CN104469848A - 一种异构接入网络之间负载均衡的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种异构接入网络之间负载均衡的方法，该方法包括：计算所述异构接入网络中各接入网络的用户接入效用，其中用户接入效用用于衡量接入网络的负载；根据所述用户接入效用计算公平性指数；以及，根据所述公平性指数判断是否进行负载平衡。本发明减少了负载均衡过程中的信令交互次数，降低了信令负荷，并简化了用户接入网络选择过程。

Description

一种异构接入网络之间负载均衡的方法

技术领域

本发明涉及宽带移动通信技术领域，以及更具体地，涉及一种异构接入网络之间负载均衡的方法。

背景技术

随着移动通信技术的快速发展，无线移动通信系统呈现异构多元化。目前，无线网络中典型的无线接入技术包含2G/3G/4G、WiFi、UWB(超宽带Ultra Wideband)、Buletooth(蓝牙)等，这些接入技术在覆盖范围、移动性和业务特性等方面有着很大差异，适用的场景各有侧重，彼此之间难以相互取代，因此异构无线网络间的融合是无线通信行业的发展趋势。当用户处于多个无线接入网络共同覆盖的范围时，需要根据一定的策略选择一种接入网络。然而，无线通信中由于用户的移动性经常存在部分热点区域流量需求较大，甚至出现网络拥堵、呼叫阻塞，然而周边的非热点区域业务量较低、网络资源空闲。这样无线资源不能得到合理利用，降低了网络的整体性能。异构网络负载均衡就是针对这种情况而提出的，通过异构网络间的负载均衡，可以有效地提高无线资源利用率、提升网络容量，避免局部网络拥塞。

现有的异构接入网络之间的负载均衡方法主要包括：基于进化博弈的方法、基于用户和网络相互评价的方法，以及基于系统吞吐量和用户公平性的方法。然而，第一类方法在重复迭代进化过程中需要接入网络和中心控制器进行多次数据交互，信令负荷高且算法复杂度高。后两类方法中，确定用户选择接入网络的方法需要遍历各个网络，复杂度较高，并不适用于实际异构网中的网络间负载均衡。

可见，尽管上述现有技术针对接入网络间负载失衡的情况，均给出了有效的机制，使网络间负载达到均衡。但按照上述现有技术，只要存在提高系统性能的可能，就要执行负载均衡算法，而均衡的过程需要大量的数据交互，且复杂度高。

发明内容

本发明针对上述现有技术存在的问题，提出一种异构接入网络之间负载均衡的方法，包括：

步骤1)、计算所述异构接入网络中各接入网络的用户接入效用；其中，用户接入效用用于衡量接入网络的负载；

步骤2)、根据所述用户接入效用计算公平性指数；

步骤3)、根据所述公平性指数判断是否进行负载平衡。

上述方法中，步骤1)包括：各接入网络统计接入用户数并计算用户接入效用。其中，所述用户接入效用是接入网络中用户的平均吞吐量。

上述方法中，步骤2)包括：

计算不同接入网络之间用户接入效用的Jain’s公平性指数，其中，根据下式计算该公平性指数LFI：

$\mathrm{LFI}={\left(\underset{i\∈S}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\Π}}_i\right)}^2/\left(N\underset{i\∈S}{\mathrm{\Σ}}\left({\mathrm{\Π}}_i^2\right)\right)$

其中，S表示所有接入网络的集合，N表示接入网络的总数，Π_i表示接入网络i的用户接入效用。

上述方法中，步骤3)包括：

如果所述公平性指数小于预定门限值，则判断所述异构接入网络之间负载失衡，在所述异构接入网络之间执行负载平衡操作。

上述方法中，在步骤3)中，在所述异构接入网络之间执行负载平衡操作包括：

步骤A)、计算各接入网络达到负载均衡的用户数。

步骤B)、在所有异构接入网络中，对于接入用户数小于该接入网络达到负载均衡的用户数并且该接入网络的当前网络偏移值小于预定阈值的接入网络，增加该接入网络的当前网络偏移值并广播给用户，直到该接入网络的接入用户数大于等于其达到负载均衡的用户数或者该接入网络的当前网络偏移值大于等于预定阈值；其中，用户根据接入网络的当前网络偏移值和参考信号接收功率选择接入网络。

