CN104602325A - 一种基于层次分析法的异构无线网络选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明是一种基于层次分析法的异构无线网络选择方法，该方法根据不同的业务对网络性能的要求，选择合适的网络。同时，考虑用户对网络的要求，根据用户对网络成本和效益喜好的不同，做出不同的网络判决结果，使用户获得最高的满意度。首先分析候选网络的可用属性，构造出一个层次分析的结构模型，然后根据不同的业务对网络性能的要求，构造表述属性相对重要程度的判决矩阵，从上述判决矩阵中根据成本性和效益型属性参数选取两个子判决矩阵，分别使用层次分析法得到网络优劣排序结果；最后根据用户对网络成本、效益的倾向程度，做出最终的网络判决结果，选择最合适的网络作为切换目标网络。

Description

一种基于层次分析法的异构无线网络选择方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种异构无线网络选择方法。

背景技术

近年来，移动通信技术发展迅速，同时，不同网络技术之间的融合作为一种能够提高网络整体性能的方法得到了广泛的认同。因此，所谓的未来移动通信系统并不仅是建设一个新的具备各种完善功能的网络，而且需要考虑在多种无线网络之间保持连续的通信，这就需要这些采用不同接入技术的网络之间能够相互协调和共存。由于各种无线网络技术在数据传输速率、容量、覆盖范围和移动性支持能力等各不相同，各有自己的长处，仅仅一种无线网络不能满足所有用户的要求，网络融合变得十分的重要。在未来的异构融合的网络中，旧的接入技术要向新的技术发展，同时新的技术也不断涌现，它们之间相互补充，相互重叠，形成重叠覆盖的网络场景。

传统的蜂窝网络，小区间的切换采用同一种接入技术，称之为水平切换。不同的是，异构网络之间的切换，大多数采用的是不同的接入技术，为了同传统的切换技术加以区别，被称为垂直切换。垂直切换技术相对于水平切换技术来说，对整个切换系统的要求更高，并且实现过程更加复杂。不同接入技术的网络在业务类型、收费标准、服务范围和网络性能等方面差异较大，因此传统的切换方式并不一定适用于异构网络的场景，异构网络的切换需要联合控制，需要参考更多的判决因素，包括网络覆盖范围、信号强度、业务带宽、网络负载等，异构网络中的决策变成了一个多属性决策的问题。异构网络中常用的多性决策方法有简单加权法(SAW)、乘法指数加权法(NEW)、接近理想方案的序数偏好方法(TOPSIS)，还有层次分析法(AHP)、灰色关联分析法(GRA)和模糊逻辑等。这些方法中大多需要计算出各种网络属性的权重，再通过参数对网络性能进行排序得到最优网络。

目前，大多提出的异构网络切换判决算法中，最终选择的是最优的网络，而并不是最合适的网络，很多时候最优并不代表最合适，这主要是因为算法没有考虑用户本人对网络的倾向。但是异构网络中用户对网络倾向是网络判决时的最重要的因素，不考虑这一因素所做出的判决结果并不一定能够得到用户的认同。因此急需一种能够考虑用户倾向的异构网络判决方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的上述技术问题，提供一种异构无线网络中基于层次分析法的多属性决策方法。该方法通过对复杂网络选择系统中的各属性元素进行分析，根据成本和效益是相互矛盾的这一关系，网络判决中考虑的参数包括成本性和效益型两类，分别使用层次分析法对候选网络进行排序，再综合用户对成本和效益的倾向，选择最合适网络，作为切换目标网络。

本发明解决上述问题的技术方案是，提出一种基于层次分析的异构无线网络选择方法，首先分析候选网络的可用属性，构造一个层次分析的结构模型；然后根据不同的业务对网络性能的要求，构造表述可用属性相对重要程度的判决矩阵，将属性中的参数分为成本性和效益型两类，选取上述判决矩阵中两类参数构造的两个小判决矩阵，两个判决矩阵分别使用层次分析法(AHP)得到网络优劣排序结果；最后根据用户对网络成本、效益的倾向程度，做出最终的网络判决结果，选择合适的网络作为切换目标网络。

