标分别与预先设置的理想的QoS性能指标之间的关系，利用所述关系选择相应的网络。

上述实施例在网络选择中采用数值区间作为第一判断矩阵的元素，并对该判断矩阵进行计算后得到具有一致性的第二判断矩阵，利用第二判断矩阵，得到QoS参数集中相应参数的权重。其中，本实施例利用一个数值区间作为判断矩阵的元素考虑了个人判断的模糊性，符合普通用户对新网络的期望。同时，本实施例在构造第一判断矩阵后，不用调整和检验其一致性，通过数学变化就可获得具有一致性的第二判断矩阵，使得整个AHP方法计算过程简单，缩短了网络选择的时间。

请参阅图2，为本发明实现网络选择的方法的另一个实施例流程图。本实施例中，利用GRA(Grey Relation Analysis，灰度关联分析)方法确定候选网络的QoS性能指标。在本实施例中，网络覆盖区有两种可以支持某一类业务的网络，比如，UMTS(Universal Mobile Telecommunication System，通用无线通信系统)和Wimax(Worldwide Interoperability for Microwave Access，微波存取全球互通)，当终端在Wimax运行会话类业务并周期性检测业务QoS，发现业务的QoS达不到满足进而触发网络选择，包括以下步骤：

步骤201：HMS(Handover Management Service，切换管理服务器)从当前网络的NM(Network Manager，网络管理器)获取当前网络执行的业务类型，根据业务类型与之间的对应关系，确定会话类业务的QoS参数集；

其中，HMS用于进行跨网络切换判决和切换决策，UMTS和Wimax两个网络都与IP(Internet Protocol，网络协议)核心网相连，在IP核心网中至少有一个HMS。

为了确定业务类型与QoS参数集之间的对应关系，在网络选择前，预先选取会话类、流类、交互类和背景类作为异构网络切换中通用的业务类型，并确定带宽、时延、响应时间、抖动、BER(Bit Error Ratio，误比特率)、包丢失率、安全性和费用作为网络选择的QoS参数，为不同的业务类型设定不同的QoS参数集，设定的具体实施方式可以如表1所示。

表1业务类型与QoS参数集的设定方式

带宽

时延

响应时间

抖动

BER

包丢失率

安全性

费用

会话类

√

√

√

√

流类

√

√

√

√

√

√

交互类

√

√

√

√

√

背景类

√

√

√

√

上述步骤中，HMS除了从当前网络的NM获取当前网络执行的业务类型，根据业务类型与QoS参数集之间的对应关系，确定会话类的QoS参数集之外，还可以直接从当前网络的NM获取会话类的QoS参数集。

在Wimax中，NM所执行的操作可以由BS(Base Station，基站)来完成。

步骤202：HMS利用三角模糊数的AHP方法确定会话类的QoS参数集中相应参数的权重；

上述三角模糊数的AHP方法的具体实现方式请参阅图3，包括以下步骤：

步骤301：建立系统层次结构；

其中，系统的层次结构有两个：目标层和准则层。将目标网络设定为目标层，在本实施例中，目标网络即为符合会话类业务的最优QoS网络，将当前网络的QoS参数集设定为准则层，在本实施例中，当前网络的QoS参数集即为会话类的QoS参数集中时延、抖动、包丢失率、费用这四个参数。

步骤302：构造判断矩阵B；

其中，用三角模糊数b_ij(l，m，u)所确定的数值区间表示时延、抖动、包丢失率、费用这四个参数之间的重要性程度，b_ij(l，m，u)中的l表示b_ij的下界，m表示b_ij的中间值，u表示b_ij的上界。这里，采用“互补性标度”方式对每个参数进行标度，在表2所标度的范围内对l，m，u分别取值用以获得一个三角模糊数b_ij(l，m，u)。

例如，当用三角模糊数b_ij(l，m，u)表示时延和抖动之间的重要性程度时，根据表2的标度范围对b_ij(l，m，u)中的l，m，u分别取值，得到三角模糊数(0.5 0.50.561)，这个三角模糊数说明时延比抖动稍微重要一点。同样，用三角模糊数表示其它参数之间的重要性程度，并构成一个判断矩阵B，判断矩阵B中的元素b_ij表示参数i对参数j的重要性程度。

