CN102572982B - 一种用于异构车辆通信网络的多属性切换判决方法 - Google Patents
一种用于异构车辆通信网络的多属性切换判决方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种用于异构车辆通信网络的多属性切换判决方法，其包括以下步骤：切换管理实体读取领域网络报告缓存实体中候选网络的信息，并计算候选网络的覆盖区域直径；移动预测信息管理实体获取移动用户的位置信息和速度信息，并发送给切换管理实体；估计移动用户在各邻居接入网络中的可能驻留时间、吞吐量，吞吐量比不进行切换时的吞吐量高的候选网络加入备选列表；切换管理实体根据服务质量要求使用层次分析法确定最优的目标接入网络；等当前接入网络信号强度下降到阈值时发送切换执行命令进行切换。本发明避免了车辆在行驶通过异构接入网络覆盖区域时的不必要切换，减少了切换时延并保证了通信的连续性。
Description
技术领域
本发明涉及异构车辆通信网络领域，更具体的，它涉及将基于移动预测的多属性切换判决算法用于多接口移动节点或多接口移动路由器在异构车辆通信网络中的切换方法。
背景技术
近几年来，车辆通信网络逐渐成为智能交通系统(Intelligent Transport System，ITS)领域中的热点问题。各国都致力于把先进的通信技术，如IEEE 802.11、3G蜂窝以及卫星通信等无线网络接入技术应用到交通系统中，保障车辆安全、高效运行的同时，也能为高速移动用户提供无处不在的信息服务。为了保障用户跨多种接入网络移动时会话的连续性，异构网络移动性管理技术，尤其是垂直切换技术是亟待解决的关键问题；而垂直切换过程中，杜绝不必要的切换、减少切换次数以避免切换对通信连续性的影响则是切换判决算法设计的目标。
现有的切换判决方法大多只考虑到了接收信号强度和带宽两个切换判决因素，忽略了车辆通信网络的自身特征，也没有结合最新的移动性管理技术和切换技术。考虑到车辆通信网络具有以下两个特点：节点移动性高、由不同技术的接入网络构成(异构)，本发明涉及的切换判决算法综合了移动预测技术、NEMO技术和IEEE802.21技术优化切换流程、缩短切换时延，避免了车辆节点在行驶通过异构接入网络覆盖区域时进行不必要的切换，以保证通信的连续性。
IEEE 802.21(媒质独立切换，Medium Independent Handover，又称MIH)是IEEE 802.21工作组针对异构网络切换技术而提出的解决方案，其目的是屏蔽异构网络的物理层、MAC层细节，向上层提供切换所需要的信息，支持移动终端和接入网络的合作。功能服务是802.21的核心，包括事件服务(Medium Independent Event Service，MIES)、命令服务(MediumIndependent Command Service，MICS)和信息服务(Medium Independent Information Service，MIIS)。MIES根据链路特性、链路状态及链路质量的动态变化提供事件分类、事件筛选和事件报告；MICS使得MIH用户能够管理和控制与切换、移动相关的链路行为；MIIS提供周围网络的详细特性和服务。车辆节点或移动子网可以利用这些信息更有效地接入系统和确立切换判决等切换策略。
网络移动性(NEMO)基本支持协议是一种应用于车辆通信网络中的移动性管理协议，它在移动路由器MR(Mobile Router)和其家乡代理HA(Home Agent)之间构建双向隧道来提供透明的移动性支持。NEMO基本支持协议只能提供单一接口的移动性支持，在移动子网和家乡代理之间构建单一隧道，可以通过对NEMO进行扩展使它支持多接口移动性管理。如果将其扩展为多接口，可以有效地扩大终端或子网的移动范围，提高传输的可靠性，并实现负载均衡。
由于不同无线接入技术的发射功率和数据速率不同，其覆盖范围也不尽相同。考虑到车辆的快速移动性，其在不同网络中的驻留时间也不相同。若驻留时间很短，虽然切换后可以获得较大的数据速率，但很快又要发生切换，切换的代价大于短时间的高速数据传输的优势。因此可以考虑将移动预测技术应用到车辆用户切换管理中，其中车辆的速度可以通过GPS和车载传感器获得，帮助对车辆的运动进行预测，计算车辆在网络的驻留时间，并基于驻留时间和对当前车辆切换后能或得的传输速率对切换前后的吞吐量进行估计；而接入网络的位置和发射功率等信息可以通过接入后备网络或车车通信获得，帮助选择合适的接入网络。这样能提前获得接入网络信息，在链路断开前触发切换过程，在一定程度上减小了无线信号的不稳定性，降低了切换时延。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于异构车辆通信网络的多属性切换判决方法，从而实现车辆节点或移动子网在异构网络间的无缝切换，保证通信的连续性，改善用户体验。
