CN105657757A - 一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法及装置，根据合作博弈中的破产债权分配模型及每个网络在每项参数的大小，确定每个网络在每项参数对应的提供服务能力的权重系数，根据用户当前的业务类型，运用层次分析法，确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数；根据所述提供服务能力的权重系数和重要程度的权重系数，确定两个网络综合性能的权重系数，将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络，当前接入的网络非目标网络时，切换到所述目标网络，该装置包括监测模块、计算模块、锁定模块、判决切换模块。本发明保证了数据传输的连续性，减少因频繁切换带来的乒乓效应，使用户的业务请求均匀化，合理分配信道资源。

Description

一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信领域，特别涉及一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法及装置。

背景技术

可见光通信(visiblelightcommunication，VLC)作为一种新兴的无线通信技术，可以将通信与照明有机结合起来，借助广泛覆盖的照明网络同时实现高速数据传输，使得只要在有照明设施的地方就可以连接无线网络。可见光通信具有诸多优势，例如：发射功率高、能耗低、无电磁干扰、安全性极佳、无需无线电频谱认证等。然而，可见光波长较短，导致其通信距离短，障碍物阻挡不可穿透，覆盖范围十分有限。在室内环境下，家庭基站(Femto)作为一种新兴的室内无线通信技术已逐步走进人们的生活当中。Femto是用于室内环境的小型基站系统，拥有结构简单、部署方便、成本低等优势，受到了运营商的青睐。虽然与VLC相比其吞吐量较低，但仍可作为解决室内信号覆盖难题的良好补充方案。

为了保证可见光-家庭基站异构网络中通信质量，避免数据传输中断，提出合适的VLC与Femto之间的垂直切换(verticalhandover，VHO)方法对于可见光通信异构网络融合至关重要；现有技术中，没有考虑用户的实际需求以及每个网络当前的服务质量，因此，该方法可能会影响可见光-家庭基站异构网络的性能，并且也有可能影响用户的通信质量。

发明内容

本发明实施例公开了一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法及装置，用于提高可见光-家庭基站异构网络的性能，并保证用户的通信质量。技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法，应用于移动终端，所述方法包括以下具体步骤：

获取可见光通信网络的多项链路质量参数，并获取家庭基站网络的所述多项链路质量参数；

根据合作博弈中的破产债权分配模型及每个网络的每项参数的大小，确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数，根据用户当前的业务类型，运用层次分析法，确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数；

根据所述提供服务能力的权重系数和重要程度的权重系数，确定两个网络综合性能的权重系数，将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络，当前接入的网络非目标网络时，切换到所述目标网络。

优选地，所述将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络包括：

若所述两个网络综合性能的权重系数差值的绝对值大于预设判断阈值，则将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络。

优选地，所述根据合作博弈中的破产债权分配模型及每个网络的每项参数的大小，确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数包括：

针对每项参数，根据两个网络的该项参数的大小，分别确定两个网络的该项参数对应的服务能力比例值a_ij，其中a_ij为第j个网络的第i项参数对应的服务能力比例值，a_i1+a_i2＝1，a_ij≥0，i＝1,2...N，j＝1,2，N为链路质量参数的项数；a_i1、a_i2中较大者对应的网络的第i项参数对应的服务能力优于较小者对应的网络的该项参数对应的服务能力；

根据破产债权分配模型确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数φ_ij，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，其中：

${\mathrm{\φ}}_{ij}=\underset{S\⊆\{1,2\}}{\Σ}\frac{(2-|S\left|\right)!\left(\right|S|-1)!}{2!}\left(v\right(S)-v(S\backslash j\left)\right)$

上式中，S是非空合作联盟，|S|表示合作联盟中的元素个数，v(S)为合作联盟S对应的合作联盟收益，v(S\j)为合作联盟S去掉元素j后合作联盟对应的合作联盟收益，其中v(S)为：

$\left\{\begin{array}{c}{v}_i\left(\right\{1\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i2})\\ v_i\left(\right\{2\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i1})\\ v_i\left(\right\{1,2\left\}\right)=a_i\end{array}\right.$

其中，a_i＝max{a_ij,j＝1,2}。

优选地，所述根据用户当前的业务类型，运用层次分析法，确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数包括：

