CN103402224B - 一种多维网络平滑切换方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多维网络平滑切换方法，属于通信网络技术领域。本方法包括以下步骤：网络初始化排序、主备网络的选择、网络切换；所述网络初始化排序是指通过网络排序算法、统计分析算法对候选网络的优先级进行排名；所述主备网络的选择是指根据网络性能预测结果，选取性能优者为主备网络；所述网络切换步骤是指周期性地进行网络切换或在一个周期内进行主备网络切换，选取性能较优的网络进行数据传输。本方法能够充分利用当前的可用网络资源，以满足实时在线数据业务的平滑接续，使用户对实时在线业务的体验更好，更流畅，能够保证通信过程中总可以选择性能优良的网络传输业务，使得业务不中断。

Description

一种多维网络平滑切换方法

技术领域

本发明属于通信网络技术领域，涉及一种多维网络平滑切换方法。

背景技术

随着移动无线通信和互联网技术的迅速发展，用户己经不再单单满足于传统的依靠以太网的固定接入模式，而是希望能够通过各种各样的通信设备，随时随地都可以发起和接收连接，传输宽带无线多媒体业务。在这种需求下，使得无线通信技术呈现出异常繁荣的景象，包括GSM网络、3G移动通信网络、IEEE802.11无线网络、无线数传网络、卫星通信网络等技术给用户提供了多种网络接入服务。

多维网络就是随着空间、时间、制式多个参数变化而变化的网络。其中，空间变化的因素包括覆盖、遮挡、干扰、节点移动速度等；时间变化的因素包括节点的能量、传输时延、响应时间、抖动等；制式变化的因素包括带宽、安全性、覆盖率等。制式的变化与现有的多种网络有关，包括GSM网络、3G移动通信网络、无线数传网络、IEEE802.11无线网络、有线网络、卫星通信网络等多种通信网络。

但是由于各类通信网络的接入方式和网络状态、服务质量以及网络覆盖面积等的不同，使得用户在不同网络之间的切换，变得异常的频繁，因此，如何能够在保证网络可靠性和高效性的状态下为用户提供多维网络间的平滑切换，成为目前研究的重点。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种多维网络平滑切换方法，通过利用网络排序算法、统计分析算法，对候选网络进行排名；通过提前预测主网络和备用网络状态，实现主用、备用网络之间的平滑切换。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种多维网络平滑切换方法，包括以下步骤：网络初始化排序、主备网络的选择、网络切换；所述网络初始化排序是指通过网络排序算法、统计分析算法对候选网络的优先级进行排名；所述主备网络的选择是指根据网络性能预测结果，选取性能优者为主备网络；所述网络切换步骤是指周期性地进行网络切换或在一个周期内进行主备网络切换，选取性能较优的网络进行数据传输。

进一步，所述网络初始化排序步骤具体包括：21)确定切换判决因子；根据多维网络定义，切换判决因子分为三大类：空间、时间、制式；22)利用层次分析算法AHP将网络选择问题分解为一个层次结构模型，所述层次结构模型包括三个层次，目标接入网放在层次结构中的最高层，切换判决因子放在层次结构中的中间层，候选网络位于最底层；23)利用网络排名算法得到一个排名周期内的网络排名。

进一步，所述网络排名算法采用TOPSIS算法。

进一步，所述主备网络的选择过程具体为：通过网络初始化排序获得排在前三位的网络，将排在第一位的网络设置为主网络，排在第二位的网络设置为备用网络1，排在第三位的网络设置为备用网络2；在本周期内，利用主网络和备用网络并行传输数据，用户接收主网络传输的数据，备用网络将数据放入缓存区且进入等待切换状态。

进一步，所述网络切换步骤具体包括按周期地进行预测切换和周期内的主备网络切换，所述按周期地进行预测切换是指通过周期性的网络性能预测，在各周期内选取性能最优的网络进行数据传输；所述周期内的主备网络切换是指周期内若出现主网络断线的情况，执行主备网络切换，保证数据传输不中断。