上述方法中，在步骤A)中，计算各接入网络达到负载均衡的用户数包括：

步骤i)、对于各接入网络求解以下复制动态方程组，得到该接入网络中用户占所有用户的比例的稳定解：

$\frac{d{x}_i}{\mathrm{dt}}=\mathrm{\δ}{x}_i\left(t\right)\·({\mathrm{\Π}}_i\left(t\right)-\stackrel{\‾}{\mathrm{\Π}}\left(t\right))=0,\∀i\∈S$

$\underset{i\∈S}{\mathrm{\Σ}}{x}_i=1$

其中，S表示所有接入网络的集合，x_i(t)表示在第t次迭代接入网络i中用户占所有用户的比例，∏_i(t)表示在第t次迭代接入网络i的用户接入效用，表示在第t次迭代所有接入网络的用户平均接入效用，t表示迭代次数；

步骤ii)、对于各接入网络，将该接入网络中用户占所有用户的比例的稳定解乘以所有用户的数量得到该接入网络达到负载均衡的用户数。

上述方法中，根据下式计算所有接入网络的用户平均接入效用：

$\stackrel{\‾}{\mathrm{\Π}}=\underset{i\∈S}{\mathrm{\Σ}}{x}_i{\mathrm{\Π}}_i$

其中，S表示所有接入网络的集合，Π_i表示接入网络i的用户接入效用，x_i表示接入网络i中用户占所有用户的比例。

上述方法中，步骤B)包括对于各接入网络执行如下操作：

步骤B1)、该接入网络统计接入用户数；

步骤B2)、如果接入用户数小于该接入网络达到负载均衡的用户数并且当前网络偏移值小于预定阈值，则该接入网络将当前网络偏移值增加预定值并向用户广播当前网络偏移值，返回步骤B1)；其中，用户根据接入网络的当前网络偏移值和参考信号接收功率选择接入网络。

在一个实施例中，所述方法还包括：

对于各接入网络，将该接入网络的当前网络偏移值减去所有异构接入网络的当前网络偏移值中的最小值作为该接入网络的当前网络偏移值。

在一个实施例中，所述方法还包括：

步骤4)、在经历预定时段后，返回步骤1)。

上述方法中，在步骤B)中，用户根据接入网络的当前网络偏移值和参考信号接收功率选择接入网络包括：

用户选择该用户允许接入网络中当前网络偏移值与参考信号接收功率之和最大的接入网络。

上述方法中，在步骤1)之前还包括：

初始化各接入网络的当前网络偏移值；

各接入网络向用户广播当前网络偏移值；其中，用户根据接入网络的当前网络偏移值和参考信号接收功率选择接入网络。

本发明具有如下有益效果：

通过定义合适的指标来衡量网络负载的失衡情况，只有当失衡超出预先给定的门限时，才会进行负载均衡。此外，设定用户终端接入网络选择方法为选择用户终端允许接入无线网络中参考信号接收功率加接入网络偏移值最大的网络，并且基于接入网络与中心控制单元的信息交互动态调节接入网络偏移值以达到异构接入网络间负载均衡的目的。将区域内所有接入网络具有相同的用户接入效用看作理想的区域达到负载均衡的状态。中心控制单元根据网络状况一次计算得到负载均衡状态的各接入网络的用户接入数，基于上述用户接入选择机制，通过增大低负载网络的网络偏移值，吸引其周围用户接入低负载区域以达到高负载网络用户向低负载网络的转移。本发明减少了负载均衡过程中接入网络与中心控制器以及用户与接入网络的信令交互次数，降低了信令负荷，并且简化了用户接入网络的选择过程。

附图说明

以下附图仅对本发明做示意性说明和解释，并不用于限定本发明的范围，其中：

图1是根据本发明一个实施例的异构接入网络之间负载均衡方法的示意图；

图2是现有的一种异构接入网络之间负载均衡方法的示意图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式。

根据本发明的一个实施例，提供一种异构接入网络之间负载均衡的方法。概括而言，该方法包括：计算所述异构接入网络中各接入网络的用户接入效用，其中用户接入效用用于衡量接入网络的负载；根据所述用户接入效用计算公平性指数；以及，根据所述公平性指数判断是否进行负载平衡。