表2参数的标度方法

步骤303：对判断矩阵B分别按行和列求和，得到列向量r_i和行向量r_j；

其中， $r_i=\underset{k=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{ik}},i=\mathrm{1,2,3,4}$ $r_j=\underset{k=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{kj}},j=\mathrm{1,2,3,4}$

这里，r_i是一个三角模糊数。

步骤304：对列向量r_i和行向量r_j进行数学变换，得到一致性的判断矩阵R；

其中， $r_{\mathrm{ij}}=\frac{r_i-r_j}{a}+0.5,a=2\×(n-1);$ n为判断矩阵的阶数，本实施例中，n＝4。

步骤305：对判断矩阵R进行计算，得到每个QoS参数的综合程度值S；

其中，S_i为(S_i ^L，S_i ^M，S_i ^U)

步骤306：对综合程度值S进行计算，得到向量W′；

其中，d(A_i)＝min|V(S_i≥S_k)，k＝1，2，3，4

当m₁＜m₂时：

$V(S_1\&GreaterEqual;S_2)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{l_2-u_1}{(m_1-u_1)-(m_2-l_2)},& l_2<u_1;\\ 0,& l_2\&GreaterEqual;u_1\end{array}\right.$

当m₁＜m₂时：V(S₁≥S₂)＝1；

W′＝{d(A₁)，d(A₂)，d(A₃)，d(A₄)}

步骤307：对向量W′进行归一化处理，得到QoS参数的权重向量W。

其中，权重向量W中的元素分别对应四个参数的权重。

在确定了会话类的QoS参数集中相应参数的权重后，返回到网络选择的流程中，并执行步骤203。

步骤203：HMS根据会话类业务的QoS参数集从RADA(Radio AssessDatabase，无线接入数据库)中获取UMTS和Wimax的会话类的QoS参数值；

其中，HMS与RADA连接，RADA用于记录UMTS和Wimax的当前QoS信息。

上述UMTS和Wimax的会话类的QoS参数值构成比较序列X′_i(i＝1，2)保存在HMS中。

上述步骤203中，当网络中不存在RADA时，HMS可以直接从NM获取UMTS和Wimax的会话类的QoS参数值。

步骤204：HMS根据会话类的QoS参数集中相应参数的权重，采用GRA方法确定UMTS和Wimax的会话类的QoS性能指标分别与理想的会话类QoS性能指标之间的关联程度；

在网络选择前，预先对每个业务类型设定理想的QoS参数值，并构成参考序列Y保存在HMS中。

请参阅图4，上述实施例的步骤204中GRA方法包括以下步骤：

步骤401：将比较序列X′_i进行归一化处理，得到序列X_i；

步骤402：计算得到序列X_i和参考序列Y的关联系数；

关联系数计算公式为： ${\mathrm{\&Gamma;}}_{0,i}=\frac{{\mathrm{\&Delta;}}_{\min }+{\mathrm{\&Delta;}}_{\max }}{{\mathrm{\&Delta;}}_i^{\&prime;}+{\mathrm{\&Delta;}}_{\max }},i=\mathrm{1,2},$

其中， ${\mathrm{\&Delta;}}_i^{\&prime;}=\underset{j=1}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}{w}_j|y\left(j\right)-x_i\left(j\right)|,i=\mathrm{1,2},$ w_j为比较序列X′_i中各个分量的权重，

${\mathrm{\&Delta;}}_{\min }=\underset{(i,j)}{\min }\left(\right|y\left(j\right)-x_i\left(j\right)\left|\right),$

${\mathrm{\&Delta;}}_{\max }=\underset{(i,j)}{\max }\left(\right|y\left(j\right)-x_i\left(j\right)\left|\right),i=\mathrm{1,2};j=\mathrm{1,2,3,4}.$

Γ_0，1表示UMTS的会话类QoS性能指标与理想的会话类的QoS性能指标之间的关联系数，Γ_0，2表示Wimax的会话类的QoS性能指标与理想的会话类QoS性能指标之间的关联系数。