具体包括如下步骤：

一种基于层次分析法的异构无线网络选择方法，用户终端根据接收到的不同网络的信号强度筛选候选网络；根据候选网络的可用属性，构造包含目标层、准则层和方案层的层次分析结构模型；根据不同的业务对网络性能的要求，构造表述参数属性相对重要程度的判决矩阵，对判决矩阵进行一致性检验；从判决矩阵中根据成本性参数或效益型两类参数分别提取成本性判决矩阵和效益型判决矩阵；使用层次分析法分析两个判决矩阵，根据成本性和效益型参数调用判决矩阵对候选网络排序；根据用户对成本、效益的倾向度，对候选网络排序结果进行加权处理选择合适的网络作为切换目标网络。准则层参数包含资费C₁、设备功耗C₂、时延C₃、带宽C₄和丢包率C₅，其中，成本性参数包括资费C₁和设备功耗C₂，效益型参数包括时延C₃、带宽C₄和丢包率C₅。所述构建判决矩阵形式为其中，g_mn为第m个判决参数相对于第n个参数在某一环境下的重要程度，矩阵的主对角线上均为1；确定判决矩阵R的最大特征根λ_max，根据公式：CI＝(λ_max-n)/(n-1)，CR＝CI/RI确定判决矩阵的一致性比例CR，对判决矩阵做一致性检验，其中，n为矩阵的阶数，RI为平均随机一致性指标。根据成本性参数或效益型参数从判决矩阵中提取成本性判决矩阵： $R_1=\left[\begin{array}{cc}{g}_{11}& g_{12}\\ g_{21}& g_{22}\end{array}\right]$ 和效益型判决矩阵： $R_2=\left[\begin{array}{ccc}{g}_{33}& g_{34}& g_{35}\\ g_{43}& g_{44}& g_{45}\\ g_{53}& g_{54}& g_{55}\end{array}\right],$ 分别计算矩阵R₁和R₂对应的归一化特征向量W＝(w₁,w₂)^T和W＝(w₃,w₄,w₅)^T。首先计算只考虑成本性参数的下得到的网络排序W′＝(W₁′,W₂′,W₃′)^T，其方法为：针对资费和设备功耗要求，分别构建判决矩阵 $R_{11}=\left[\begin{array}{ccc}{p}_{11}& p_{12}& p_{13}\\ p_{21}& p_{22}& p_{23}\\ p_{31}& p_{32}& p_{33}\end{array}\right]$ 和 $R_{12}=\left[\begin{array}{ccc}{p}_{11}& p_{12}& p_{13}\\ p_{21}& p_{22}& p_{23}\\ p_{31}& p_{32}& p_{33}\end{array}\right].$ 使用特征根法计算判决矩阵R₁₁和R₁₂得到的归一化特征向量W₁＝(w₁₁,w₁₂,w₁₃)^T和W₂＝(w₂₁,w₂₂,w₂₃)^T。根据公式得到只考虑成本性参数情况下的网络排序值W′＝(W₁′,W₂′,W₃′)^T，其中，i代表成本型参数，j代表候选网络数，w_i为成本性参数的权重，w_ij为三种网络在一个成本性参数上的权重，分别由向量W、W₁和W₂中获得，W₁′、W₂′和W₃′为候选网络在成本方面的排序值，W₁′＝w₁*w₁₁+w₂*w₂₁，W₂′＝w₁*w₁₂+w₂*w₂₂，W₃′＝w₁*w₁₃+w₂*w₂₃。其次计算只考虑效益型参数的情况下得到的网络排序，分别针对时延、带宽和丢包率构建判决矩阵R₂₃、R₂₄和R₂₅，得到归一化特征向量W₃＝(w₃₁,w₃₂,w₃₃)^T、W₄＝(w₄₁,w₄₂,w₄₃)^T和W₅＝(w₅₁,w₅₂,w₅₃)^T，根据公式得到三种网络在效益方面的排序值W″＝(W₁″,W₂″,W₃″)^T。根据公式：D＝ρW′+(1-ρ)W″确定最终切换的目标网络，D值最大值对应的网络作为切换的目标网络，其中，用户对成本的倾向为ρ，用户对效益的倾向为1-ρ，ρ的取值范围是0到1之间。最终的网络选择兼顾了用户对成本和效率的倾向。