进一步，按周期地进行预测切换具体包括：61)定义一个统计周期，在统计周期内定时的执行网络排序算法，统计周期结束时对周期内获得的数据进行分析处理，得到一个总的网络排序；62)如果排在前三位的网络与上一周期的一致，则不进行网络切换，继续传输业务；63)如果排在前三位的网络与上一周期的不一致，则进行切换，重新选择主备网络。

进一步，在一个周期内，当主网络发生故障时，立刻切换到备用网络1，向用户显示备用网络1的业务数据，备用网络1成为主网络，备用网络2成为备用网络1。

本发明的有益效果在于：本发明所述的多维网络平滑切换方法能够充分利用当前的可用网络资源，以满足实时在线数据业务的平滑接续，使用户对实时在线业务的体验更好，更流畅，能够保证通信过程中总可以选择性能优良的网络传输业务，使得业务不中断。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为本发明所述多维网络平滑切换方法的流程图；

图2为本发明切换判决因子示意图；

图3为本发明网络选择层次结构示意图；

图4为本发明主备网络切换示意图；

图5为本发明切换控制单元示意图；

图6为本发明主备网络数据缓存示意图；

图7为本发明网络统计排序时间轴示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

切换控制单元HCU(Handoff Control Unit)是多维网络层中用于实现网络平滑切换的控制单元。主要功能是：在通信过程中，通过利用网络排序算法、统计分析算法，对候选网络进行排名；通过提前预测主网络和备用网络状态，实现主用、备用网络之间的平滑切换。图5为本发明切换控制单元示意图，切换控制单元通过进行AHP模型分析，执行TOPSIS算法、统计分析算法、以及同步技术，完成网络平滑切换，包括预测网络性能，选取性能优者为主备网络；以及统计周期内主备网络之间切换控制。

图2为本发明切换判决因子示意图，所谓切换判决因子，根据多维网络的定义，多维网络是随着空间、时间、制式多个变化参数而变化的网络。因此，影响多维网络切换判决的决定因子，就是其空间、时间、制式这三个参数。其中，空间变化的因素又包括覆盖、遮挡、干扰、节点移动速度等；由于覆盖、遮挡、干扰最终会导致接收信号强度的变化，所以我们将空间变化的子因子定为：信号强度、移动节点速度。时间变化的子因子定为：节点能量、传输时延、响应时间、抖动；制式变化的子因子定为：带宽、安全性、覆盖率。

图1为本发明所述多维网络平滑切换方法的流程图，下面对本方法的具体步骤进行详细说明。

多维网络统计排序过程：

利用AHP法将网络选择问题分解成一个层次结构，包含三个层次，目标接入网放在层次结构中的最高层，切换判决因子放在层次结构中的中层，候选网络位于最底层，如图3所示。

根据网络排名算法——TOPSIS算法，我们可以得到任意一个排名周期的一个网络排名，在本实施例中，暂设有五种网络，五种网络在t₁时刻的网络性能排名为A(t＝t₁)、B(t＝t₁)、C(t＝t₁)、D(t＝t₁)、E(t＝t₁)，其中t表示进行网络排名的时间片，t＝t₁表示在t₁时刻进行网络排名。同理我们得到t＝t_n时刻的五种网络的网络排名为B(t＝t_n)A(t＝t_n)C(t＝t_n)D(t＝t_n)E(t＝t_n)，在各个时刻得到的网络排名是一个一维向量，我们把各个时刻得到网络排名做如下表示：A_i、B_i、C_i、D_i、E_i，其中i∈(1,2…,n)，i分别代表网络排名时间点t_i。我们把各个时刻的网络排名进行统计处理，会得到如下5x n维矩阵：

$\left[\begin{array}{ccccc}{A}_1& B_2& C_3& \mathrm{...}& A_n\\ B_1& A_2& B_3& \mathrm{...}& C_n\\ C_1& E_2& A_3& \mathrm{...}& B_n\\ D_1& D_2& D_3& \mathrm{...}& D_n\\ E_1& C_2& E_3& \mathrm{...}& E_n\end{array}\right]$

