CN105979553A - 一种基于模糊逻辑和topsis算法的分层网络切换决策方法 - Google Patents

Abstract

本发明请求保护一种基于模糊逻辑和TOPSIS算法的切换决策方法，该方法主要分为两个部分：切换候选用户筛选和目标网络选择。在切换用户筛选阶段，首先使用模糊逻辑算法对用户移动信息进行处理，得到切换适宜度，然后结合RSS，用户类型及用户切换适宜度来选择切换候选用户，构造切换候选用户集合。在目标网络选择阶段，采用所提优化目标函数进行多小区选择，目标函数综合考虑小区负载，切换成本和网络性能，其中网络性能采用TOPSIS算法对RSS，时延，移动性支持和能耗综合处理得到，该函数以小区负载均衡，网络代价最小，网络性能最优为目标，最后，通过优化函数选出最优小区作为切换目标网络，不仅能够保证用户要求，而且能够实现网络均衡。

Description

一种基于模糊逻辑和TOPSIS算法的分层网络切换决策方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种分层无线网络切换方法。

背景技术

家庭基站(Femtocell)是一种覆盖距离短，运营成本低，发射功率小的无线通信系统，它利用ADSL和光纤通过网络直接连接到运营商机房，能够弥补小区覆盖不足和增加室内的传输容量，是解决室内通信问题的很好方案,家庭基站(Femtocell)部署在已有的宏蜂窝(Macrocell)覆盖范围内，便形成了分层网络架构，如图1所示。

在由Femtocell-Macrocell所组成的分层网络中，用户为了获得更好的通信服务，就需要在多个小区间进行切换，同时还要保证切换的无缝性，所以，对切换技术的研究非常重要。用户在同类型网络间切换叫做水平切换，在不同种类的网络间切换称作垂直切换(VHO,Vertical Handover)。家庭基站的接入方式关系到切换的流程，3GPP规定了三种接入方式，依次为：开环接入，闭环接入，混合方式接入。在开环模式中，所有用户都允许接入到家庭基站中，势必会产生频繁和不必要切换，尤其是处在家庭基站边缘的用户，增加系统信令开销，影响系统整体性能；闭环接入方式中，只有注册用户才能接入，而非注册用户不能接入，此时当非注册用户距离家庭基站很近时就会受到严重干扰；为了解决上述问题，提出了混合接入方式，既能保证注册用户接入的优先权，也能接入非注册用户，减少双层网络间的干扰，提高家庭基站的利用率。因为家庭基站的覆盖范围较小，所以，为了减少频繁和不必要切换，应避免速度较大用户的切换，切换启动后，当有多个候选小区可供选择时，移动终端随时随地选择最优的网络接入也是研究的热点，我们称之为最佳网络选择(ABC,always best connected)。

不同接入网络在业务类型、收费标准、服务范围和网络性能等方面差异较大，因此传统的切换方法并不一定适用于分层网络的场景，分层网络参考较多的判决因素，包括网络覆盖范围、信号强度、业务带宽、网络负载等，网络选择变成了一个多属性决策的问题。分层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。

现有切换算法中，虽然有考虑网络负载问题，但并未将负载均衡性结合到切换判决的过程中，而且基于多属性的判决算法复杂度过高，并不适用于现实场景，并且提出的基于移动性的切换算法只是对速度大小进行简单判断，并未对速度方向等进一步研究，因此在减少切换用数量上，还可进一步优化，针对现有算法的以上问题，需要一种新的切换方案。

发明内容

针对以上现有技术的不足，本发明提供了一种降低不必要切换次数，选择的网络不仅性能最优，而且综合考虑小区负载，降低阻塞率的基于模糊逻辑和TOPSIS算法的分层网络切换决策方法。

本发明的技术方案如下：

一种基于模糊逻辑和TOPSIS算法的分层网络切换决策方法，其包括切换候选用户筛选的步骤和目标网络选择的步骤；

在切换用户筛选阶段，首先使用模糊逻辑算法对用户移动信息进行模糊处理得到用户切换适宜度，然后结合RSS(接收信号强度)、用户类型及用户切换适宜度来筛选出切换候选用户，构造切换候选用户集合；

在目标网络选择阶段，采用设定的优化目标函数进行多小区选择，目标函数综合考虑小区负载、网络切换代价和网络性能，其中网络性能采用序数偏好算法法TOPSIS算法对RSS(接收信号强度)、时延、移动性支持和能耗综合进行优化处理，该目标函数函数以小区负载均衡，网络代价最小，网络性能最优为目标，最后，通过优化目标函数选出最优小区作为切换目标网络。