本发明根据不同的业务对网络性能的要求，选择合适的网络。综合考虑用户的倾向，根据用户的倾向做出不同的判决结果，使用户得到最高的满意度。同时对用户来说，只需要设置一个参数，较为简单，方便应用。

附图说明

图1为异构无线网络场景的模型图；

图2为本发明涉及到的层次分析法的结构模型图；

图3为整个网络切换过程的流程示意图。

具体实施方式

在异构无线网络系统中筛选候选网络。由于不同的网络在发射功率和覆盖范围方面均差别较大，用户从网络接收到的信号强度相差较远，相应地，根据接收到的不同网络的信号强度设置接收功率的门限值，根据门限值筛选出不合格的网络，其余网络作为候选网络。分析候选网络的可用属性，构造包含目标层、准则层和方案层的层次分析结构模型。其中，根据资费C₁、设备功耗C₂、时延C₃、带宽C₄和丢包率C₅等选择参数确定准则层，准则层包含的元素对网络的选择起到十分重要的作用，在该层次分析结构模型中，最上层为目标层，是需要解决问题所要达到的目标；中间层为准则层，包含了网络性能的参数；最下层为方案层，包含可供选择的候选网络，上一层次对相邻的下一层次的部分或全部元素起支配作用，这样就形成了层次间自上而下的逐层支配关系。如候选网络有三个，分别为网络一、网络二、网络三，如LTE、WIMAX和WLAN。

根据不同的业务对网络性能的要求，构造表述属性相对重要程度的判决矩阵，对判决矩阵进行一致性检验，以确保判决矩阵的一致性可以接受。将网络判决矩阵中的参数分为成本性和效益型两类，如成本性参数包括资费C₁和设备功耗C₂，效益型参数包括时延C₃、带宽C₄和丢包率C₅，在层次结构模型中，准则层由成本性参数或效益型参数构成。从判决矩阵中分别建立成本性判决矩阵和效益型判决矩阵，对两个判决矩阵进行一致性检验。使用层次分析法(AHP)分析两个判决矩阵，根据成本性和效益型参数调用判决矩阵对候选网络排序。根据用户对成本、效益的倾向度，对候选网络排序进行加权处理选择合适的网络作为目标网络。

以下结合附图和具体实例，对本发明的实施作进一步具体的描述，

一、从异构无线网络系统中筛选候选网络。

不同的网络在发射功率和覆盖范围均差别较大，用户终端从网络接收到的信号强度也有差异，根据不同的网络设置接收功率门限值，用户终端根据接收的信号强度与接收功率门限值比较，筛选出不合格的候选网络。如网络i当前的信号强度满足公式：RSS_i≥H_i          (1)

即网络i当前的信号强度RSS_i大于等于门限值H_i，则将该网络加入到候选网络中。

二、采用层次分析法(AHP)对候选网络排序。

使用AHP进行判决时，可分为4个阶段。首先分析系统中各元素之间的关系，建立系统的递阶层次结构模型；比较结构模型中同一层次的各元素关于上一层次中的某一准则的重要性，构造比较判决矩阵；比较判决矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，进行层次单排序和一致性检验；计算各层元素对系统总目标的组合权重，进行层次总排序及一致性检验。

具体步骤如下：

1)根据候选网络的可用属性，构造层次分析的结构模型。结构模型包含：目标层、准则层和方案层三个层次，最高层为目标层，是需要解决问题所要达到的目标；中间层为准则层，包括为了实现总目标所涉及的中间环节，包括所需考虑的约束、多级子准则等；最底层为方案层，表示为实现准则可供选择的各种措施、备选方案。如候选网络有三个P₁，P₂，P₃，分别为LTE、WiMAX和WLAN，判决的参数有资费C₁、设备功耗C₂、时延C₃、带宽C₄和丢包率C₅，则结构模型中，目标层为最优的网络，准则层为五种判决参数构成，方案层则为三种候选网络。模型中准则层包含的参数，对目标层中网络的选择影响十分重要。该模型清晰地体现出层次分析算法在网络选择过程中所涉及到的各种因素以及它们之间的关系。

