CN102984760A - 一种异构无线网络间垂直切换的判决方法 - Google Patents

Abstract

本发明针对现有的垂直切换判决方法无法实现复杂环境有效决策的问题，公开了一种两步决策垂直切换判决方法。该方法首先引入预决策的机制对候选网络进行筛选和分级，通过预决策的网络才进入下一步的决策。对于资源受限或电量较低的移动终端，不再进行后续的判决，而是直接在通过预决策后分级最高的候选网络列表中随机挑选。然后，使用层次分析法判决矩阵进行动态权重和一致性调整，应用简单加权法计算候选网络列表中各个网络的表现得分值，整个系统执行对得分最高的网络的切换。通过本发明的方案，能够根据实时网络条件动态地调整判决参数，并选出最佳的切换网络。该方法能拥有更好的决策一致性，增大不同候选网络区别度并且使整个网络负载更加平衡。

Description

一种异构无线网络间垂直切换的判决方法

技术领域

本发明涉及异构网络间的无缝切换，尤其涉及一种在异构无线网络中进行无缝垂直切换的判决方法。

背景技术

移动通信的快速发展，越来越多的移动主机能够具备接入不同网络的能力，包括WIFI，TD-SCDMA，WIMAX和WCDMA等。因此，移动用户将面临大量可供选择的不同网络同时存在于用户选择列表中的情况。异构网络融合成为3G、4G以及未来网络中不得不面对的一种趋势。在未来的无线网络环境中，异构网络间的无缝切换是必不可少的，也是未来网络研究中的一个难点。

在异构网络中，切换分为水平切换(HHO)和垂直切换(VHO)两种。相比于水平切换，垂直切换由于发生在不同结构的网络中，其切换方式和实施更为复杂。在垂直切换中，最难解决的问题之一就是切换判决方法与策略，需要从网络参数和网络状况不同的网络中选出最适合当前业务的网络并实施切换。判决方法必须计算影响网络性能的各种参数的权重，并在用户意愿、单个用户网络使用的最优化和整个网络环境的有效利用之间做出权衡。

目前已有很多关于切换判决的方法，但是这些方法仍然存在一定的缺陷：

1)使用模糊逻辑的判决方法，缺少对候选网络的筛选机制，使得对一些明显不合乎网络业务要求的网络的计算占据了系统的资源。

2)采用简单的单属性参数的判决方法，可以进行快速有效的切换判决，但这种简单的判决策略很难在复杂的网络环境中找到适合的网络，并且还有可能会导致严重的乒乓效应和切换掉话。

3)使用静态估计各个参数权重的判决方法，不能够动态的反应实时的网络环境，无法根据网络环境的变化自适应地调节切换策略，当整个网络条件恶化时，不能有效的做出反应和调整。

发明内容

本发明针对现有的垂直切换判决方法无法实现复杂环境有效决策的问题，提出了一种两步决策垂直切换判决方法，通过本发明的方案，能够根据实时网络条件动态地调整判决参数，并选出最佳的切换网络。该方法能拥有更好的决策一致性，增大不同候选网络区别度并且使整个网络负载更加的平衡。

为了实现上述目的，解决相应的技术问题，本发明提供了一种两步决策的异构无线网络间的垂直切换判决方法，其特征在于：

A：首先，在一般的切换判决流程之前，增加了一个对候选网络筛选和排列的预判决机制。使用M_i＝∏(F(Pmain_i-Pmain_th))×∑(F(Psec_i-Psec_th))的快速估计公式来筛选和排列检测到的可用网络，包括可用带宽、时延、误码率、抖动、RSS(received signal strength接受信号强度)在内的五种网络属性作为估测指标。不同业务类型，参数的重要性不同，对于会话类业务，使用时延、误码率和RSS值作为主要参数，而抖动和可用带宽则作为辅助参数。主要参数决定了候选网络是否能够满足业务的最低需要，并进入下一步的中深度筛选；辅助参数负责将满足业务最低要求的网络按照对辅助参数的符合度进行分级排列。快速估计公式中，Pmain_i代表主要参数的实时值，Pmain_th代表主要参数的设定阈值，Psec_i代表次要参数的实时值，Psec_th代表次要参数的阈值，F(x)代表单位阶跃函数。M_i的值代表了在快速估计中候选网络的优先度，如果M_i是0，则这个网络将被从候选列表中删除，M_i的值大的候选网络将有更大的选择优先度。