为达到以上目的，本发明所采用的解决方案是：
一种用于异构车辆通信网络的多属性切换判决方法，其包括以下步骤：
切换管理实体读取领域网络报告缓存实体中候选网络的信息，并计算候选网络的覆盖区域直径；
移动预测信息管理实体获取移动用户的位置信息和速度信息，并发送给切换管理实体；
切换管理实体根据候选网络的覆盖区域直径逐一估计移动用户在各邻居接入网络中的可能驻留时间；
切换管理实体同时根据候选网络的动态网络信息估计移动用户在各候选网络中可获得的传输速率，估计出移动用户在各候选网络中可获得的吞吐量，吞吐量比不进行切换时的吞吐量高的候选网络加入备选列表；
切换管理实体获取应用层的服务质量要求，并根据服务质量要求使用层次分析法确定最优的目标接入网络；
等当前接入网络信号强度下降到阈值时发送切换执行命令进行切换。
进一步，所述移动用户之间通过互相通信发现新的接入网络可用或当前接入网的信号强度持续下降时，切换管理实体读取异构网络信息并存入邻居网络报告缓存实体中。
所述覆盖区域直径采用地面双线模型进行近似计算；可能驻留时间采用覆盖区域直径/车辆的行驶速度计算；吞吐量采用可能驻留时间*数据速率计算。
所述层次分析法的目标层为选择最优的接入网络，中间层为7个比较指标，方案层为所有候选接入网络Y；针对应用层不同类型服务质量要求的业务分别构造实时业务成对比矩阵ART，非实时业务成对比矩阵ANRT和尽力而为业务成对比矩阵ABE，其中比较指标为带宽回报指数x1，归一化信号强度x2，时延回报指数x3，丢包率x4，可获得的吞吐量x5，设备功耗x6及服务费用x7，并检验成对比矩阵的随机一致性比率CR，若可接受则求其最大特征值对应的特征向量，标准化后作为实时业务成对比矩阵权向量URT，非实时业务成对比矩阵权向量UNRT和尽力而为业务成对比矩阵权向量UBE；成对比较备选接入网络列表中接入网络yi，按业务类型构造成实时业务成对比矩阵BRTj，非实时业务成对比矩阵BNRTj或尽力而为业务成对比矩阵BBEj，求其权重ωxj(Y)及随机一致性比率CR，若满足一致性要求则计算总分数ωz(yi)＝∑ujωxj(yi)，其中总分数最高的yi即为最优接入网络。
本发明提出的算法综合考虑了车辆移动性、从MIH服务获得的邻居网络的静态、动态信息以及不同应用的QoS需求，具体包括以下步骤：
首先，当车辆节点MN或移动子网MR开机接入服务网络(SN，Serving Network)后，切换管理实体(HM，Handover Management)注册MIH功能(MIHF)；当车辆通过车车通信发现新的接入网络可用或SN的信号强度持续下降时，使用MIH功能向MIIS服务器获取异构网络信息(HNI，Heterogeneous Network Information)报告，并将其中的信息存入邻居网络报告缓存实体(NNR，NeighborNetworkReport)中；HM读取NNR中候选网络(CN，CandidateNetwork)的静态网络信息，根据NNR中CN的接入点(PoA，Point of Attachment)位置和发射功率计算该CN的覆盖区域直径，这样可以不必再对CN进行扫描和通信，减少了切换的时延；同时由于动态网络信息具有时变性，HM通过SN接入后备网络以获取CN的动态网络信息；随后移动预测信息管理实体(MPM，Mobility Prediction Management)通过车载GPS设备和车身传感器获取车辆当前位置信息和行驶速度信息综合后送给HM，由HM结合已计算出的CN覆盖区域直径逐一估计MN或MR在各邻居接入网络中的可能驻留时间，同时根据获得的动态网络信息估计MN在各CN中可获得的传输速率，进而估计在各CN中可获得的吞吐量，若吞吐量TCNi比不进行切换时的吞吐量TSN高则将该CN加入备选列表，否则不考虑；最后HM获取应用层的服务质量(QoS)要求，并根据这个要求使用层次分析(AHP)法确定最优的目标接入网络；等当前接入网络信号强度下降到阈值时发送切换执行命令HO_Decision，开始切换的过程。
所述的覆盖区域直径针对不同的场景有不同的计算方法，可根据具体场景来选择，例如根据地面双线模型进行近似计算；可能驻留时间一般采用覆盖区域直径/车辆的行驶速度计算；吞吐量一般采用可能驻留时间*数据速率计算。