S21、根据用户当前的业务类型，建立判断矩阵[b_mn]_N×N，其中，b_mn表示第m项参数类型相对于第n项参数类型重要性；

S22、计算判断矩阵[b_mn]_N×N的最大特征根及该最大特征根对应的归一化特征向量W＝(w₁,w₂...w₂)；

S23、根据所述的最大特征根对所述判断矩阵进行一致性检验，若检验未通过，重新建立判断矩阵[b_mn]_N×N，并返回步骤S22；若检验通过，则将所述归一化特征向量中的每个元素确定为每项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

优选地，所述根据所述提供服务能力的权重系数和重要程度的权重系数，确定两个网络综合性能的权重系数包括：

通过公式计算获得第j个网络综合性能的权重系数CW_j，其中，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，w_i为第i项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

优选地，所述多项链路质量参数包括以下参数中的一项或多项：信噪比、可用带宽、包传输时延和用户偏好。

第二方面，本发明实施例还提供了一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换装置，应用于移动终端，所述装置包括：

监测模块：用于获取可见光通信网络的多项链路质量参数，并获取家庭基站网络的所述多项链路质量参数；

计算模块：用于根据合作博弈中的破产债权分配模型及每个网络的每项参数的大小，确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数，根据用户当前的业务类型，运用层次分析法，确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数；

锁定模块：用于根据所述提供服务能力的权重系数和重要程度的权重系数，确定两个网络综合性能的权重系数，将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络；

判决切换模块：用于当前接入的网络非目标网络时，切换到所述目标网络。

优选地，所述计算模块包括：

第一计算单元，用于针对每项参数，根据两个网络的该项参数的大小，分别确定两个网络的该项参数对应的服务能力比例值a_ij，其中a_ij为第j个网络的第i项参数对应的服务能力比例值，a_i1+a_i2＝1，a_ij≥0，i＝1,2...N，j＝1,2，N为链路质量参数的项数；a_i1、a_i2中较大者对应的网络的第i项参数对应的服务能力优于较小者对应的网络的该项参数对应的服务能力；

根据破产债权分配模型确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数φ_ij，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，其中：

${\mathrm{\φ}}_{ij}=\underset{S\⊆\{1,2\}}{\Σ}\frac{(2-|S\left|\right)!\left(\right|S|-1)!}{2!}\left(v\right(S)-v(S\backslash j\left)\right)$

上式中，S是非空合作联盟，|S|表示合作联盟中的元素个数，v(S)为合作联盟S对应的合作联盟收益，v(S\j)为合作联盟S去掉元素j后合作联盟对应的合作联盟收益，其中v(S)为：

$\left\{\begin{array}{c}{v}_i\left(\right\{1\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i2})\\ v_i\left(\right\{2\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i1})\\ v_i\left(\right\{1,2\left\}\right)=a_i\end{array}\right.$

其中，a_i＝max{a_ij,j＝1,2}。

优选地，所述计算模块还包括：

第二计算单元，用于按照以下步骤确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数：

S21、根据用户当前的业务类型，建立判断矩阵[b_mn]_N×N，其中，[b_mn]_N×N表示第m项参数类型相对于第n项参数类型重要性；

S22、计算判断矩阵[b_mn]_N×N的最大特征根及该最大特征根对应的归一化特征向量W＝(w₁,w₂...w₂)；

S23、根据所述的最大特征根对所述判断矩阵进行一致性检验，若检验未通过，重新建立判断矩阵[b_mn]_N×N，并返回步骤S22；若检验通过，则将所述归一化特征向量中的每个元素确定为每项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

优选地，所述锁定模块，具体用于：通过公式计算获得第j个网络综合性能的权重系数CW_j，其中，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，w_i为第i项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

本发明通过获取可见光通信网络的多项链路质量参数，并获取家庭基站网络的所述多项链路质量参数，根据合作博弈中的破产债权分配模型及每个网络在每项参数的大小，确定每个网络在每项参数对应的提供服务能力的权重系数，考虑了网络自身的网络质量；根据用户当前的业务类型，运用层次分析法，确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数；考虑了用户的实际需求，根据所述提供服务能力的权重系数和重要程度的权重系数，确定两个网络综合性能的权重系数，因此，通过这种方式获得的两个网络综合性能的权重系数综合考虑了网络的质量与用户的需求，更符合实际使用，能够更加可靠、准确的体现网络对于用户的实际价值，因此，设定的判决条件：将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络，当前接入的网络非目标网络时，切换到所述目标网络。不仅可以保证数据传输的连续性，还能减少因频繁切换带来的乒乓效应，使得用户的业务请求均匀化，合理分配信道资源。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其他的附图。

