CN105491611A - 无线网络切换方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种无线网络切换方法和系统，其中，方法包括以下步骤：根据预先建立的对多个无线网络的仿真模型，获取一段时间内的各个无线网络的网络流量轨迹图；其中，所述网络流量轨迹图表征网络拥塞状态；根据所述网络流量轨迹图对当前时间各个无线网络的网络流量进行预测，得到长相关历史网络流量；实时获取当前接入的无线网络的状态参数，根据所述状态参数判断是否符合网络切换条件；若是，根据长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络。上述无线网络切换方法和系统，可以减少“乒乓效应”和不必要的切换判决，使终端快速、准确、有效地接入最优网络。

Description

无线网络切换方法和系统
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，特别是涉及一种无线网络切换方法和系统。
背景技术
随着移动通信技术和宽带无线接入技术的快速发展，各种无线异构网络之间的融合必将是大势所趋，从而为用户提供多样化的业务类型和更好的用户体验，真正实现各网络间的无缝切换。未来的移动通信网络必然朝着宽带化、扁平化和泛在化的无线异构融合的方向发展。当前的无线网络环境包含的主要技术有：无线个域网(WirelessPersonalAreaNetwork，WPAN)、无线局域网(WirelessLocalAreaNetwork，WLAN)、无线城域网(WirelessMetropolitanAreaNetwork，WMAN)、无线广域网(WirelessWideAreaNetwork，WWAN)、卫星网络等。
切换技术是异构网络间移动性管理的关键技术，无线异构网络环境下的垂直切换分为三个阶段：切换发起、切换判决和切换执行。切换判决是垂直切换过程中最重要的阶段，决定了是否能够快速、准确、有效地切换到最优网络。迄今为止，国内外研究者提出的垂直切换算法主要有以下几种：1)基于代价函数的切换算法；2)基于多属性的切换算法；3)基于模糊逻辑和神经网络的切换算法；4)基于预测的切换算法。
但是，现有算法一般是短时相关的，切换时容易产生乒乓效应和不必要的切换判决，切换效果较差。
发明内容
基于此，有必要针对现有技术切换效果差的问题，提供一种无线网络切换方法和系统。
一种无线网络切换方法，包括以下步骤：
根据预先建立的对多个无线网络的仿真模型，获取一段时间内的各个无线网络的网络流量轨迹图；其中，所述网络流量轨迹图表征网络拥塞状态；
根据所述网络流量轨迹图对当前时间各个无线网络的网络流量进行预测，得到长相关历史网络流量；
实时获取当前接入的无线网络的状态参数，根据所述状态参数判断是否符合网络切换条件；
若是，根据长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络。
一种无线网络切换系统，包括：
获取模块，用于根据预先建立的对多个无线网络的仿真模型，获取一段时间内的各个无线网络的网络流量轨迹图；其中，所述网络流量轨迹图表征网络拥塞状态；
第一判决模块，用于根据所述网络流量轨迹图对当前时间各个无线网络的网络流量进行预测，得到长相关历史网络流量；
第二判决模块，用于实时获取当前接入的无线网络的状态参数，根据所述状态参数判断是否符合网络切换条件；
切换模块，用于若是，根据长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络。
上述无线网络切换方法和系统，通过获取过去一段时间的网络流量轨迹图，根据所述网络流量轨迹图对当前时间的网络流量进行预测，根据预测得到的长相关历史网络流量和实时测量到的无线网络的状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络，可以减少“乒乓效应”和不必要的切换判决，使终端快速、准确、有效地接入最优网络。
附图说明
图1为本发明的无线网络切换方法流程图；
图2为本发明的确定当前时间的最优网络的方法流程图；
图3为本发明的无线网络切换系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的无线网络切换方法和系统的实施例进行描述。
图1为本发明的无线网络切换方法流程图。如图1所示，本发明的无线网络切换方法可包括以下步骤：
S1，根据预先建立的对多个无线网络的仿真模型，获取一段时间内的各个无线网络的网络流量轨迹图；其中，所述网络流量轨迹图表征网络拥塞状态；
在本步骤中，所述多个无线网络可以包括无线广域网(例如，4G网络)、无线城域网(例如，Wimax网络)和无线局域网(例如，WiFi网络)等无线网络。本发明的切换可以是垂直切换、硬切换或者软切换等切换方式。