由于采用了上述方案，本发明具有以下特点：本发明结合了移动预测技术、NEMO技术和IEEE802.21技术，综合考虑多个属性对切换的影响，可以避免MN或MR进行频繁的切换。本发明中引入了一个集中式切换管理实体(HM)和一个移动预测信息管理实体(MPM)两个管理实体来实施多属性的切换判决算法。HM用来实现无缝垂直切换，并且是唯一的MIH用户；MPM负责获取和管理车辆的移动信息，如位置和速度信息等，还包括与其他车辆的交互。这样的设计在增加了系统灵活性的同时最低程度地减少了已有模块和应用的改动。同时本发明还定义了一个异构网络信息报告(HNI)，为实施切换判决、优化切换过程提供有效的二层和三层信息服务。此报告通过抽取IEEE802.21MIIS中的接入点容器(PoA Container)和接入网容器(Access Network Container)中的信息合并而成，包括以下信息元(IE，InformationElement)：MAC地址、信道频段、位置、子网前缀、发射功率等接入点(PoA)信息元；网络类型、漫游参数、费用等接入网络(CN)信息元。通过将两个容器合并成一个大大较少网络负载以及信息处理和检索时延。本发明避免了车辆在行驶通过异构接入网络覆盖区域时的不必要切换，降低了切换时延并保证了通信的连续性。
附图说明
图1为多属性切换判决算法的应用场景图；
图2为多属性切换判决算法的MIH框架结构图；
图3为多属性切换判决算法的切换判决流程图；
图4为最优接入网络选择的层次结构模型。
具体实施方式
以下结合附图所示实施例对本发明作进一步的说明。
本发明的实施场景如图1所示。接入网络按空间范围可以划分为不同的域，每个区域都有一个MIIS服务器负责维护区域内的网络信息，提供MIIS服务，节点的MIH应用框架结构如图2所示。整个道路范围有蜂窝网络覆盖，其中某些区域有较高的数据速率但覆盖范围较小的无线局域网(WLAN)覆盖。本发明的实施例为车辆(移动节点MN或移动子网MR)在道路上行驶穿过不同网络的覆盖区域，为了避免频繁切换，保证通信的连续性，在车辆进入接入网络覆盖范围之前进行快速切换判决的过程。
以车辆节点MN/MR在道路上移动并切换为例，实施例中的切换判决方法包括如下步骤，如图3中所示：
MN/MR当前在蜂窝网的覆盖范围中行驶，通过基站BS和接入路由器接入Internet，与对应节点进行通信。HM周期性地向MIIS服务器发送MIH_Get_Information.Request原语订阅HNI报告，通过MIIS服务器回复MIH_Get_Information.Responds原语和HNI报告，MN和MR得知前方WLAN的存在，并读取HNI报告中的WLAN静态网络信息，包括MAC地址、信道状态、网络前缀、接入点位置、发射功率等，并将这些静态信息存入邻居网络报告(NNR，Neighbor Network Report)缓存中。
MN/MR收到本地MIHF实体发来的MIH_Link_Going_Down事件时切换判决过程被触发；或者移动节点MN/MR通过与反方向行驶的MN进行信息交互，MPM实体发现车辆即将进入数据速率较高的WLAN的覆盖范围，切换判决过程同样被触发。
MN/MR的HM实体读取NNR中的接入网络静态信息，根据接入网络的发射功率计算该接入网络的覆盖区域直径；同时HM通过当前的接入网络接入后备网络以获取邻居接入网络的动态网络信息(如丢包率、传输时延、可用带宽、传输速率等)。
随后MPM通过车载GPS设备获取车辆当前位置信息、通过车身传感器获取行驶速度信息综合后送给HM，再由HM结合已计算出的网络覆盖区域直径逐一地估计MN或MR在WLAN中的可能驻留时间tstay，结合HM获得的动态网络信息估计在WLAN中的传输速率，进而计算在WLAN中可能获得的吞吐量。
假设搭载MN/MR的车辆行驶速度较慢，则其在WLAN的可能驻留时间tstay较大，同时结合获得的传输速率，估计可获得的吞吐量，若大于蜂窝网的吞吐量，则将WLAN加入候选网络列表中，反之则不把该WLAN作为备选接入网络，而是考虑在蜂窝网的小区间进行切换，以避免频繁的切换。
最后MN/MR的HM实体获取应用层的服务质量(QoS)要求，根据这个要求使用层次分析法(AHP)进行分析并确定最优的目标接入网络，具体步骤如下：构建层次结构模型，如图4所示，目标层为选择最优的接入网络，中间层为7个比较指标X，方案层为所有候选接入网络Y；针对应用层不同类型(QoS要求)的业务分别构造实时业务成对比矩阵ART，非实时业务成对比矩阵ANRT和尽力而为(Best Effort)业务成对比矩阵ABE，其中比较指标为带宽回报指数x1，归一化信号强度x2，时延回报指数x3，丢包率x4，可获得的吞吐量x5，设备功耗x6及服务费用x7，并检验成对比矩阵的随机一致性比率CR，若可接受(＜0.1)则求其最大特征值对应的特征向量，标准化后作为权向量URT，UNRT和UBE(分别对应上述三种业务的成对比矩阵)；成对比较备选接入网络列表中接入网络yi，按业务类型构造成对比矩阵BRTj，BNRTj或BBEj，求其权重ωxj(Y)及随机一致性比率CR，若满足一致性要求则计算总分数ωz(yi)＝∑ujωxj(yi)，其中总分数最高的yi即为最优接入网络。