现结合图1，对本发明提供的异构接入网络之间负载均衡的方法进行详细描述。

步骤S101)、初始化接入网络偏移值。

在初始化时，中心控制单元将区域内所有接入网络的偏移值(例如，接入网络i的偏移值可以用bias_i表示)设置为0，并将各接入网络的偏移值通过回传链路发送给不同的异构接入网络。作为本领域的公知常识，本文中出现的中心控制单元为具有控制功能的抽象服务单元，其可以集中在服务网关或其它核心网络设备中。

初始的接入网络偏移值由接入网络通过系统消息广播发送给用户。在一个实施例中，用户选择该用户允许接入网络中参考信号接收功率加接入网络偏移值最大的网络作为接入网络。由于初始时各接入网络的偏移值为0，则这时的用户选择过程相当于用户按照传统的选择最大参考信号接收功率的方式选择接入网络。

本领域技术人员应理解，参考信号接收功率可通过用户终端的信号测量过程获得。测量是指基站或接入点向终端发送测量请求，终端根据测量要求进行特定网络的信号测量，即获得用户终端接入所要求测量小区的参考信号接收功率。在一个实施例中，基站在检测到用户接入服务小区的信号强度高于/低于门限或者相邻小区信号强度高于门限，以及服务基站信号强度低于门限而相邻基站信号高于门限等情况下均可以发起测量请求。在用户初始接入网络时，接入网络的接入点(基站或其它无线接入点)会和用户终端通过信令交互，实现终端和接入网络的连接，这个过程中就包含了测量；另外，在用户进行切换之前，基站也会请求用户终端进行测量。

步骤S102)、启动负载均衡定时器。

中心控制单元启动负载均衡定时器，开始负载均衡周期计时。

步骤S103)、通过判断负载均衡定时器是否达到预先设定的负载均衡周期时长，确定是否进行下一步。

中心控制单元判断负载均衡定时器是否达到预先设定的负载均衡周期时长；若达到预先设定的负载均衡周期时长，则中心控制单元停止负载均衡定时器，进入下一步来判断是否需要进行负载均衡；否则，继续执行步骤S103)。

步骤S104)、衡量网络的负载。

在一个实施例中，接入网络根据用户接入网络的效用值(也称作用户接入效用值，现有技术中通常以接入用户的平均吞吐量作为用户接入效用值)来衡量该接入网络的负载。其中，接入网络中的用户接入效用值越高，该接入网络负载越低。

在一个优选的实施例中，定义用户接入网络的效用值为该网络中用户的平均吞吐量，即网络总带宽容量与该网络中接入用户数的比值。例如，在异构接入网络服务区域A内，接入网络i可首先统计接入用户数，并且根据下式计算用户接入效用：

∏_i＝R_i(x_i)          (1)

其中，Π_i表示接入网络i的用户接入效用；x_i表示接入网络i中的用户占区域A内所有用户的比例，x_i＝n_i/K，其中n_i表示接入网络i中接入用户数，K表示区域A中所有网络接入用户的总数，S是区域A中所有的异构接入网络集合；R_i(x_i)＝C_i/n_i＝C_i/(x_i·K)表示接入网络i中用户得到的平均吞吐量，C_i表示接入网络i的总带宽容量，其单位为bps。

在其他实施例中，也可以将用户接入基站的信号质量，或者基站中用户的中断概率等作为接入网络中的用户接入效用。

步骤S105)、每个接入网络将该接入网络的用户接入效用值和接入用户数通过回传链路发送给中心控制单元。

步骤S106)、中心控制单元判断是否进行负载均衡。

中心控制单元计算接入网络之间的负载公平性指数，用于衡量网络负载失衡的程度。在一个实施例中，采用不同接入网络之间用户接入效用的Jain’s公平性指数作为区域内接入网络间的负载公平性指数(后文或简称为公平性指数)。其中，中心控制单元根据区域A内每个接入网络的用户接入效用值计算不同接入网络之间的公平性指数，如果该公平性指数大于等于预先指定的门限值，则不进行负载均衡并且返回步骤S102)，否则，进入步骤S107)。