S2，根据所述网络流量轨迹图对当前时间各个无线网络的网络流量进行预测，得到长相关历史网络流量；
可采集一段时间内的各个无线网络的网络流量，根据预设的时间间隔将采集到的网络流量划分为多个序列；并对各个序列分别建立自回归滑动平均模型(Auto-RegressiveandMovingAverageModel，ARMA)，根据所述自回归滑动平均模型对当前时间各个无线网络的网络流量进行预测。
S3，实时获取当前接入的无线网络的状态参数，根据所述状态参数判断是否符合网络切换条件；
所述状态参数可包括网络信号强度、QoS、负载均衡和终端电量等。可将所述状态参数的值与预设的阈值相比较；若所述状态参数的值在预设的阈值范围内，则判定当前不需要进行网络切换；否则，判定当前需要进行网络切换。以QoS为例，终端可以进行可用网络搜索，并且检测当前接入网络的QoS，若当前网络的QoS大于预设的QoS阈值，表示当前网络的QoS良好，可判定当前不需要进行网络切换，否则可判定当前需要进行网络切换。
S4，若是，根据长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络。
在本步骤中，可使用优化算法进行判决，当所述切换为垂直切换时，所述优化算法可使用经典垂直切换判决算法层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，AHP)和经典风险分析方法贝叶斯决策，结合实时判决因素和长相关历史网络流量进行切换判决，从而得出最优网络。
可判断当前时间是否在预设的时间范围之内；若是，根据所述长相关历史网络流量进行网络切换；否则，根据所述长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络。
如图2所示，可通过以下方式确定当前时间的最优网络：
S41，判断当前时间是否在预设的时间范围之内；
其中，所述时间范围可以是某些特殊时间段，在该时间段内，网络呈现明显的空闲状态。“特殊时间”依据具体环境而变化，以学校的某栋实验楼为例，当以日、周、年为时间尺度时，会分别表现出明显的“特殊时间”，比如以日为时间尺度时，23：00-8：00实验楼几乎没有人，所以WIFI呈现出明显的“空闲状态”，以周为时间尺度时，周六周日双休，以年为时间尺度时，7月15日至8月15日和1月20日至2月20日分别是学校的暑假和寒假，均表现出明显的“空闲状态”。可将上述时间段设为所述时间范围。
S42，若是，根据所述长相关历史网络流量进行网络切换；否则，根据所述长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络。
可根据所述状态参数确定当前时间各个无线网络的权重方程；其中，所述权重用于表征当前时间各个无线网络的通信质量；根据所述长相关历史网络流量对所述权重方程进行求解；并根据求解结果确定当前时间的最优网络。可通过层次分析法确定当前时间各个无线网络的权重方程。AHP具体步骤可包括：1)建立层次结构模型。AHP的层次可以分为三层：最高层为解决问题要完成的目标函数，这里为最优网络；中间层包含解决问题所需要的属性，即属性层；最底层包含在实现某种准则的过程中提供的各种方法、备选方案，这里指所述多个无线网络，例如4G、WIMAX、WIFI三种候选网络；2)构造判决矩阵。以最高层元素为准则，它所从属的下一层元素可通过两两相互比较，求出它们对于准则的相对重要性，然后根据1-9标度法对相对重要性程度进行赋值，从而建立起判决矩阵；3)计算属性相对权重。可采用特征值法求解各属性的相对权重，首先计算出判决矩阵的最大特征值，然后求出对应的特征向量，标准化后就可以得到各个属性的相对权重Awi＝λmaxwi。式中，A为所述判决矩阵，λmax为所述最大特征值，wi为所述相对权重。
可根据所述相对权重wi与贝叶斯决策来获取绝对权重，所述绝对权重表征各个无线网络当前的通信质量。贝叶斯决策属于风险型决策，决策者虽不能控制客观因素的变化，但却掌握其变化的可能状况及各状况的分布概率，并利用期望值即未来可能出现的平均状况作为决策准则。其基本思想是：1)已知类条件概率密度参数表达式和先验概率；2)利用贝叶斯公式转换成后验概率；3)根据后验概率大小进行决策分类。
AHP和贝叶斯决策的结合，算法复杂度低，计算方便，操作简单。
上述无线网络切换方法具有以下优点：
(1)考虑了长相关历史网络流量对切换的影响，可以减少“乒乓效应”和不必要的切换判决，使终端快速、准确、有效地接入最优网络。
(2)算法复杂度低，计算方便，操作简单。
(3)引入了“特殊时间”的概念，当网络空闲时直接根据所述长相关历史网络流量进行切换，进一步降低了切换复杂度，减少了切换时延。