在确定UMTS和Wimax的会话类的QoS性能指标分别与理想的会话类QoS性能指标之间的关联系数后，返回到网络选择的流程中，执行步骤205。

步骤205：判断UMTS的会话类QoS性能指标与理想的会话类QoS性能指标之间的关联程度是否大于Wimax的会话类QoS性能指标与理想的会话类QoS性能指标之间的关联程度，如果是，进入步骤206，如果否，进入步骤207；

在这里，判断Γ_0，1是否大于Γ_0，2，如果是，UMTS的会话类QoS与理想的会话类QoS性能指标更具有关联性，如果否，Wimax的会话类QoS与理想的会话类QoS性能指标更具有关联性。

步骤206：选择UMTS作为服务网络，进行后续切换流程，结束本流程。

步骤207：选择Wimax作为服务网络，即终端不做切换。

在上述实施例的实现过程中，也可以不针对业务类型设定不同的参数集，即所有的业务类型均采用同一套QoS参数集。这样，在步骤201中，HMS直接获取Wimax的QoS参数集；在步骤203中，HMS从RADA中获取UMTS和Wimax的QoS参数值。

从上述实施例可以看出，三角模糊数的AHP方法利用三角模糊数表示参数之间的重要程度，因此，考虑了个人判断的模糊性，满足普通用户对目标网络的期望。同时，三角模糊数的AHP方法在构造判断矩阵后直接通过数学变换得到具有一致性的判断矩阵，使得整个AHP方法计算过程简单，缩短了网络选择的时间。

此外，本实施例采用多参数即本方案选取的时延、抖动、带宽、丢包率、响应时间、BER、安全性、费用这八个参数作为切换判决的参考，特别是增加了安全、费用这样的对用户来说较直观的参数，增强用户对网络选择的参与度。为不同业务类型选取不同的QoS参数集，这样确定的参数集更能反映业务特征，减少不必要的数据采集和处理，减少参数权重计算的复杂度。

请参阅图5，为本发明实现网络选择的方法的另一个实施例流程图。本实施例中，利用UMADM(Uncertain Multiple Attribute Decision Making，不确定多属性决策)方法确定候选网络的QoS性能指标。网络覆盖区有两种可以支持某一类业务的网络UMTS和Wimax，当终端在Wimax运行会话类业务并周期性检测业务QoS，发现业务的QoS达不到满足进而触发网络选择，包括以下步骤：

步骤501：HMS从当前网络NM获取当前网络执行的业务类型，根据业务类型与QoS参数集之间的对应关系，确定会话类的QoS参数集；

其中，业务类型与业务参数集的设定已经在前面进行了详细的描述，这里不再赘述。

上述步骤中，HMS除了从当前网络的NM获取当前网络执行的业务类型，根据业务类型与QoS参数集之间的对应关系，确定会话类的QoS参数集之外，还可以直接从当前网络的NM获取会话类的QoS参数集。

在Wimax中，NM所执行的操作可以由BS来完成。

步骤502：HMS利用三角模糊数的AHP方法确定会话类的QoS参数集中相应参数的权重；

由于前面已经对三角模糊数的AHP方法进行了详细的描述，故这里不再对其进行赘述。

步骤503：HMS根据业务类型从RADA中获取UMTS和Wimax的会话类的QoS参数值；

上述UMTS和Wimax的会话类的QoS参数值构成比较序列X′_i(i＝1，2)保存在HMS中。

当步骤501中HMS直接从NM获取会话类的QoS参数集时，在上述步骤203中，HMS从RADA中获取与该会话类的QoS参数集相同的参数值。

步骤504：HMS根据会话类的QoS参数集中相应参数的权重，采用UMADM方法确定UMTS、Wimax的会话类QoS性能指标和预先设置的理想的会话类QoS性能指标之间的接近程度。在网络选择前，预先对每个业务类型设定理想的QoS参数值，并构成参考序列Y保存在HMS中。

请参阅图6，上述实施例的步骤504中的UMADM方法包括以下步骤：

步骤601：根据参考序列Y和比较序列X′_i得到组合矩阵Q；

其中， $q_{\mathrm{ij}}=\left(\frac{Y}{X_i^{\&prime;}}\right),i=\mathrm{1,2,3};j=\mathrm{1,2,3,4}$

i表示候选网络的个数，j表示会话类业务参数集中参数的个数。

步骤602：对矩阵Q进行无量纲化处理，得到矩阵R；

其中，无量纲化的公式如下所示，上边的一组公式适用于效益型参数，下边的一组公式适用于成本型参数。效益型参数为越大越好的参数，例如带宽；成本型参数为越小越好的参数，例如时延、抖动等。