随后发送切换执行命令HO_Decision，开始切换的过程。
本发明结合了移动预测技术、NEMO技术和IEEE802.21技术，综合考虑多个属性对切换的影响，可以避免MN或MR进行频繁的切换。本发明中引入了一个集中式切换管理实体(HM)和一个移动预测信息管理实体(MPM)两个管理实体来实施多属性的切换判决算法。HM用来实现无缝垂直切换，并且是唯一的MIH用户；MPM负责获取和管理车辆的移动信息，如位置和速度信息等，还包括与其他车辆的交互。从而，在增加了系统灵活性的同时最低程度地减少了已有模块和应用的改动。同时本发明还定义了一个异构网络信息报告(HNI)，为实施切换判决、优化切换过程提供有效的二层和三层信息服务。此报告通过抽取IEEE802.21MIIS中的接入点容器(PoA Container)和接入网容器(Access Network Container)中的信息合并而成，包括以下信息元(IE，Information Element)：MAC地址、信道频段、位置、子网前缀、发射功率等接入点(PoA)信息元；网络类型、漫游参数、费用等接入网络(CN)信息元。通过将两个容器合并成一个大大较少网络负载以及信息处理和检索时延。本发明避免了车辆在行驶通过异构接入网络覆盖区域时的不必要切换，降低了切换时延并保证了通信的连续性。
上述的对实施例的描述是为便于该技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对这些实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此，本发明不限于这里的实施例，本领域技术人员根据本发明的揭示，对于本发明做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种用于异构车辆通信网络的多属性切换判决方法，其特征在于：其包括以下步骤：
切换管理实体读取领域网络报告缓存实体中候选网络的信息，并计算候选网络的覆盖区域直径；
移动预测信息管理实体获取移动用户的位置信息和速度信息，并发送给切换管理实体；
切换管理实体根据候选网络的覆盖区域直径逐一估计移动用户在各邻居接入网络中的可能驻留时间；
切换管理实体同时根据候选网络的动态网络信息估计移动用户在各候选网络中可获得的传输速率，估计出移动用户在各候选网络中可获得的吞吐量，吞吐量比不进行切换时的吞吐量高的候选网络加入备选列表；
切换管理实体获取应用层的服务质量要求，并根据服务质量要求使用层次分析法确定最优的目标接入网络；
等当前接入网络信号强度下降到阈值时发送切换执行命令进行切换；
所述覆盖区域直径采用地面双线模型进行近似计算；可能驻留时间采用覆盖区域直径/车辆的行驶速度计算；吞吐量采用可能驻留时间*数据速率计算。
2.如权利要求1所述的用于异构车辆通信网络的多属性切换判决方法，其特征在于：所述移动用户之间通过互相通信发现新的接入网络可用或当前接入网的信号强度持续下降时，切换管理实体读取异构网络信息并存入邻居网络报告缓存实体中。
3.如权利要求1所述的用于异构车辆通信网络的多属性切换判决方法，其特征在于：所述层次分析法的目标层为选择最优的接入网络，中间层为7个比较指标，方案层为所有候选接入网络Y；针对应用层不同类型服务质量要求的业务分别构造实时业务成对比矩阵ART，非实时业务成对比矩阵ANRT和尽力而为业务成对比矩阵ABE，其中比较指标为带宽回报指数x1，归一化信号强度x2，时延回报指数x3，丢包率x4，可获得的吞吐量x5，设备功耗x6及服务费用x7，并检验成对比矩阵的随机一致性比率CR，若可接受则求其最大特征值对应的特征向量，标准化后作为实时业务成对比矩阵权向量URT，非实时业务成对比矩阵权向量UNRT和尽力而为业务成对比矩阵权向量UBE；成对比较备选接入网络列表中接入网络yi，按业务类型构造成实时业务成对比矩阵BRTj，非实时业务成对比矩阵BNRTj或尽力而为业务成对比矩阵BBEj，求其权重ωxj(Y)及随机一致性比率CR，若满足一致性要求则计算总分数ωz(yi)＝∑ujωxj(yi)，其中总分数最高的yi即为最优接入网络。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
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Granted publication date: 20140917 Termination date: 20201208 |