根据本发明的一个实施例，中心控制单元可根据如下公式来计算区域A内接入网络之间的公平性指数LFI：

$\mathrm{LFI}={\left(\underset{i\∈S}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\Π}}_i\right)}^2/\left(N\underset{i\∈S}{\mathrm{\Σ}}\left({\mathrm{\Π}}_i^2\right)\right)---\left(2\right)$

其中，如上文所述，S为区域A内所有异构接入网络的集合，N为区域A内所有接入网络的总数，Π_i为接入网络i的用户接入效用。

在其他实施例中，也可以采用以下方式来判断是否需要进行区域A的负载均衡。例如，计算区域A内各接入网络中接入用户最多的网络接入用户数与接入用户最少的网络接入用户数的差值，来作为衡量网络间负载失衡的依据；将各接入网络接入用户数与网络平均接入用户数之差的绝对值中的最大值，作为衡量网络间负载失衡的依据；或者，采用区域A内所有接入网络中中断用户(即发送速率吞吐量低于最小需要速率的用户)的总数来衡量网络间负载失衡。

在本步骤中设置一定的公平性指数门限值，只有接入网络之间的负载公平性指数低于该门限值才进行负载均衡，这样做降低了信令负荷。

步骤S107)、中心控制单元计算区域内所有接入网络中用户平均接入效用值。

在一个实施例中，中心控制单元根据如下公式计算区域A内所有接入网络中用户平均接入效用

$\stackrel{\‾}{\mathrm{\Π}}=\underset{i\∈S}{\mathrm{\Σ}}{x}_i{\mathrm{\Π}}_i---\left(3\right)$

其中，S为区域A内所有异构接入网络的集合，x_i为接入网络i中的用户占区域A内所有用户的比例，Π_i为接入网络i的用户接入效用。

步骤S108)、将区域内所有接入网络具有相同的用户接入效用看作理想的区域达到负载均衡的状态，由中心控制单元计算区域达到负载均衡状态的各接入网络的用户数。

在一个优选的实施例中，中心控制单元可根据区域内不同接入网络中的用户接入效用Π_i以及接入用户数求解以下复制动态方程组：

$\frac{d{x}_i}{\mathrm{dt}}=\mathrm{\δ}{x}_i\left(t\right)\·({\mathrm{\Π}}_i\left(t\right)-\stackrel{\‾}{\mathrm{\Π}}\left(t\right))=0,\∀i\∈S$

$\underset{i\∈S}{\mathrm{\Σ}}{x}_i=1---\left(4.2\right)$

其中，S表示所有接入网络的集合，x_i(t)表示在第t次迭代接入网络i中用户占所有用户的比例，∏_i(t)表示在第t次迭代接入网络i的用户接入效用，表示在第t次迭代所有接入网络的用户平均接入效用，t表示迭代次数。方程式(4.1)表示随着迭代次数的增长接入网络i的用户比例不再变化，方程式(4.2)表示区域A中所有接入网络的用户占的比例总和为1。

根据李亚普诺夫(A.M.Lyapunov)系统稳定性分析理论，由于上述复制动态方程的雅可比矩阵的特征值有严格负实部，所以上述复制动态方程组存在稳定解x_i。根据每个接入网络i的达到稳定均衡状态的解x_i，即可求得各接入网络达到负载均衡状态的用户数即K为区域A中所有网络接入用户的总数。

在其他实施例中，也可以将区域内所有用户数除以区域内总的网络数得到负载均衡状态的用户数，但这种方法只适用于接入网络带宽相同的情况。

步骤S109)、中心控制单元将区域内各接入网络达到负载均衡状态的用户数，通过回传链路发送给每个接入网络。

步骤S110)、在所有异构接入网络中，对于接入用户数小于该接入网络达到负载均衡的用户数并且该接入网络的网络偏移值小于最大偏移值的接入网络，增加该接入网络的网络偏移值并广播给用户，直到该接入网络的接入用户数大于等于其达到负载均衡的用户数或者网络偏移值大于等于最大偏移值。