2)根据不同的网络对时延和带宽的敏感度，将网络业务分为四类：语音业务，数据业务，视频业务和后台业务。根据语音业务，数据业务，视频业务和后台业务构建判决矩阵。

通常，语音业务对带宽的要求不高，对数据传输的时延要求较高；传输数据业务所需的系统带宽资源相对较大，对时延的要求较低；而视频业务对带宽和时延的要求都较高；后台业务对带宽和时延都要求较低。

假设当前业务为语音业务场景，按照1-9标度法，构造一个两两比较的判决矩阵。判决矩阵形式为判决的参数有五个，所以m和n的取值为1到5，g_mn为第m个参数相对于第n个参数在语音业务场景中的重要程度。例如，语音业务对带宽的要求不高，对数据传输的时延要求较高，那么在语音业务场景下，时延比带宽重要的多。参数时延为C₃，带宽为C₄，则g₃₄为时延相对于带宽的重要程度，在这里，依据重要程度将其定为5，g₄₃为带宽不如时延的重要程度，则为1/5。

数字1-9及其倒数作为标度，1表示两个因素相比具有相同重要性，3表示前者比后者稍重要，5表示前者比后者明显重要，7表示前者比后者强烈重要，9表示前者比后者极端重要，2，4，6，8表示上述相邻判断的中间值，其倒数则表示第m个参数不如第n个参数的重要程度，矩阵的主对角线上均为1。

3)采用特征根法计算出上述判决矩阵R的最大特征根λ_max，特征根法在AHP中具有重要的理论意义和实用价值，具体步骤在下文给出。对判决矩阵做一致性检验，判决矩阵的一致性指数可用一致性比率CR表示，用以判断判决矩阵是否具有满意的一致性。

CI＝(λ_max-n)/(n-1)      (2)

CR＝CI/RI              (3)

其中，λ_max是矩阵R的最大特征根，通过对判决矩阵使用特征根法求出，n为判决矩阵R的阶数，在这里为5。RI为平均随机一致性指标，通过查表得出，最终得到需要的CR值。

不同阶数的矩阵RI值并不相同，5阶矩阵的RI＝1.12。若CR<0.1，说明判断矩阵的一致性水平是可以接受，不需要对矩阵进行修改；若CR>0.1，说明决策者先前的判断存在自相矛盾的情况，需要对判断矩阵进行调整，通过修改g_mn值，使其满足CR<0.1，从而具有满意的一致性。下表给出了部分阶数对应的RI值。

阶数	1	2	3	4	5	6	7	8
									RI	0	0	0.52	0.89	1.12	1.26	1.36	1.41

特征根法的计算步骤如下：任取与判决矩阵R同阶归一化的初始向量 $w^0={(w_1^0,w_2^0,...,w_N^0)}^T,$ 所谓归一化，就是要求 $w_i^0(i\&Element;N),$ 使其满足 $w_i^0>0,$ 且 $\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{w}_i^0=1,$ N为矩阵的阶数；计算 ${\stackrel{\&OverBar;}{w}}^{q+1}=A{w}^q(q=0,\mathrm{1,2}...);$ 采用下式归一化 $w^{q+1}={\stackrel{\&OverBar;}{w}}^{q+1}/\underset{i=1}{\mathrm{\&Sigma;}}{\stackrel{\&OverBar;}{w_i}}^{q+1};$ 对给定精度ε>0，当成立时，则w＝w^q+1为所求矩阵R最大特征根λ_max对应的权重特征向量w，且

4)由于资费和设备功耗属于网络消耗的代价，将其归为成本方面，时延、带宽和丢包率为网络获得的性能，将其归为效益方面。通常来说，成本和效益是相互矛盾的，不可能同时花费较小的成本而得到较高的效益。因此可以对判决参数分类，将参数分为成本性和效益型两类，成本性参数包括资费C₁和设备功耗C₂，效益型参数包括时延C₃、带宽C₄和丢包率C₅。从判决矩阵R中选取两个小判决矩阵，分别为成本性判决矩阵R₁和效益型判决矩阵R₂，R₁由资费和设备功耗组成，R₂由时延、带宽和丢包率组成。