图1为本实施例提出的一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法的一种流程图；

图2为本实施例提出的一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法中层次分析法采用的层次结构图；

图3为本实施例提出的一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面首先对本发明实施例所提供的一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法进行介绍。

需要说明的是，本发明实施例所提供的一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法应用于移动终端中，在实际应用中，该移动终端可以为：智能手机、平板电脑、笔记本电脑、智能游戏机、智能手表等等设备，这都是合理的。同时，本方法主要用于室内，当然也可以用于室外。

参阅图1，图1为本实施例提出的一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法的一种流程图，该方法包括以下具体步骤：

S1、获取可见光通信网络的多项链路质量参数，并获取家庭基站网络的所述多项链路质量参数。

在该步骤中，获取的是可见光通信网络和家庭基站网络相同的两项或两项以上的链路质量参数，该链路质量参数以下参数中的一项或多项：信噪比、可用带宽、包传输时延和用户偏好，但不限于这几种质量参数类型。

为了能综合考虑多种影响网络的因素，本实施例中，获取的链路质量参数是信噪比、可用带宽、包传输时延、用户偏好四项参数。

这里的信噪比、可用带宽、包传输时延是常用的衡量网络链路质量水平的参数，在这里不做限定，本实施例中，用户偏好可以是两个网络用户接入量，其它实施例中，也可以是其它可以描述用户偏好的参数。

为了简便在本发明实施例及以下实施例中将链路质量参数简称为参数。

S2、根据合作博弈中的破产债权分配模型及每个网络的每项参数的大小，确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数。

其中，合作博弈是研究人们达成合作时如何分配合作得到的收益，即收益分配问题，合作博弈采取的是一种合作的方式，或者说是一种妥协，以促使能够产生一种剩余。至于合作剩余在博弈中各方之间如何分配，取决于博弈各方的力量对比和技巧运用。

针对每一项参数上，求解两个网络合作时，每个网络在该项参数上所能提供的服务能力权重系数。

S3、根据用户当前的业务类型，运用层次分析法，确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

这里所说的用户当前的业务类型，可以是听音乐或者语音聊天或者浏览网页等不同上网需求类型，当然并不局限于此。

运用层次分析法，确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

层次分析法是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。它的特点是把复杂问题中的各种因素通过划分为相互联系的有序层次，使之条理化，利用数学方法计算反映每一层次元素的相对重要性次序的权值，通过所有层次之间的总排序计算所有元素的相对权重并进行排序。

S4、根据提供服务能力的权重系数和重要程度的权重系数，确定两个网络综合性能的权重系数。

在确定目标网络的过程中，为了能够选择更优的网络作为目标网络，通过网络服务能力的权重系数，考虑网络自身的网络质量，通过用户需求的每项参数的重要程度的权重系数考虑用户的需求，通过这种方式获得的两个网络关于综合性能的权重系数更加可靠，准确，既能充分利用网络本身，还能考虑用户的实际需求。

S5、将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络，当前接入的网络非目标网络时，切换到所述目标网络。

网络综合性能的权重系数越大，说明这个网络对于用户越优，因此，可以将综合性能大的网络作为目标网络。

在本实施例中，若当前接入的网络已是目标网络时，不进行切换。

需要说明的是，本发明实施例中对步骤S3和步骤S2的先后顺序不进行限定，即可以在步骤S2之前执行步骤S3，或，可以与步骤S2同时执行，或在执行完步骤S2之后且在执行步骤S4之前进行步骤S3。

更进一步的，在上述实施例的基础上，在本发明的另一实施方式中，将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络包括：

若两个网络综合性能的权重系数差值的绝对值大于预设判断阈值，则将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络。