详细来说，在一个实施例中，区域A中各接入网络i统计其接入用户数n_i，并比较接入用户数n_i和接入网络i达到负载均衡状态的用户数n_i ^e。如果ni小于n_i ^e则接入网络i增加网络偏移值，即bias_i＝bias_i+delta，并广播该修改的网络偏移值，之后接入网络i再次统计接入用户数，如果ni小于n_i ^e且当前bias_i小于最大偏移值的接入网络，则再次增加网络偏移值，直到接入用户数n_i大于等于接入网络i达到负载均衡状态的用户数n_i ^e或者接入网络i的网络偏移值bias_i达到最大偏移值(或称最大网络偏移值)，则接入网络i结束本次负载均衡网络偏移调节，进行步骤S111)；否则，如果n_i大于等于n_i ^e则直接进行下一步。

在本步骤中，如果增大了接入网络的偏移值，如上文所述，由于用户选择所有可接入网络中参考信号接收功率加网络偏移值最大的网络作为接入网络，则该接入网络内的接入用户数可能会增加，使得用户从高负载区域向低负载区域转移，然而，增大网络偏移会使远离网络中心区域的用户接入，这样会降低用户的信号质量从而降低用户的吞吐量性能。因而，为了在进行接入网络间负载均衡的同时考虑网络内个体用户性能的需要，设置一个最大网络偏移值。当网络偏移达到最大网络偏移值时，不再增大该网络偏移值。在一个实施例中，可根据经验值来设定该最大网络偏移值，如果以db为偏移值的单位，优选地，最大网络偏移值是约4-20db内的一个值。

本步骤通过增大所需负载均衡区域中低负载网络的网络偏移值，吸引其周围用户接入低负载区域以达到高负载网络用户向低负载网络的转移，直到负载均衡区域中各网络接入用户数达到负载均衡状态的用户数，或者网络偏移达到最大不能再进一步吸引相邻网络用户接入。本步骤可以通过较少的信令交互来实现接入网络间的负载均衡。

步骤S111)、接入网络将当前网络偏移值通过回传链路发送给中心控制单元。

步骤S112)、中心控制单元在收到区域A内所有接入网络的当前网络偏移值后，计算各接入网络的相对网络偏移值。

在一个实施例中，接入网络的相对网络偏移值为将该接入网络的当前网络偏移值减去所有接入网络当前偏移值中的最小值。

步骤S113)、中心控制单元将各接入网络的相对网络偏移值通过回传链路发送给各接入网络，将接入网络的相对网络偏移值作为该接入网络当前的网络偏移值，结束本次负载均衡过程，返回步骤S102)。

采用相对网络偏移的目的是避免网络偏移值增大到最大后无法进行后续的负载均衡。

以下通过系统仿真实验对本发明提供的异构接入网络之间负载均衡的方法与传统用户接入方法的性能进行对比。

该仿真实验的区域是一个LTE网络区域中覆盖1个WLAN网络的异构网络区域A，不同接入网络的相关参数配置参见表1，并且定义了5种用户分布场景，参见表2。此外，图2描述了传统的异构接入网络负载均衡方法的示意图。

表1

参数	值
		系统带宽	LTE和WLAN都为5MHZ
LTE网络数	1
		WLAN网络区域	1
LTE区域半径	500m

WLAN区域半径	35m
		Macrocell天线增益	14dbi
WLAN天线增益	5dbi
		基站天线数	1发送1接收
Macrocell到UE路损	128.1+37.6*log10(R)R单位为km
		WLAN到UE的路损	140.7+36.7*log10(R)R单位为km
阴影衰落	对数正态阴影衰落的标准差8db

表2

场景	LTE区域用户数	WLAN区域用户数
			场景1	10	10
场景2	10	20
			场景3	10	30
场景4	10	40
			场景5	10	50

表3给出了在场景5中本发明提供的方法与传统方法(或称D.Niyato的方法)的操作对比。通过分析可以看出本发明提供的方法简化了用户接入网络的选择过程、简化了用户与接入网络的交互、减少了接入网络的计算操作并减少了接入网络与中心控制器的交互次数，并且减少了中心控制器的计算操作。