${r_{\mathrm{ij}}}^L=q_{\mathrm{ij}}^L/\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{q}_{\mathrm{ij}}^U,{r_{\mathrm{ij}}}^U=q_{\mathrm{ij}}^U/\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{q}_{\mathrm{ij}}^L$

${r_{\mathrm{ij}}}^L=(1/q_{\mathrm{ij}}^U)/\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}(1/q_{\mathrm{ij}}^L),{r_{\mathrm{ij}}}^U=(1/q_{\mathrm{ij}}^L)/\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}(1/q_{\mathrm{ij}}^U),i=\mathrm{1,2,3};j=\mathrm{1,2,3,4}$

步骤603：计算得到每个候选网络的综合值

其中， ${\tilde{z}}_i=\underset{j=1}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}{w}_j{\tilde{r}}_{\mathrm{ij}},i=\mathrm{1,2,3}$

步骤604：计算得到综合值的可能度矩阵P；

其中， $p_{\mathrm{ij}}=p({\tilde{z}}_i\&GreaterEqual;{\tilde{z}}_j)=\frac{\min \{l_{{\tilde{z}}_i}+l_{{\tilde{z}}_j},\max (z_i^U-z_j^L,0)\}}{l_{{\tilde{z}}_i}+l_{{\tilde{z}}_j}},l_{{\tilde{z}}_i}=z_i^U-z_i^L,l_{{\tilde{z}}_j}=z_j^U-z_j^L$

步骤605：对可能度矩阵P按行求和，得到排序向量V；

其中， $v_i=\underset{j=1}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}{p}_{\mathrm{ij}},i=\mathrm{1,2,3}$

v₁表示理想的会话类QoS性能指标，v₂表示UMTS的会话类QoS性能指标，v₃表示Wimax的会话类QoS性能指标。

在确定了UMTS、Wimax和理想的会话类QoS性能指标后，返回到网络选择的流程中，执行步骤505。

步骤505：判断UMTS的会话类QoS性能指标与理想的会话类QoS性能指标之间的接近程度是否大于Wimax的会话类QoS性能指标与理想的会话类QoS性能指标之间的接近程度，如果是，进入步骤506，如果否，进入步骤507；

V向量中，判断v₂与v₁接近程度是否大于v₃与v₁的接近程度，如果是，UMTS的会话类QoS与理想的会话类QoS性能指标更接近，如果否，Wimax的会话类QoS与理想的会话类QoS性能指标更接近。

步骤506：选择UMTS作为服务网络，进行后续切换流程，结束本流程；

步骤507：选择Wimax作为服务网络，即终端不做切换。

本实施例与前一个实施例的区别在于利用UMADM方法确定候选网络的QoS性能指标。同样利用三角模糊数表示参数之间的重要程度，因此，考虑了个人判断的模糊性，满足普通用户对目标网络的期望。同时，本发明实施例在构造第一判断矩阵后，不用调整和检验其一致性，通过数学变化就可获得具有一致性的第二判断矩阵，使得整个AHP方法计算过程简单，缩短了网络选择的时间。

此外，本实施例采用多Qos参数即本方案选取的时延、抖动、带宽、丢包率、响应时间、BER、安全性、费用这八个参数作为切换判决的参考，特别是增加了安全、费用这样的对用户来说较直观的参数，增强用户对网络选择的参与度。为不同业务类型选取不同的QoS参数集，这样确定的参数集更能反映业务特征，减少不必要的数据采集和处理，减少参数权重计算的复杂度。

以上实施例以当前网络为Wimax网络，候选网络为UMTS网络，在运行会话类业务为例说明的本发明的网络选择的方法，但本发明不限于这两个网络和会话类业务，比如当前网络为UMTS网络，候选网络为多个时，业务类型为流类业务，其网络选择的方法和上述实施例类似，此处不再赘述。请参阅图7，为本发明实现网络选择的装置的一个实施例结构图，该装置包括参数集确定单元701、参数权重获取单元704和选择单元703。下面结合该装置的工作原理进一步介绍其内部结构以及连接关系。