需要说明的是，当两个网络综合性能的权重系数相等时，可选择两个网络中的任一个网络作为目标网络。进一步的，当两个网络综合性能的权重系数相等时，设定可见光网络为目标网络。更进一步的，为了更加方便移动终端工作，减少网络切换频率，设置移动设备的当前接入的网络为目标网络。

通过设置预设判断阈值，例如将该预设判断阈值设置为大于零的数值，能在一定程度上防止网络切换，从而可以进一步避免因频繁切换带来的乒乓效应。

为了能够清楚的描述每一个实施例，在此以后的实施例中，预定设置i＝1,2,3,4，其中，i代表第i项参数，当该参数为信噪比、可用带宽、包传输时延、用户偏好，1代表第一项参数信噪比，2代表第二项参数可用带宽，3代表第三项参数包传输时延，4代表第四项参数用户偏好；j＝1,2，其中j代表第j个网络，即1代表第一个网络可见光通信网络；2代表第二个网络家庭基站网络。

当然，实际使用时，i值多于4个，即所检测的用于描述网络质量的参数多于四项时，依次类推，N代表第N项参数，且每项参数的排序没有规定，任何排序都可以，只要自始至终采用同样的排序；同理，j的值也一样；对于以下的实施例，针对这些情况与预定设置类似，在以后的实施例中不做举例或详述。

在一种实施例中,根据合作博弈中的破产债权分配模型及每个网络的每项参数的大小，确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数包括：

针对每项参数，根据两个网络的该项参数的大小，分别确定两个网络的该项参数对应的服务能力比例值a_ij，其中a_ij为第j个网络的第i项参数对应的服务能力比例值，a_i1+a_i2＝1，a_ij≥0，i＝1,2...N，j＝1,2，N为链路质量参数的项数；a_i1、a_i2中较大者对应的网络的第i项参数对应的服务能力优于较小者对应的网络的该项参数对应的服务能力；

根据破产债权分配模型确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数φ_ij，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，其中：

${\mathrm{\φ}}_{ij}=\underset{S\⊆\{1,2\}}{\Σ}\frac{(2-|S\left|\right)!\left(\right|S|-1)!}{2!}\left(v\right(S)-v(S\backslash j\left)\right)$

上式中，S是非空合作联盟，|S|表示合作联盟中的元素个数，v(S)为合作联盟S对应的合作联盟收益，v(S\j)为合作联盟S去掉元素j后合作联盟对应的合作联盟收益，其中v(S)为：

$\left\{\begin{array}{c}{v}_i\left(\right\{1\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i2})\\ v_i\left(\right\{2\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i1})\\ v_i\left(\right\{1,2\left\}\right)=a_i\end{array}\right.$

其中，a_i＝max{a_ij,j＝1,2}。

本步骤中，针对每项参数，根据两个网络的该项参数的大小，获得满足以下条件的每个网络的该项参数对应的服务能力比例值—a_i1、a_i2中较大者对应的网络在第i项参数上的服务能力优于较小者对应的网络在该参数上的服务能力。

具体的确定方法，可以是：单一考虑第i项参数，若该项参数的实际值越大代表这个网络相对较好，越小代表这个网络相对不好，举例来说，第一个网络在该项参数上的实际值为2，第二个网络在该项参数上的实际值为1，则a_i1＝2/(1+2)，而a_i2＝1/(1+2)，本实施例中，信噪比、可用带宽和用户偏好适用于此方法。

单一考虑第i项参数，若该项参数的实际值越小代表这个网络相对较好，越大代表这个网络相对不好，举例来说，第一个网络在该项参数上的实际值为2，第二个网络在该项参数上的实际值为1，则a_i1＝1/(1+2)，而a_i2＝2/(1+2)，本实施例中，包传输时延适用于此方法。

本步骤中，根据破产债权分配模型确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数φ_ij，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，其中：

${\mathrm{\φ}}_{ij}=\underset{S\⊆\{1,2\}}{\Σ}\frac{(2-|S\left|\right)!\left(\right|S|-1)!}{2!}\left(v\right(S)-v(S\backslash j\left)\right)$