其中矩阵的第一列表示t₁时刻的网络排名，第二列表示t₂时刻的网络排名，以此类推，第n列表示t_n时刻的网络排名。

因为每次网络排名，五种网络A、B、C、D、E都会得到一个在(0,1)区间的网络性能数值，我们令t_i时刻所得的网络排名数值为其中j标示矩阵的行，取值为1，2，3，4，5，i标示矩阵的列，取值为1,2…,n，由此我们得各时刻网络性能状态阵：

$\left[\begin{array}{cccccc}{\mathrm{\λ}}_1^1& {\mathrm{\λ}}_1^2& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_1^3& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_1^n\\ {\mathrm{\λ}}_2^1& {\mathrm{\λ}}_2^2& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_2^3& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_2^n\\ {\mathrm{\λ}}_3^1& {\mathrm{\λ}}_3^2& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_3^3& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_3^n\\ {\mathrm{\λ}}_4^1& {\mathrm{\λ}}_4^2& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_4^3& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_4^n\\ {\mathrm{\λ}}_5^1& {\mathrm{\λ}}_5^2& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_5^3& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_5^n\end{array}\right]$

取状态阵的列向量，在任意时刻t_i的状态矢量为其中表示网络排名性能的值，则状态阵可以变换一维行向量(f₁，f₂,…,f_n)，其中f_i代表t_i时刻的列向量，由于A、B、C、D、E五种网络相互独立不相关，故满足N维高斯分布在A、B、C、D、E五种网络上的投影，其均值为0，背景噪声为δ²，因此所以通信性能变化符合高斯分布，所以网络状态符合五维联合高斯分布，故令其中η_i代表五种网络在t_i时刻的总体性能，将带人可算得f₁＝η₁，f₂＝η₂,…,f_n＝η_n，则5x n状态阵变为一维向量(η₁，η₂，……，η_n)。

根据龙格插值法，拟定方程：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\η}}_{n+1}={\mathrm{\η}}_n+h(c_1{k}_1+c_2{k}_2)\\ k_1=f({\mathrm{\η}}_n,t_n)\\ k_2=f({\mathrm{\η}}_n+f\left({\mathrm{\η}}_{n-1},t_{n-1}\right))\end{array}\right.$

其中c₁，c₂∈(0,1)，可以计算出t＝t_n+1时刻的网络状态值η_n+1，由高斯可逆，可求得单独时刻的网络排名至此，我们可以得到t＝t_n+1时刻网络状态向量即我们可以预测出t_n+1时刻五种网络的性能情况，即A网络t_n+1时刻的网络性能为即同理据此我们可得t_n+1时刻的网络排名，以此计算出的网络排名来决定是否进行网络切换，当正在传输数据主网络(暂设A网络)不在t_n+1时刻所得网络排名的前三名时，进行切换，否则不进行切换。这里我们取n＝10k，(k为自然数)，则在网络排名时间片10t_i的时间点进行一次排名统计，以决定是否切换，其中只在网络排名时间片10t_i时间进行排名统计，而在其他时间点继续利用TOPSIS算法进行网络排名计算。

网络切换过程：

节点启动，接入多维网络，多维网络层的切换控制单元开始工作。

首先调用一次网络排序算法进行网络初始化排序，获得排在前三位的网络。定义了主用、备用网络，排在第一位的网络为主用网络，排在第二位的网络为备用网络1，排在第三位的网络为备用网络2。

备用网络与主网络并行传输业务数据，并将数据放入缓存区(该网络进入等待切换状态)，如图6所示，运用同步技术保证三个网络的数据同步，仅向用户显示主网络的业务数据即可。

周期执行预测切换：

本发明的多维网络平滑切换包括两种切换，一种是周期地进行预测切换，选取性能较优的网络进行数据传输。另一种是周期内若出现主网络断掉的情况，执行主备网络切换，保证业务不中断。

周期执行预测切换，定义一个统计周期，在统计周期内定时的进行网络排序算法，统计周期结束时对周期内获得的数据进行统计分析处理，得到一个总的网络排序。详细过程如下：在统计周期内定时进行网络排序算法，将每次计算的结果存入缓存，待统计周期结束时运用统计分析算法对统计周期过程内获得的N组排序结果进行处理，得到上一网络周期内网络性能的总体排序，清空上一周期的统计结果。如果排在前三位的网络与上一次的一致，那么不切换，继续传输业务。如果排在前三位的网络与上一次的不一致，那么发生切换，重新选择主备网络。此过程能有效预测网络状况，当预测到网络状况有所下降时就会发生切换，总保证性能优良的网络传输业务。同时统计周期的引入，以及前三位网络是否一致的判断也能避免频繁切换导致的乒乓效应。预测切换过程可以分为如下几个步骤：如图7所示。