B：在完成整个快速估计阶段后，判断列表S中所有级别候选网络，如果列表都为空，那么移动终端继续保持现有链接；如果只有一个网络，那么移动设备将切换到这个网络；如果超过一个网络在S的最高级别的候选网络列表中，那么这些网络将被加入到列表S2中，并进行进一步判决。对于资源受限或电量较低的移动终端，不再进行后续的判决，而是直接在通过预决策后分级最高的候选网络列表中随机挑选。

C：构建AHP层次分析法矩阵将m个候选网络中的n个实时参数构建成网络环境参数矩阵

五个参数分别为可用带宽、时延、误码率、抖动、RSS(received signal strength接受信号强度)。

D：为消除各参数的指数效应，实时网络参数矩阵通过公式

对矩阵的每一列进行参数归一化整理，整理后结果为

E：用公式

来反映各参数在实时网络中的波动，即对切换判决的重要程度。自适应矩阵中各个元素可以按g_ij＝s_i/s_j计算为

F：采用公式 $H^{\left(k\right)}=(h_{\mathrm{ij}}^{\left(k\right)}=\left\{\begin{array}{cc}{h}_{\mathrm{ij}}& i=k\\ h_{\mathrm{kj}}/h_{\mathrm{ki}}& i\≠k\end{array}\right.)$ 和 $p_{\mathrm{ij}}=h_{\mathrm{ij}}^{\left(1\right)}\·h_{\mathrm{ij}}^{\left(2\right)}\·h_{\mathrm{ij}}^{\left(3\right)}\·\·\·h_{\mathrm{ij}}^{\left(n\right)}$ 来对新判决矩阵进行调整，Q＝(q_ij)是新的最终判决矩阵。其中q_ij＝(p_ij)^1/n，

这样，最终判决矩阵完全满足矩阵的一致性判定且不需要再进行一致性校验。

G：用特征值法Q×n_max＝n_max×w计算各个影响因素的权重，矩阵Q是专家判决矩阵经过动态自适应调整和一致性调整后的最终判决矩阵，n_max是矩阵的最大特征值，w是相应的特征向量，w归一化以后可表示各因素对网络选择的权重因子。

H：应用简单加权法计算候选网络列表中各个网络的表现得分值。在式

和

中x_ij代表第i个网络中的第j个参数，r_ij代表归一化后的x_ij。如果x_ij满足x_ij越大，网络的性能越好，则使用式

计算r_ij的值，反之使用式

计算r_ij的值。各候选网络的最终得分由

表示，整个系统执行对得分最高的网络的切换。

本发明提供的切换判决方法可以解决复杂网络环境下的有效切换决策，该方法可以实现更好的决策一致性，增大不同候选网络的区别度并使整个网络负载更加平衡。

附图说明

图1所示为本发明中包含LTE网络、3G网络以及WiFi的切换场景系统架构图；

图2所示为本发明实施例中完成切换判决的方法流程图；

具体实施方式

为使本发明的技术方案描述的更清楚，下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细阐述，显然所描述的实施例只是本发明的部分实施例，而不是全部的实施例。根据本发明的实施例，本领域的普通技术人员在不经创造性劳动的基础上可实现本发明的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

在下面的描述中，对与本发明无关的技术只做简要的技术说明或者直接略过。

本发明中包含多种异构无线网络实现垂直切换，见附图1，图中只列举出LTE网络、3G网络以及WiFi的切换场景。

本发明主要涉及的实体有两部分：无线网络提供方、移动终端使用方。

1、无线网络提供方：包括运营商的提供的无线网络资源、部分企事业机构提供的无线网络资源以及个人用户自己搭建的无线网络资源。

2、移动终端使用方：作为无线资源的使用方，智能终端及支持多种接入模式的移动手机需要完成在不同的可用网络之间判决决策，实现垂直切换。

图2是本发明实施例一个切换判决的方法流程图，具体包括：

步骤201：使用快速估计公式对候选网络进行预判决，筛选并排列检测到的可用网络。

该步骤中根据可用带宽、时延、误码率、抖动、RSS(received signalstrength接受信号强度)五种网络属性进行判决，决定候选网络是否能够满足业务的最低需要。