其中，{1,2}是这个模型中所有参与网络的集合，即第一个网络和第二个网络，{1,2}的任何非空子集S都是一个合作联盟，|S|表示合作联盟中的元素个数，v(S)为合作联盟S对应的合作联盟收益，本实施方式中，v(S)具体是指S中的网络参与联盟时所能提供的最大服务能力，v(S\j)为合作联盟S去掉元素j后合作联盟对应的合作联盟收益，即去掉元素j后，联盟所能提供的最大服务能力，代表没有任何网络参与，所能提供的服务能力，通常为0，即

而v(S)为：

$\left\{\begin{array}{c}{v}_i\left(\right\{1\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i2})\\ v_i\left(\right\{2\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i1})\\ v_i\left(\right\{1,2\left\}\right)=max(0,a_i)=a_i\end{array}\right.$

其中，a_i＝max{a_ij,j＝1,2}。

举例来说：

第一个网络可见光通信网络的信噪比为2，第二个网络家庭基站网络的信噪比为3，i＝1，计算a₁₁＝2/(2+3)＝0.4，a₁₂＝3/(2+3)＝0.6，则

a₁＝max{a_1j,j＝1,2}＝0.6

$\left\{\begin{array}{c}{v}_1\left(\right\{1\left\}\right)=max(0,a_1-a_{12})=max(0,0.6-0.6)=0\\ v_1\left(\right\{2\left\}\right)=max(0,a_1-a_{11})=max(0,0.6-0.4)=0.2\\ v_1\left(\right\{1,2\left\}\right)=\max (0,a_1)=a_1=0.6\end{array}\right.$

当S＝{1}，j＝1时，

当S＝{2}，j＝1时，

$\begin{array}{c}\frac{(2-|S\left|\right)!\left(\right|S|-1)!}{2!}\left(v\right(S)-v(S\backslash j\left)\right)\\ =\frac{(2-1)!(1-1)!}{2!}\left(v\right(\left\{2\right\})-v(\left\{2\right\}\backslash 1\left)\right)\\ =\frac{(2-1)!(1-1)!}{2!}\left(v\right(\left\{2\right\})-v(\left\{2\right\}\left)\right)\\ =0\end{array}$

当S＝{1,2}，j＝1时，

$\begin{array}{c}\frac{(2-|S\left|\right)!\left(\right|S|-1)!}{2!}\left(v\right(S)-v(S\backslash j\left)\right)\\ =\frac{(2-2)!(2-1)!}{2!}\left(v\right(\{1,2\})-v(\{1,2\}\backslash 1\left)\right)\\ =0.2\end{array}$

因此，φ₁₁＝0+0+0.2＝0.2；

同理，可通过上述计算：

当S＝{1}，j＝2时，

$\begin{array}{c}\frac{(2-|S\left|\right)!\left(\right|S|-1)!}{2!}\left(v\right(S)-v(S\backslash j\left)\right)\\ =\frac{(2-1)!(1-1)!}{2!}\left(v\right(\left\{1\right\})-v(\left\{1\right\}\backslash 2\left)\right)\\ =\frac{(2-1)!(1-1)!}{2!}\left(v\right(\left\{1\right\})-v(\left\{1\right\}\left)\right)\\ =0\end{array};$

当S＝{2}，j＝2时，

当S＝{1,2}，j＝2时，

$\begin{array}{c}\frac{(2-|S\left|\right)!\left(\right|S|-1)!}{2!}\left(v\right(S)-v(S\backslash j\left)\right)\\ =\frac{(2-2)!(2-1)!}{2!}\left(v\right(\{1,2\})-v(\{1,2\}\backslash 2\left)\right)\\ =0.3\end{array}$

因此，φ₁₁＝0+0.1+0.3＝0.4。

同理，对于可用带宽、包传输时延、用户偏好，可计算求出每个网络对应的各项参数的对应的提供服务能力的权重系数。

所以，当第一个网络可见光通信网络的信噪比为2，第二个网络家庭基站网络的信噪比为3时，第一个网络的第1项参数对应的提供服务能力的权重系数为0.2，第二个网络的第2项参数对应的提供服务能力的权重系数为0.4。