在t0时刻，通过网络层次分析和排序算法，对现有网络进行初始化排序，得到网络A—网络E的一次排序。选择网络性能良好的前三网络同步对数据业务进行传输，其中网络A为主要传输网络，网络B和网络C为备用传输网络。

从t1时刻开始，候选网络进入一个统计周期，同时，控制单元会在固定时隙的时间点对候选网络执行网络性能排序算法，如图在t1时刻，网络排序结果发生变化，由于排在前三网络并没有改变，因此，数据业务仍由主要网络A和备用网络B、C同步传输。

在一个统计周期内，控制单元在每一时刻执行的网络性能排序算法的结构都会由控制单元进行统计，当到达统计周期结束时刻t10，统计分析会将该周期内的网络性能排名情况进行统计，并得出新一轮的网络性能排名顺序，由此筛选出主要网络B、备用网络D、C。由于前三位网络发生了变化，所以执行切换。如图所示，在下一统计周期内，数据业务由重新排名筛选出来的网络进行传输，控制单元清空上一轮排序统计数据，开始进入本周期统计。

周期内执行主备切换：

在统计周期内如果出现了极端情况，比如主网络突然断掉，那么立刻切换到备用网络1，向用户显示备用网络1的业务数据，备用网络1变为主网络，备用网络2变为备用网络1。运用主备机制能够保证在主网络突然中断情况下，迅速切换至备用网络，使得业务不中断。主备网络切换示意图如图4所示。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (3)

1.一种多维网络平滑切换方法，其特征在于：包括以下步骤：网络初始化排序、主备网络的选择、网络切换；所述网络初始化排序是指通过网络排序算法、统计分析算法对候选网络的优先级进行排名；所述主备网络的选择是指根据网络性能预测结果，选取性能优者为主备网络；所述网络切换步骤是指周期性地进行网络切换或在一个周期内进行主备网络切换，选取性能较优的网络进行数据传输；

所述网络初始化排序步骤具体包括：

21)确定切换判决因子；

22)利用层次分析算法AHP将网络选择问题分解为一个层次结构模型，所述层次结构模型包括三个层次，目标接入网放在层次结构中的最高层，切换判决因子放在层次结构中的中间层，候选网络位于最底层；

23)利用网络排名算法得到一个排名周期内的网络排名；

所述网络排名算法采用TOPSIS算法；

所述主备网络的选择过程具体为：通过网络初始化排序获得排在前三位的网络，将排在第一位的网络设置为主网络，排在第二位的网络设置为备用网络1，排在第三位的网络设置为备用网络2；在本周期内，利用主网络和备用网络并行传输数据，用户接收主网络传输的数据，备用网络将数据放入缓存区且进入等待切换状态；

所述网络初始化排序具体包括：根据网络排名算法——TOPSIS算法，得到任意一个排名周期的一个网络排名，设有五种网络，五种网络在t₁时刻的网络性能排名为A₁、B₁、C₁、D₁、E₁，其中t表示进行网络排名的时间片，t＝t₁表示在t₁时刻进行网络排名；同理得到t＝t_n时刻的五种网络的网络排名为B_n、A_n、C_n、D_n、E_n，在各个时刻得到的网络排名是一个一维向量，把各个时刻得到网络排名做如下表示：A_i、B_i、C_i、D_i、E_i，其中i∈{1,2…,n}，i分别代表网络排名时间点t_i；把各个时刻的网络排名进行统计处理，得到如下5xn维矩阵：

$\left[\begin{array}{ccccc}{A}_1& B_2& C_3& ...& A_n\\ B_1& A_2& B_3& ...& C_n\\ C_1& E_2& A_3& ...& B_n\\ D_1& D_2& D_3& ...& D_n\\ E_1& C_2& E_3& ...& E_n\end{array}\right]$