图3为本发明的无线网络切换系统的结构示意图。如图3所示，本发明的无线网络切换系统可包括：
获取模块10，用于根据预先建立的对多个无线网络的仿真模型，获取一段时间内的各个无线网络的网络流量轨迹图；其中，所述网络流量轨迹图表征网络拥塞状态；
所述多个无线网络可以包括无线广域网(例如，4G网络)、无线城域网(例如，Wimax网络)和无线局域网(例如，WiFi网络)等无线网络。本发明的切换可以是垂直切换、硬切换或者软切换等切换方式。
第一判决模块20，用于根据所述网络流量轨迹图对当前时间各个无线网络的网络流量进行预测，得到长相关历史网络流量；
可采集一段时间内的各个无线网络的网络流量，根据预设的时间间隔将采集到的网络流量划分为多个序列；并对各个序列分别建立自回归滑动平均模型(Auto-RegressiveandMovingAverageModel，ARMA)，根据所述自回归滑动平均模型对当前时间各个无线网络的网络流量进行预测。
第二判决模块30，用于实时获取当前接入的无线网络的状态参数，根据所述状态参数判断是否符合网络切换条件；
所述状态参数可包括网络信号强度、QoS、负载均衡和终端电量等。可将所述状态参数的值与预设的阈值相比较；若所述状态参数的值在预设的阈值范围内，则判定当前不需要进行网络切换；否则，判定当前需要进行网络切换。以QoS为例，终端可以进行可用网络搜索，并且检测当前接入网络的QoS，若当前网络的QoS大于预设的QoS阈值，表示当前网络的QoS良好，可判定当前不需要进行网络切换，否则可判定当前需要进行网络切换。
切换模块40，用于若是，根据长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络。
所述切换模块40可使用优化算法进行判决，当所述切换为垂直切换时，所述优化算法可使用经典垂直切换判决算法层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，AHP)和经典风险分析方法贝叶斯决策，结合实时判决因素和长相关历史网络流量进行切换判决，从而得出最优网络。
可判断当前时间是否在预设的时间范围之内；若是，根据所述长相关历史网络流量进行网络切换；否则，根据所述长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络。
如图2所示，所述切换模块40可通过以下方式确定当前时间的最优网络：
可判断当前时间是否在预设的时间范围之内；
其中，所述时间范围可以是某些特殊时间段，在该时间段内，网络呈现明显的空闲状态。“特殊时间”依据具体环境而变化，以学校的某栋实验楼为例，当以日、周、年为时间尺度时，会分别表现出明显的“特殊时间”，比如以日为时间尺度时，23：00-8：00实验楼几乎没有人，所以WIFI呈现出明显的“空闲状态”，以周为时间尺度时，周六周日双休，以年为时间尺度时，7月15日至8月15日和1月20日至2月20日分别是学校的暑假和寒假，均表现出明显的“空闲状态”。可将上述时间段设为所述时间范围。
若是，根据所述长相关历史网络流量进行网络切换；否则，根据所述长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络。
可根据所述状态参数确定当前时间各个无线网络的权重方程；其中，所述权重用于表征当前时间各个无线网络的通信质量；根据所述长相关历史网络流量对所述权重方程进行求解；并根据求解结果确定当前时间的最优网络。可通过层次分析法确定当前时间各个无线网络的权重方程。AHP具体步骤可包括：1)建立层次结构模型。AHP的层次可以分为三层：最高层为解决问题要完成的目标函数，这里为最优网络；中间层包含解决问题所需要的属性，即属性层；最底层包含在实现某种准则的过程中提供的各种方法、备选方案，这里指所述多个无线网络，例如4G、WIMAX、WIFI三种候选网络；2)构造判决矩阵。以最高层元素为准则，它所从属的下一层元素可通过两两相互比较，求出它们对于准则的相对重要性，然后根据1-9标度法对相对重要性程度进行赋值，从而建立起判决矩阵；3)计算属性相对权重。可采用特征值法求解各属性的相对权重，首先计算出判决矩阵的最大特征值，然后求出对应的特征向量，标准化后就可以得到各个属性的相对权重Awi＝λmaxwi。式中，A为所述判决矩阵，λmax为所述最大特征值，wi为所述相对权重。
所述权重wi可通过贝叶斯决策来获取。贝叶斯决策属于风险型决策，决策者虽不能控制客观因素的变化，但却掌握其变化的可能状况及各状况的分布概率，并利用期望值即未来可能出现的平均状况作为决策准则。其基本思想是：1)已知类条件概率密度参数表达式和先验概率；2)利用贝叶斯公式转换成后验概率；3)根据后验概率大小进行决策分类。