根据上述的举例中的计算过程对和 $\left\{\begin{array}{c}{v}_i\left(\right\{1\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i2})\\ v_i\left(\right\{2\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i1})\\ v_i\left(\right\{1,2\left\}\right)=max(0,a_i)=a_i\end{array}\right.$ 可推导出，φ_i1+φ_i2＝a_i。因此，当求出φ_i1、φ_i2其中一个之后，可以通过另一个φ_i1+φ_i2＝a_i求出另一个。

在另一种实施例中，根据用户当前的业务类型，运用层次分析法，确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数包括：

参阅图2，图2为本实施例提出的一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法中层次分析法采用的层次结构图，层次分析法具体实施时，可先建立层次结构，第一层为目标层，代表目标网络；第二层为指标层，包括信噪比、可用带宽、包传输时延、用户偏好等；第三层为方案层，包括可见光和家庭基站这两种备选网络，根据这个层结构，再进行以下步骤：

S21：根据用户当前的业务类型，建立判断矩阵[b_mn]_N×N，其中,N＝4,表示共采集N项参数，b_mn表示第m项参数类型相对于第n项参数类型重要性，可以理解的是，b_nm＝1/b_mn，且m＝n时，b_nm＝b_mn，可以理解是数值越大重要性越大。举例来说，b₁₁代表第一项参数信噪比相对于其本身的重要程度，可以理解，此时应该为1，b₁₂代表第一项参数信噪比相对于第二项参数可用带宽的重要程度，若用户对于信噪比的需求相对于对可用带宽的需求稍微重要，该值等于3；可以理解，用户对于可用带宽的需求相对于对信噪比的需求稍微不重要，即b_nm＝1/b_mn，该值等于1/3。其它的，5表示明显重要，7表示强烈重要，9表示极端重要。

S22：计算判断矩阵[b_mn]_N×N的最大特征根及该最大特征根对应的归一化特征向量W＝(w₁,w₂...w₂)。

本步骤中，计算判断矩阵[b_mn]_N×N的最大特征根，再根据最大特征根计算其对应的特征向量，并将该向量做归一化处理。

S23：根据所述的最大特征根对所述判断矩阵进行一致性检验，若检验未通过，重新建立判断矩阵[b_mn]_N×N，并返回步骤S21；若检验通过，则将所述归一化特征向量中的每个元素确定为每项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

本步骤中，进行矩阵一致性检验，计算一致性比例其中，其中，λ_max为判断矩阵的最大特征根，由于判断矩阵阶数为4，故一致性指标随机一致性指标R.I.＝0.89，随机一致性指标与判断矩阵阶数一一对应，通过查找现有技术可获知，在此不做限定，如果C.R.<0.1，则一致性检验通过。

本实施例中，根据提供服务能力的权重系数和重要程度的权重系数，确定两个网络综合性能的权重系数包括：

通过公式计算获得第j个网络综合性能的权重系数CW_j，其中，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，w_i为第i项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

实际使用时，可以通过矩阵之间的计算获得，例如在计算元素φ_ij后，构建矩阵φ，CW＝φ^TW^T,集合CW中第一行的元素为第一个网络的综合性能权重系数，第二行的元素为第二个网络的综合性能参数。

参阅图3，图3为本实施例提出的一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换装置的结构示意图，本发明还提出了一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换装置，应用于移动终端中，该装置包括：

监测模块31：用于获取可见光通信网络的多项链路质量参数，并获取家庭基站网络的所述多项链路质量参数；

计算模块32：用于根据合作博弈中的破产债权分配模型及每个网络的每项参数的大小，确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数，根据用户当前的业务类型，运用层次分析法，确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数；

锁定模块33：用于根据所述提供服务能力的权重系数和重要程度的权重系数，确定两个网络综合性能的权重系数，将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络；

判决切换模块34：用于当前接入的网络非目标网络时，切换到所述目标网络。

通过监测模块31获取所需的参数，通过计算模块32的计算结果，锁定模块33确定出目标网络，判决切换模块34最终做出是否切换的决策，实现两个网络的垂直切换。

需要说明的是，当两个网络综合性能的权重系数相等时，所述锁定模块33可选择两个网络中的任一个网络作为目标网络。进一步的，当两个网络综合性能的权重系数相等时，所述锁定模块33设定可见光网络为目标网络。更进一步的，为了更加方便移动终端工作，减少网络切换频率，所述锁定模块33设置移动设备的当前接入的网络为目标网络。