$R_1=\left[\begin{array}{cc}{g}_{11}& g_{12}\\ g_{21}& g_{22}\end{array}\right]---\left(4\right)$

$R_2=\left[\begin{array}{ccc}{g}_{33}& g_{34}& g_{35}\\ g_{43}& g_{44}& g_{45}\\ g_{53}& g_{54}& g_{55}\end{array}\right]---\left(5\right)$

5)同步骤3，使用特征根法计算判决矩阵R₁的最大特征值和其对应的归一化特征向量W＝(w₁,w₂)^T，其中，特征向量中的w₁和w₂分别代表资费C₁和设备功耗C₂两个判决参数的权重，两者之和为1，用于后续的计算。使用最大特征对矩阵R₁进行一致性检验，查看矩阵是否满足一致性。

其次，针对资费要求，对三种网络构建判决矩阵R₁₁；针对设备功耗要求，构建判决矩阵R₁₂。

$R_{11}=\left[\begin{array}{ccc}{p}_{11}& p_{12}& p_{13}\\ p_{21}& p_{22}& p_{23}\\ p_{31}& p_{32}& p_{33}\end{array}\right]---\left(6\right)$

$R_{12}=\left[\begin{array}{ccc}{p}_{11}& p_{12}& p_{13}\\ p_{21}& p_{22}& p_{23}\\ p_{31}& p_{32}& p_{33}\end{array}\right]---\left(7\right)$

矩阵中，p_ij表示网络i相对于网络j在资费或设备功耗上的重要程度。例如，在资费方面，LTE网络的资费最高，WiMAX的资费较高，WLAN的资费最低，因此在矩阵R₁₁，p₂₁表示WiMAX相对于LTE的重要程度，因资费越小越好，所以在资费方面WiMAX比LTE重要很多，将其定为3，那么p₁₂就为1/3。

以下以候选三种网络，考虑资费和设备功耗方面为例进一步说明，使用特征根法计算判决矩阵R₁₁和R₁₂的最大特征值和其对应的归一化特征向量W₁＝(w₁₁,w₁₂,w₁₃)^T和W₂＝(w₂₁,w₂₂,w₂₃)^T,进行一致性检验。W₁和W₂也分别代表三种网络在资费和设备功耗方面的单排序结果。

最终，根据公式得到网络的排序结果W′＝(W₁′,W₂′,W₃′)^T，其中，i代表资费和设备功耗两个参数，j代表三种网络，取值为1到3。W₁′、W₂′和W₃′为三种网络在成本方面的排序值，W₁′＝w₁*w₁₁+w₂*w₂₁，W₂′＝w₁*w₁₂+w₂*w₂₂，W₃′＝w₁*w₁₃+w₂*w₂₃，值最大的网络最优。步骤5为一次完整的使用层次分析法计算判决矩阵的过程。

6)从效益方面考虑，对判决矩阵R₂使用层次分析法计算。按照步骤5的过程，先求判决矩阵R₂的最大特征值和其对应的归一化特征向量，分别针对时延、带宽和丢包率构建判决矩阵R₂₃、R₂₄和R₂₅，最终得到三种网络在效益方面的排序W″＝(W₁″,W₂″,W₃″)^T，其中，W′和W″分别为三种网络仅考虑成本性参数或效益性参数得到的排序结果。

7)进一步考虑用户的倾向确定网络的选择，假设用户对成本的倾向为ρ，ρ的取值范围是0到1之间，那么用户对效益的倾向为1-ρ。当ρ＝0时，表示用户只考虑效益；当ρ＝1时，表示用户只考虑成本；当0<ρ<1时，表示用户对成本和效益都考虑。根据公式D＝ρW′+(1-ρ)W″确定目标网络，D中最大值代表网络为最合适的网络，即最终切换的目标网络。

上述是假设在语音业务的场景中，因为不同的业务对网络的要求不同，得到的网络排序结果也不相同，但采用的方法是相同的。

本发明在异构网络判决阶段中综合网络效益型和成本性多个参数，根据不同的业务对网络性能的要求，选择合适的网络。同时，考虑用户对网络的要求，根据用户对网络成本和效益喜好的不同，做出不同的网络判决结果，使用户获得最高的满意度。