步骤202：判断候选网络列表S中所有级别候选网络列表是否都为空。

步骤203：如果候选网络列表都为空，则移动终端继续保持现有链接。

步骤204：判断候选网络列表S中是否只有一个网络。

步骤205：如果候选网络列表只有一个网络，移动设备切换到这个网络。

步骤206：如果超过一个网络在S的最高级别的候选网络列表中，这些网络被加入到列表S2中。

步骤207：构建网络环境参数的层次分析矩阵，进行参数归一化整理。

步骤208：使用波动参数调整自适应矩阵。

步骤209：应用简单加权法计算候选网络列表中各个网络的表现得分值。

Claims (4)

1.一种两步决策的异构无线网络间的垂直切换判决方法，其特征在于：

步骤1：使用快速估计公式对候选网络进行预判决，筛选并排列检测到的可用网络。

步骤2：判断候选网络列表S中所有级别候选网络列表是否都为空。如果候选网络列表都为空，则移动终端继续保持现有链接。

步骤3：判断候选网络列表S中是否只有一个网络，如果候选网络列表只有一个网络，移动设备切换到这个网络，跳出判决流程。

步骤4：如果超过一个网络在S的最高级别的候选网络列表中，这些网络被加入到列表S2中。

步骤5：构建网络环境参数的层次分析矩阵，进行参数归一化整理。使用波动参数调整自适应矩阵。

步骤6：应用简单加权法计算候选网络列表中各个网络的表现得分值。

2.根据权利要求1所述的垂直切换判决方法，其特征在于：

所述步骤1中根据可用带宽、时延、误码率、抖动、RSS(received signalstrength接受信号强度)五种网络属性进行判决，决定候选网络是否能够满足业务的最低需要。使用快速估计公式M_i＝∏(F(Pmain_i-Pmain_th))×∑(F(Psec_i-Psec_th))来筛选和排列检测到的可用网络。

3.根据权利要求1所述的垂直切换判决方法，其特征在于：

所述步骤5中构建AHP层次分析法矩阵

将m个候选网络中的n个实时参数构建成网络环境参数矩阵

为消除各参数的指数效应，实时网络参数矩阵通过公式

对矩阵的每一列进行参数归一化整理，整理后结果为

用公式

来反映各参数在实时网络中的波动，即对切换判决的重要程度。自适应矩阵中各个元素可以按g_ij＝s_i/s_j计算为

采用公式 $H^{\left(k\right)}=(h_{\mathrm{ij}}^{\left(k\right)}=\left\{\begin{array}{cc}{h}_{\mathrm{ij}}& i=k\\ h_{\mathrm{kj}}/h_{\mathrm{ki}}& i\≠k\end{array}\right.)$ 和

来对新判决矩阵进行调整，Q＝(q_ij)是新的最终判决矩阵。其中

用特征值法Q×n_max＝n_max×w计算各个影响因素的权重，矩阵Q是专家判决矩阵经过动态自适应调整和一致性调整后的最终判决矩阵，n_max是矩阵的最大特征值，w是相应的特征向量，w归一化以后可表示各因素对网络选择的权重因子。

4.根据权利要求1所述的垂直切换判决方法，其特征在于：

所述步骤6中应用简单加权法计算候选网络列表中各个网络的表现得分值。在式

和中x_ij代表第i个网络中的第j个参数，r_ij代表归一化后的x_ij。如果x_ij满足x_ij越大，网络的性能越好，则使用式

计算r_ij的值，反之使用式

计算r_ij的值。各候选网络的最终得分由

表示，整个系统执行对得分最高的网络的切换。

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