表3

因此，本发明提供的方法减少了负载均衡过程的信令交互次数。此外，简化了用户接入网络的选择过程，在降低用户接入时延的同时也简化了异构网络之间负载均衡的过程。

下文对比了在四种用户接入方法下，用户的几何平均吞吐量曲线以及用户的公平性指数。其中，四种方法分别是：

1、选择最大信号强度网络接入的方法；

2、选择最近距离网络接入的方法；

3、D.Niyato提出的负载均衡方法；和

4、本发明提供的异构接入网络之间负载均衡的方法。

其中，按照下式计算用户的几何平均吞吐量：

$\sqrt[\left|U\right|]{{\mathrm{\Π}}_{u\∈U}{r}_u}---\left(5\right)$

其中r_u表示用户u的平均吞吐量，U表示区域A内所有用户集，|U|表示区域A内所有用户的总数。

另外，用户吞吐量公平性指数表示为：

$\frac{{\left({\mathrm{\Σ}}_{u\∈U}{r}_u\right)}^2}{\left|U\right|{\mathrm{\Σ}}_{u\∈U}{r_u}^2}---\left(6\right)$

该式反映了接入网络对各服务用户的公平性。

表4给出了在不同场景下采用不同接入方法的用户几何平均吞吐量。从表4可以看出，在五种不同的用户分布场景下，采用本发明提供的异构接入网络之间负载均衡的方法和D.Niyato的方法，用户几何平均吞吐量明显高于其他两种方法，其中选择最近距离网络接入方法的用户几何平均吞吐量最差。这是因为，用户选择最近距离接入会导致大量的用户接入WLAN热点区域，造成局部拥挤；而采用最大信号强度网络接入方法，由于LTE基站发射功率高于WLAN基站，WLAN热点区域边缘的用户会选择接入LTE基站，在一定程度上平衡了两个接入网络的负载。本发明提供的方法略优于D.Niyato的方法，这是因为本发明的方法通过逐渐增加高效用值网络的网络偏移，使距离高效用值网络较近的用户接入，从而进行高负载网络用户向低负载网络的转移，这样做优于D.Niyato的方法中低效用值网络内用户随机选择接入高效用值网络。

表4

表5给出了在不同场景下采用不同接入方法的用户间公平性指数。从表5可以看出在五种不同的用户分布场景下，采用本发明提供的异构接入网路之间负载均衡的方法和D.Niyato的方法，用户吞吐量公平性指数明显高于其他两种方法，其中最近距离网络接入方法的用户间公平性指数最小。这是因为用户选择最近距离接入会导致大量的用户接入WLAN热点区域，造成局部拥挤；而采用最大信号强度网络接入方法，由于LTE基站发射功率高于WLAN基站，WLAN热点区域边缘的用户会选择接入LTE基站，一定程度上平衡了两个接入网络的负载。由于本发明提供的方法与D.Niyato的方法都进行了网络间负载均衡的用户接入处理，因此采用本发明提供的方法得到的用户间吞吐量公平性指数与D.Niyato的方法接近。

表5

不同接入方法	场景1	场景2	场景3	场景4	场景5
						最大信号强度接入	0.80	0.95	0.90	0.88	0.88
距离最近接入	0.74	0.72	0.50	0.50	0.46
						D.Niyato的方法	0.92	0.95	0.95	0.97	0.96
本发明提出的方法	0.92	0.95	0.96	0.97	0.97

以上仿真实验的结果说明了采用本发明提供的异构接入网络之间负载均衡的方法与采用D.Niyato的负载均衡方法以及其他传统的用户接入方法相比，能够提高异构接入网络中用户资源分配的公平性，从而达到异构网络间负载均衡的目的。

应当理解，虽然本说明书是按照各个实施例描述的，但并非每个实施例仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

以上所述仅为本发明示意性的具体实施方式，并非用以限定本发明的范围。任何本领域的技术人员，在不脱离本发明的构思和原则的前提下所作的等同变化、修改与结合，均应属于本发明保护的范围。

Claims (13)

1.一种异构接入网络之间负载均衡的方法，包括：

步骤1)、计算所述异构接入网络中各接入网络的用户接入效用；其中，用户接入效用用于衡量接入网络的负载；

步骤2)、根据所述用户接入效用计算公平性指数；

步骤3)、根据所述公平性指数判断是否进行负载平衡。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，步骤1)包括：