AHP和贝叶斯决策的结合，算法复杂度低，计算方便，操作简单。
上述无线网络切换系统具有以下优点：
(1)考虑了长相关历史网络流量对切换的影响，可以减少“乒乓效应”和不必要的切换判决，使终端快速、准确、有效地接入最优网络。
(2)算法复杂度低，计算方便，结构简单。
(3)引入了“特殊时间”的概念，当网络空闲时直接根据所述长相关历史网络流量进行切换，进一步降低了切换复杂度，减少了切换时延。
本发明的无线网络切换系统与本发明的无线网络切换方法一一对应，在上述无线网络切换方法的实施例阐述的技术特征及其有益效果均适用于无线网络切换系统的实施例中，特此声明。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种无线网络切换方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据预先建立的对多个无线网络的仿真模型，获取一段时间内的各个无线网络的网络流量轨迹图；其中，所述网络流量轨迹图表征网络拥塞状态；
根据所述网络流量轨迹图对当前时间各个无线网络的网络流量进行预测，得到长相关历史网络流量；
实时获取当前接入的无线网络的状态参数，根据所述状态参数判断是否符合网络切换条件；
若是，根据长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络。
2.根据权利要求1所述的无线网络切换方法，其特征在于，所述多个无线网络包括无线广域网、无线城域网和无线局域网。
3.根据权利要求1所述的无线网络切换方法，其特征在于，根据所述网络流量轨迹图对当前时间各个无线网络的网络流量进行预测的步骤包括：
采集一段时间内的各个无线网络的网络流量，根据预设的时间间隔将采集到的网络流量划分为多个序列；
对各个序列分别建立自回归滑动平均模型，根据所述自回归滑动平均模型对当前时间各个无线网络的网络流量进行预测。
4.根据权利要求1所述的无线网络切换方法，其特征在于，所述状态参数包括网络信号强度、QoS、负载均衡和终端电量。
5.根据权利要求1所述的无线网络切换方法，其特征在于，根据所述状态参数判断是否符合网络切换条件的步骤包括：
将所述状态参数的值与预设的阈值相比较；
若所述状态参数的值在预设的阈值范围内，则判定为不符合网络切换条件；否则，判定为符合网络切换条件。
6.根据权利要求1所述的无线网络切换方法，其特征在于，根据长相关历史网络流量和/或所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络的步骤包括：
判断当前时间是否在预设的时间范围之内；
若是，根据所述长相关历史网络流量进行网络切换；否则，根据所述长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络。
7.根据权利要求6所述的无线网络切换方法，其特征在于，根据所述长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络的步骤包括：
根据所述状态参数确定当前时间各个无线网络的权重方程；其中，所述权重用于表征当前时间各个无线网络的通信质量；
根据所述长相关历史网络流量对所述权重方程进行求解；
根据求解结果确定当前时间的最优网络。
8.根据权利要求7所述的无线网络切换方法，其特征在于，根据所述状态参数确定当前时间各个无线网络的权重方程的步骤包括：
根据所述状态参数建立层次结构模型；其中，所述层次结构模型包括网络优化的目标函数；
根据所述目标函数建立各个无线网络的判决矩阵；其中，所述判决矩阵用于表征各个状态参数对通信质量的影响程度；
根据所述特征矩阵建立所述权重方程。
9.根据权利要求8所述的无线网络切换方法，其特征在于，根据所述长相关历史网络流量对所述权重方程进行求解的步骤包括：
根据所述长相关历史网络流量和贝叶斯公式对所述权重方程进行求解。
10.一种无线网络切换系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于根据预先建立的对多个无线网络的仿真模型，获取一段时间内的各个无线网络的网络流量轨迹图；其中，所述网络流量轨迹图表征网络拥塞状态；
第一判决模块，用于根据所述网络流量轨迹图对当前时间各个无线网络的网络流量进行预测，得到长相关历史网络流量；
第二判决模块，用于实时获取当前接入的无线网络的状态参数，根据所述状态参数判断是否符合网络切换条件；
切换模块，用于若是，根据长相关历史网络流量和所述状态参数确定当前时间的最优网络，并切换到所述最优网络。
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