进一步的，在上述实施例中，计算模块32包括：

第一计算单元，用于针对每项参数，根据两个网络的该项参数的大小，分别确定两个网络的该项参数对应的服务能力比例值a_ij，其中a_ij为第j个网络的第i项参数对应的服务能力比例值，a_i1+a_i2＝1，a_ij≥0，i＝1,2...N，j＝1,2，N为链路质量参数的项数；a_i1、a_i2中较大者对应的网络的第i项参数对应的服务能力优于较小者对应的网络的该项参数对应的服务能力；

根据破产债权分配模型确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数φ_ij，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，其中：

${\mathrm{\&phi;}}_{ij}=\underset{S\&SubsetEqual;\{1,2\}}{\&Sigma;}\frac{(2-|S\left|\right)!\left(\right|S|-1)!}{2!}\left(v\right(S)-v(S\backslash j\left)\right)$

上式中，|S|表示合作联盟中的元素个数，v(S)为合作联盟S对应的合作联盟收益，v(S\j)为合作联盟S去掉元素j后合作联盟对应的合作联盟收益，其中v(S)为：

$\left\{\begin{array}{c}{v}_i\left(\right\{1\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i2})\\ v_i\left(\right\{2\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i1})\\ v_i\left(\right\{1,2\left\}\right)=max(0,a_i)=a_i\end{array}\right.$

其中，a_i＝max{a_ij,j＝1,2}。

进一步的，上述实施例中，计算模块32还包括：

第二计算单元，用于按照以下步骤确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数：

S21、根据用户当前的业务类型，建立判断矩阵[b_mn]_N×N，其中，b_mn表示第m项参数类型相对于第n项参数类型重要性；

S22、计算判断矩阵[b_mn]_N×N的最大特征根及该最大特征根对应的归一化特征向量W＝(w₁,w₂...w₂)；

S23、根据所述的最大特征根对所述判断矩阵进行一致性检验，若检验未通过，重新建立判断矩阵[b_mn]_N×N，并返回步骤S22；若检验通过，则将所述归一化特征向量中的每个元素确定为每项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

更进一步的，锁定模块33，具体用于通过公式计算获得第j个网络综合性能的权重系数CW_j，其中，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，w_i为第i项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施方式中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，这里所称得的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上该仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换方法，应用于移动终端，其特征在于，所述方法包括以下具体步骤：

获取可见光通信网络的多项链路质量参数，并获取家庭基站网络的所述多项链路质量参数；

根据合作博弈中的破产债权分配模型及每个网络的每项参数的大小，确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数，根据用户当前的业务类型，运用层次分析法，确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数；

根据所述提供服务能力的权重系数和重要程度的权重系数，确定两个网络综合性能的权重系数，将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络，当前接入的网络非目标网络时，切换到所述目标网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络包括：

若所述两个网络综合性能的权重系数差值的绝对值大于预设判断阈值，则将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据合作博弈中的破产债权分配模型及每个网络的每项参数的大小，确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数包括：

针对每项参数，根据两个网络的该项参数的大小，分别确定两个网络的该项参数对应的服务能力比例值a_ij，其中a_ij为第j个网络的第i项参数对应的服务能力比例值，a_i1+a_i2＝1，a_ij≥0，i＝1,2...N，j＝1,2，N为链路质量参数的项数；a_i1、a_i2中较大者对应的网络的第i项参数对应的服务能力优于较小者对应的网络的该项参数对应的服务能力；

根据破产债权分配模型确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数φ_ij，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，其中：

${\mathrm{\&phi;}}_{ij}=\underset{S\&SubsetEqual;\{1,2\}}{\&Sigma;}\frac{(2-|S\left|\right)!\left(\right|S|-1)!}{2!}\left(v\right(S)-v(S\backslash j\left)\right)$

上式中，S是非空合作联盟，|S|表示合作联盟中的元素个数，v(S)为合作联盟S对应的合作联盟收益，v(S\j)为合作联盟S去掉元素j后合作联盟对应的合作联盟收益，其中v(S)为：

$\left\{\begin{array}{c}{v}_i\left(\right\{1\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i2})\\ v_i\left(\right\{2\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i1})\\ v_i\left(\right\{1,2\left\}\right)=a_i\end{array}\right.$