各接入网络统计接入用户数并计算用户接入效用。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述用户接入效用是接入网络中用户的平均吞吐量。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，步骤2)包括：

计算不同接入网络之间用户接入效用的Jain’s公平性指数，其中，根据下式计算该公平性指数LFI：

$\mathrm{LFI}={\left(\underset{i\∈S}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\Π}}_i\right)}^2/\left(N\underset{i\∈S}{\mathrm{\Σ}}\left({\mathrm{\Π}}_i^2\right)\right)$

其中，S表示所有接入网络的集合，N表示接入网络的总数，Π_i表示接入网络i的用户接入效用。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其中，步骤3)包括：

如果所述公平性指数小于预定门限值，则判断所述异构接入网络之间负载失衡，在所述异构接入网络之间执行负载平衡操作。

6.根据权利要求5所述的方法，在步骤3)中，在所述异构接入网络之间执行负载平衡操作包括：

步骤A)、计算各接入网络达到负载均衡的用户数。

步骤B)、在所有异构接入网络中，对于接入用户数小于该接入网络达到负载均衡的用户数并且该接入网络的当前网络偏移值小于预定阈值的接入网络，增加该接入网络的当前网络偏移值并广播给用户，直到该接入网络的接入用户数大于等于其达到负载均衡的用户数或者该接入网络的当前网络偏移值大于等于预定阈值；其中，用户根据接入网络的当前网络偏移值和参考信号接收功率选择接入网络。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，在步骤A)中，计算各接入网络达到负载均衡的用户数包括：

步骤i)、对于各接入网络求解以下复制动态方程组，得到该接入网络中用户占所有用户的比例的稳定解：

$\frac{{\mathrm{dx}}_i}{\mathrm{dt}}=\mathrm{\δ}{x}_i\left(t\right)\·({\mathrm{\Π}}_i\left(t\right)-\stackrel{\‾}{\mathrm{\Π}}\left(t\right))=0,\∀i\∈S$

$\underset{i\∈S}{\mathrm{\Σ}}{x}_i=1$

其中，S表示所有接入网络的集合，x_i(t)表示在第t次迭代接入网络i中用户占所有用户的比例，Π_i(t)表示在第t次迭代接入网络i的用户接入效用，表示在第t次迭代所有接入网络的用户平均接入效用，t表示迭代次数；

步骤ii)、对于各接入网络，将该接入网络中用户占所有用户的比例的稳定解乘以所有用户的数量得到该接入网络达到负载均衡的用户数。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，根据下式计算所有接入网络的用户平均接入效用：

$\stackrel{\‾}{\mathrm{\Π}}=\underset{i\∈S}{\mathrm{\Σ}}{x}_i{\mathrm{\Π}}_i$

其中，S表示所有接入网络的集合，Π_i表示接入网络i的用户接入效用，x_i表示接入网络i中用户占所有用户的比例。

9.根据权利要求6所述的方法，其中，步骤B)包括对于各接入网络执行如下操作：

步骤B1)、该接入网络统计接入用户数；

步骤B2)、如果接入用户数小于该接入网络达到负载均衡的用户数并且当前网络偏移值小于预定阈值，则该接入网络将当前网络偏移值增加预定值并向用户广播当前网络偏移值，返回步骤B1)；其中，用户根据接入网络的当前网络偏移值和参考信号接收功率选择接入网络。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：

对于各接入网络，将该接入网络的当前网络偏移值减去所有异构接入网络的当前网络偏移值中的最小值作为该接入网络的当前网络偏移值。

11.根据权利要求10所述的方法，还包括：

步骤4)、在经历预定时段后，返回步骤1)。

12.根据权利要求6所述的方法，其中，在步骤B)中，用户根据接入网络的当前网络偏移值和参考信号接收功率选择接入网络包括：

用户选择该用户允许接入网络中当前网络偏移值与参考信号接收功率之和最大的接入网络。

13.根据权利要求1或2所述的方法，其中，在步骤1)之前还包括：

初始化各接入网络的当前网络偏移值；

各接入网络向用户广播当前网络偏移值；其中，用户根据接入网络的当前网络偏移值和参考信号接收功率选择接入网络。