参数集确定单元701，用于确定当前网络的服务质量QoS参数集；

参数权重获取单元702，用于在根据参数集确定单元701所确定的QoS参数集建立相应的系统层次结构后，构造以数值区间作为元素的第一判断矩阵，对所述第一判断矩阵进行计算后得到具有一致性的第二判断矩阵，利用所述第二判断矩阵，得到QoS参数集中相应参数的权重；

选择单元703，用于由参数权重获取单元702获取的QoS参数集中相应参数的权重，确定候选网络和所述当前网络的QoS性能指标分别与理想QoS性能指标之间的关系，根据所述关系选择相应的网络。

其中，参数权重获取单元702包括：

层次结构建立单元704，用于根据参数集确定单元701所确定的QoS参数集建立系统层次结构；

判断矩阵构造单元705，用于在层次结构建立单元704建立层次结构后，构造以数值区间作为元素的第一判断矩阵；

参数权重确定单元706，用于对判断矩阵构造单元705构造的判断矩阵进行计算后得到具有一致性的第二判断矩阵，利用第二判断矩阵，得到QoS参数集中相应参数的权重；

该装置还包括：

参数关系设定单元707，用于在预先确定的QoS参数范围内，根据业务类型设定所述业务类型与QoS参数集之间的对应关系。

本实施例中，矩阵构造单元所构造的判断矩阵利用数值区间作为元素，解决了现有网络选择中判断矩阵中的元素为一个数字而带来的没有考虑个人判断的模糊性，不符合普通用户对新网络的期望的问题。并且，参数集设定单元为不同业务类型选取不同的QoS参数集，这样确定的参数集更能反映业务特征，减少不必要的数据采集和处理，减少参数权重计算的复杂度。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序包括如下步骤：确定当前网络的服务质量QoS参数集；在根据所确定的QoS参数集建立相应的系统层次结构后，构造以数值区间作为元素的第一判断矩阵，对所述第一判断矩阵进行计算后得到具有一致性的第二判断矩阵，利用所述第二判断矩阵，得到所述QoS参数集中相应参数的权重；由所述QoS参数集中相应参数的权重，确定候选网络和所述当前网络的QoS性能指标分别与预先设置的理想QoS性能指标之间的关系，利用所述关系选择相应的网络。所述的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应该视为本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种实现网络选择的方法，其特征在于，包括：

确定当前网络的服务质量QoS参数集；

在根据所确定的QoS参数集建立相应的系统层次结构后，构造以数值区间作为元素的第一判断矩阵，对所述第一判断矩阵进行计算后得到具有一致性的第二判断矩阵，利用所述第二判断矩阵，得到所述QoS参数集中相应参数的权重，其中，将目标网络设定为目标层，将当前网络的QoS参数集设定为准则层，对所述第一判断矩阵分别按照公式

求和，得到列向量r_i和行向量r_j，所述公式中的b_ik和b_kj表示所述当前网络的服务质量QoS参数集中各参数之间的重要程度，n为所述QoS参数集中参数的个数，对所述列向量r_i和行向量r_j按照公式

进行数学变换，得到具有一致性的第二判断矩阵R，对所述第二判断矩阵R按照公式

进行计算，得到所述QoS参数集中每个Qos参数的综合程度值S，对所述综合程度值S按照公式d(A_i)＝minV(S_i≥S_k)，k＝1，2，......n进行计算，得到向量W′，所述向量W′中的元素为d(A_i)，i＝1，2，...n，对所述向量W′进行归一化处理，得到QoS参数的权重向量W；

由所述QoS参数集中相应参数的权重，确定候选网络和所述当前网络的QoS性能指标分别与预先设置的理想QoS性能指标之间的关系，利用所述关系选择相应的网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定当前网络的服务质量QoS参数集之前还包括：

在预先确定的QoS参数范围内，根据业务类型设定所述业务类型与QoS参数集之间的对应关系；

则所述确定当前网络的服务质量QoS参数集为从当前网络的网络管理器NM获取当前网络执行的业务类型，根据业务类型与QoS参数集之间的对应关系，确定与当前网络执行的业务类型相对应的QoS参数集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先确定的QoS参数范围包括：