其中，a_i＝max{a_ij,j＝1,2}。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据用户当前的业务类型，运用层次分析法，确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数包括：

S21、根据用户当前的业务类型，建立判断矩阵[b_mn]_N×N，其中，b_mn表示第m项参数类型相对于第n项参数类型重要性；

S22、计算判断矩阵[b_mn]_N×N的最大特征根及该最大特征根对应的归一化特征向量W＝(w₁,w₂...w₂)；

S23、根据所述的最大特征根对所述判断矩阵进行一致性检验，若检验未通过，重新建立判断矩阵[b_mn]_N×N，并返回步骤S22；若检验通过，则将所述归一化特征向量中的每个元素确定为每项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述提供服务能力的权重系数和重要程度的权重系数，确定两个网络综合性能的权重系数包括：

通过公式计算获得第j个网络综合性能的权重系数CW_j，其中，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，w_i为第i项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述多项链路质量参数包括以下参数中的一项或多项：信噪比、可用带宽、包传输时延和用户偏好。

7.一种可见光-家庭基站异构网络中的垂直切换装置，应用于移动终端，其特征在于，所述装置包括：

监测模块：用于获取可见光通信网络的多项链路质量参数，并获取家庭基站网络的所述多项链路质量参数；

计算模块：用于根据合作博弈中的破产债权分配模型及每个网络的每项参数的大小，确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数，根据用户当前的业务类型，运用层次分析法，确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数；

锁定模块：用于根据所述提供服务能力的权重系数和重要程度的权重系数，确定两个网络综合性能的权重系数，将综合性能的权重系数大的网络作为目标网络；

判决切换模块：用于当前接入的网络非目标网络时，切换到所述目标网络。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括：

第一计算单元，用于针对每项参数，根据两个网络的该项参数的大小，分别确定两个网络的该项参数对应的服务能力比例值a_ij，其中a_ij为第j个网络的第i项参数对应的服务能力比例值，a_i1+a_i2＝1，a_ij≥0，i＝1,2...N，j＝1,2，N为链路质量参数的项数；a_i1、a_i2中较大者对应的网络的第i项参数对应的服务能力优于较小者对应的网络的该项参数对应的服务能力；

根据破产债权分配模型确定每个网络的每项参数对应的提供服务能力的权重系数φ_ij，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，其中：

${\mathrm{\&phi;}}_{ij}=\underset{S\&SubsetEqual;\{1,2\}}{\&Sigma;}\frac{(2-|S\left|\right)!\left(\right|S|-1)!}{2!}\left(v\right(S)-v(S\backslash j\left)\right)$

上式中，S是非空合作联盟，|S|表示合作联盟中的元素个数，v(S)为合作联盟S对应的合作联盟收益，v(S\j)为合作联盟S去掉元素j后合作联盟对应的合作联盟收益，其中v(S)为：

$\left\{\begin{array}{c}{v}_i\left(\right\{1\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i2})\\ v_i\left(\right\{2\left\}\right)=max(0,a_i-a_{i1})\\ v_i\left(\right\{1,2\left\}\right)=a_i\end{array}\right.$

其中，a_i＝max{a_ij,j＝1,2}。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述计算模块还包括：

第二计算单元，用于按照以下步骤确定每项参数对于当前用户重要程度的权重系数：

S21、根据用户当前的业务类型，建立判断矩阵[b_mn]_N×N，其中，b_mn表示第m项参数类型相对于第n项参数类型重要性；

S22、计算判断矩阵[b_mn]_N×N的最大特征根及该最大特征根对应的归一化特征向量W＝(w₁,w₂...w₂)；

S23、根据所述的最大特征根对所述判断矩阵进行一致性检验，若检验未通过，重新建立判断矩阵[b_mn]_N×N，并返回步骤S22；若检验通过，则将所述归一化特征向量中的每个元素确定为每项参数对于当前用户重要程度的权重系数。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述锁定模块，具体用于：

通过公式计算获得第j个网络综合性能的权重系数CW_j，其中，φ_ij表示第j个网络的第i项参数对应的提供服务能力的权重系数，w_i为第i项参数对于当前用户重要程度的权重系数。