Claims (6)

1.一种基于层次分析法的异构无线网络选择方法，其特征在于，用户终端根据接收到的不同网络的信号强度筛选候选网络；根据候选网络的可用属性，构造包含目标层、准则层和方案层的层次分析结构模型；根据不同的业务对网络性能的要求，构造表述参数属性相对重要程度的判决矩阵，对判决矩阵进行一致性检验；从判决矩阵中根据成本性参数或效益型两类参数分别提取成本性判决矩阵和效益型判决矩阵；使用层次分析法分析两个判决矩阵，根据成本性和效益型参数调用判决矩阵对候选网络排序；根据用户对成本、效益的倾向度，对候选网络排序结果进行加权处理选择合适的网络作为目标网络。

2.根据权利要求1所述的异构无线网络选择方法，其特征在于，准则层根据包含资费C₁、设备功耗C₂、时延C₃、带宽C₄和丢包率C₅的选择参数确定，其中，成本性参数包括资费C₁和设备功耗C₂，效益型参数包括时延C₃、带宽C₄和丢包率C₅。

3.根据权利要求1所述的异构无线网络选择方法，其特征在于，所述构建判决矩阵形式为其中，g_mn为第m个参数相对于第n个参数在某一环境下的重要程度，矩阵的主对角线上均为1；根据特征根法确定判决矩阵R的最大特征根值λ_max，根据公式：CI＝(λ_max-n)/(n-1)，CR＝CI/RI确定判决矩阵的一致性比例CR，对判决矩阵做一致性检验，其中，n为矩阵的阶数，RI为平均随机一致性指标。

4.根据权利要求3所述的异构无线网络选择方法，其特征在于，根据成本性参数或效益型参数从判决矩阵中提取成本性判决矩阵： $R_1=\left[\begin{array}{cc}{g}_{11}& g_{12}\\ g_{21}& g_{22}\end{array}\right]$ 和效益型判决矩阵： $R_2=\left[\begin{array}{ccc}{g}_{33}& g_{34}& g_{35}\\ g_{43}& g_{44}& g_{45}\\ g_{53}& g_{54}& g_{55}\end{array}\right],$ 分别计算矩阵R₁和R₂对应的归一化特征向量W＝(w₁,w₂)^T和W＝(w₃,w₄,w₅)^T。

5.根据权利要求4所述的异构无线网络选择方法，其特征在于，针对资费和设备功耗要求，分别构建判决矩阵R₁₁和R₁₂，使用特征根法计算判决矩阵R₁₁和R₁₂得到的归一化特征向量W₁＝(w₁₁,w₁₂,w₁₃)^T和W₂＝(w₂₁,w₂₂,w₂₃)^T，根据公式得到只考虑成本性参数情况下的网络排序值W′＝(W₁′,W₂′,W₃′)^T，其中，i代表成本型参数，j代表候选网络数，w_i为成本性参数的权重，w_ij为候选网络在一个成本性参数上的权重，分别由向量W、W₁和W₂中获得，W₁′、W₂′和W₃′为候选网络在成本方面的排序值，W₁′＝w₁*w₁₁+w₂*w₂₁，W₂′＝w₁*w₁₂+w₂*w₂₂，W₃′＝w₁*w₁₃+w₂*w₂₃；其次，计算只考虑效益型参数的情况下得到的网络排序，分别针对时延、带宽和丢包率构建判决矩阵R₂₃、R₂₄和R₂₅，得到归一化特征向量W₃＝(w₃₁,w₃₂,w₃₃)^T、W₄＝(w₄₁,w₄₂,w₄₃)^T和W₅＝(w₅₁,w₅₂,w₅₃)^T，根据公式得到三种候选网络在效益方面的排序值W″＝(W₁″,W₂″,W₃″)^T。

6.根据权利要求5所述的异构无线网络选择方法，其特征在于，根据公式：D＝ρW′+(1-ρ)W″确定目标网络，其中，D值最大值对应的网络作为切换的目标网络，其中，用户对成本的倾向为ρ，ρ的取值范围是0到1之间。