带宽、时延、响应时间、抖动、误比特率BER、包丢失率、安全性、和费用。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述业务类型包括：

会话类、流类、交互类和背景类。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定当前网络的服务质量QoS参数集包括：

从当前网络的NM获取与当前网络执行的业务类型相对应的QoS参数集。

6.根据权利要求1、2或5任意一项所述的方法，其特征在于，所述由QoS参数集中相应参数的权重，确定候选网络和所述当前网络的QoS性能指标分别与预先设置的理想QoS性能指标之间的关系，利用所述关系选择相应的网络包括：

由灰度关联分析GRA方法根据所述QoS参数集中相应参数的权重确定候选网络和所述当前网络的QoS性能指标，根据所述候选网络和所述当前网络的QoS性能指标与预先设定的理想QoS性能指标之间的关联程度选择相应的网络。

7.根据权利要求1、2或5任意一项所述的方法，其特征在于，所述由QoS参数集中相应参数的权重，确定候选网络和所述当前网络的QoS性能指标分别与理想QoS性能指标之间的关系，利用所述关系选择相应的网络包括：

由不确定多属性决策UMADM方法根据所述QoS参数集中相应参数的权重确定候选网络和所述当前网络的QoS性能指标，根据所述候选网络和当前网络的QoS性能指标与预先设定的理想QoS性能指标之间的接近程度选择相应的网络。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构造以数值区间作为元素的第一判断矩阵包括：

根据对系统层次结构中准则层的参数进行的标度，在所述标度的范围内获取所述数值区间的上界值、中间值、和下界值；

构造以数值区间作为元素的第一判断矩阵。

9.一种实现网络选择的装置，其特征在于，包括：

参数集确定单元，用于确定当前网络的服务质量QoS参数集；

参数权重获取单元，用于在根据所述参数集确定单元所确定的QoS参数集建立相应的系统层次结构后，构造以数值区间作为元素的第一判断矩阵，对所述第一判断矩阵进行计算后得到具有一致性的第二判断矩阵，利用所述第二判断矩阵，得到所述QoS参数集中相应参数的权重，其中，将目标网络设定为目标层，将当前网络的QoS参数集设定为准则层，对所述第一判断矩阵分别按照公式 $r_i=\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{b}_{\mathrm{ik}},i=\mathrm{1,2},...n,$ $r_j=\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{b}_{\mathrm{kj}},i=\mathrm{1,2},...n$ 求和，得到列向量r_i和行向量r_j，所述公式中的b_ik和b_kj表示所述当前网络的服务质量QoS参数集中各参数之间的重要程度，n为所述QoS参数集中参数的个数，对所述列向量r_i和行向量r_j按照公式

进行数学变换，得到具有一致性的第二判断矩阵R，对所述第二判断矩阵R按照公式

进行计算，得到所述QoS参数集中每个Qos参数的综合程度值S，对所述综合程度值S按照公式d(A_i)＝minV(S_i≥S_k)，k＝1，2，......n进行计算，得到向量W′，所述向量W′中的元素为d(A_i)，i＝1，2，...n，对所述向量W′进行归一化处理，得到QoS参数的权重向量W；

选择单元，用于由所述参数权重获取单元获取的QoS参数集中相应参数的权重，确定候选网络和所述当前网络的QoS性能指标与预先设置的理想QoS性能指标之间的关系，利用所述关系选择相应的网络。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述参数权重获取单元包括：

层次结构建立单元，用于根据所述参数集确定单元所确定的QoS参数集建立系统层次结构；

判断矩阵构造单元，用于在所述层次结构建立单元建立层次结构后，构造以数值区间作为元素的第一判断矩阵；

参数权重确定单元，用于对所述判断矩阵构造单元构造的判断矩阵进行计算后得到具有一致性的第二判断矩阵，利用所述第二判断矩阵，得到所述QoS参数集中相应参数的权重。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：

参数关系设定单元，用于在预先确定的QoS参数范围内，根据业务类型设定所述业务类型与QoS参数集之间的对应关系。

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