其中矩阵的第一列表示t₁时刻的网络排名，第二列表示t₂时刻的网络排名，以此类推，第n列表示t_n时刻的网络排名；

因为每次网络排名，五种网络A、B、C、D、E都会得到一个在(0,1)区间的网络性能数值，令t_i时刻所得的网络性能数值为其中j标示矩阵的行，取值为1，2，3，4，5，i标示矩阵的列，取值为1,2…,n，由此得到各时刻网络性能数值阵：

$\left[\begin{array}{cccccc}{\mathrm{\λ}}_1^1& {\mathrm{\λ}}_1^2& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_1^3& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_1^n\\ {\mathrm{\λ}}_2^1& {\mathrm{\λ}}_2^2& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_2^3& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_2^n\\ {\mathrm{\λ}}_3^1& {\mathrm{\λ}}_3^2& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_3^3& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_3^n\\ {\mathrm{\λ}}_4^1& {\mathrm{\λ}}_4^2& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_4^3& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_4^n\\ {\mathrm{\λ}}_5^1& {\mathrm{\λ}}_5^2& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_5^3& \mathrm{...}& {\mathrm{\λ}}_5^n\end{array}\right]$

取网络性能数值阵的列向量，在任意时刻t_i的状态矢量为其中(j＝1，2，3，4，5)表示网络性能数值，则网络性能数值阵可变换一维行向量(f₁，f₂,…,f_n)，其中f_i代表t_i时刻的列向量，由于A、B、C、D、E五种网络相互独立不相关，故满足N维高斯分布在A、B、C、D、E五种网络上的投影，其均值为0，背景噪声为δ²，因此所以通信性能变化符合高斯分布，所以网络性能数值符合五维联合高斯分布，故令其中η_i代表五种网络在t_i时刻的总体性能，将带人可算得f₁＝η₁，f₂＝η₂,…,f_n＝η_n，则5xn状态阵变为一维向量(η₁，η₂，……，η_n)；

根据龙格插值法，拟定方程：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\η}}_{n+1}={\mathrm{\η}}_n+h(c_1{k}_1+c_2{k}_2)\\ k_1=f({\mathrm{\η}}_n,t_n)\\ k_2=f({\mathrm{\η}}_n+f({\mathrm{\η}}_{n-1},t_{n-1}\left)\right)\end{array}\right.$

其中c₁，c₂∈(0,1)，可以计算出t＝t_n+1时刻的网络状态值η_n+1，由高斯可逆，可求得单独时刻的网络性能数值至此，得到t-t_n+1时刻网络性能数值向量即可以预测出t_n+1时刻五种网络的性能情况，即A网络t_n+1时刻的网络性能为即同理 据此可得t_n+1时刻的网络排名；

所述周期性地进行网络切换具体包括：在统计周期内定时进行网络排序算法，将每次计算的结果存入缓存，待统计周期结束时运用统计分析算法对统计周期过程内获得的N组排序结果进行处理，得到上一网络周期内网络性能的总体排序，清空上一周期的统计结果；如果排在前三位的网络与上一周期的一致，那么不切换，继续传输业务；如果排在前三位的网络与上一周期的不一致，那么发生切换，重新选择主备网络；

所述在一个周期内进行主备网络切换具体包括：在统计周期内如果出现了极端情况，那么立刻切换到备用网络1，向用户显示备用网络1的业务数据，备用网络1变为主网络，备用网络2变为备用网络1。

2.根据权利要求1所述的一种多维网络平滑切换方法，其特征在于：所述网络切换步骤具体包括按周期地进行预测切换和周期内的主备网络切换，所述按周期地进行预测切换是指通过周期性的网络性能预测，在各周期内选取性能最优的网络进行数据传输；所述周期内的主备网络切换是指周期内若出现主网络断线的情况，执行主备网络切换，保证数据传输不中断。

3.根据权利要求2所述的一种多维网络平滑切换方法，其特征在于：在一个周期内，当主网络发生故障时，立刻切换到备用网络1，向用户显示备用网络1的业务数据，备用网络1成为主网络，备用网络2成为备用网络1。