进一步的，当用户处于切换态时，有以下两种情况：用户当前由宏基站服务，用户接收到家庭基站的RSS超过一个第一门限值R_th；用户当前由家庭基站服务，UE接收到当前家庭基站的RSS低于第二门限值R_f，当用户同时可以连接到宏基站和家庭基站时，家庭基站将会是首选的接入点，所以两种情况均由用户接收到家庭基站的RSS来决定；在混合接入方式中，注册用户接入Femtocell的优先级高于非注册用户。

进一步的，所述切换用户筛选阶段，使用模糊逻辑算法对用户移动信息进行模糊处理具体包括：所述用户移动信息包括用户速度大小v，速度方向与用户到基站方向的夹角b，用户到基站距离与基站半径比值a，在模糊系统中，a的模糊集为：“近，中，远”，隶属度为u_a＝{near,medium,far},v的模糊集为：“低速，中速，高速”，隶属度为u_v＝{low,medium,high}，b的模糊集为：“靠近，远离”，隶属度为，对应输出的隶属度为u_b＝{arrive,leave}，隶属度函数均采用高斯型函数，模糊系统共有3*3*2＝18种规则，最后，采用重心法去模糊，模糊系统输出为用户切换的适宜度。

进一步的，所述目标网络选择阶段计算小区负载度具体为：在由M个宏基站，N个家庭基站所组成的双层网络中，对于每一个家庭基站或者宏基站接入点的负载是:其中,e_ij是用户连接到接入点时的有效带宽，定义正在请求切换用户所需的带宽为：r_j(X)代表正在请求切换用户对小区总的需求带宽，r_ij是用户u_i对小区j的请求带宽，得到小区均衡度表示为：B_j是小区j可以承受的最大负载。

进一步的，所述用户获得的网络性能参数包括接收信号强度C1、时延C2、移动性支持C3、能耗C4,构造表述属性相对重要程度的G-C判决矩阵，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；采用特征根法计算候各属性的权重ω＝(ω₁,ω₂,ω₃,ω₄)^T；对候选网络建立属性矩阵为：使用公式：对其进行归一化，归一化后的矩阵为：计算加权标准化决策矩阵，属性权重向量：确定理想解A⁺和负理想解A^-，计算距离：最后计算与理想解的相对接近程度，得到：也就是网络性能值。

进一步的，所述目标优化函数包括负载度，网络性能和网络成本，其表达式为：小区j的网络代价记作P_j，把负载均衡，网络性能最优，业务成本最小化作为主要的优化目标，ω_i代表各项指标的权重，最后根据输出的目标函数值选择最优网络，函数值越小，代表网络最优。

本发明的优点及有益效果如下：

本发明提出了一种在Macrocell-Femtocell双层网络下，基于模糊逻辑和TOPSIS算法的垂直切换决策方案，主要包括两个部分，切换候选用户筛选和目标网络选择，采用RSS，用户类型及用户移动信息来选择切换候选用户，用户的移动信息被作为模糊逻辑系统的输入，输出为用户切换的适宜度。采用优化目标函数进行多小区选择，目标函数包括小区负载，网络性能和网络代价，其中网络性能采用TOPSIS算法对RSS，时延，移动性支持和能耗综合处理得到，与目前技术相比较，本文所提方案能够降低不必要切换次数，选择的网络不仅性能最优，而且综合考虑小区负载，降低阻塞率，并且方法较为简单，方便应用。

附图说明

图1是本发明提供优选实施例分层无线网络场景的模型图；

图2为切换用户筛选流程示意图；

图3为本发明涉及到的目标网络选择结构模型图；

图4为整个网络切换过程的流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图，对本发明作进一步说明：

一种基于模糊逻辑和TOPSIS算法的分层无线网络切换决策方法，该方法分为两个阶段，首先确定切换候选用户，然后选择切换目标网络，具体包括如下步骤：

在筛选切换候选用户阶段，将用户分为请求切换用户集合和稳定连接用户集合，现在主要研究如何确定请求切换用户集合其确定流程如图2所示，需要综合考虑RSS，用户类型和用户速度等因素。

1.首先是RSS的判断，处于切换态的用户包含两种可能性：

(1)用户当前由Macrocell服务，UE接收到Femtocell的RSS超过一个具体的门限值R_th。

(2)用户当前由Femtocell服务，UE接收到当前Femtocell的RSS低于一个具体的门限值R_f；

两种情况均由用户接收到Femtocell的RSS来决定的原因是当UE同时可以连接到Macrocell和Femtocell时，Femtocell将会是首选的接入点，因为Femtocell可以带来更好的性能，且能够减轻宏蜂窝的业务压力，因此首先判断RSS是否满足要求。

2.再判断用户类型，在混合接入方式中，注册用户接入Femtocell的优先级应该高于非注册用户，用以保证注册用户的QoS。引入时间间隔T，当一个用户是当前服务小区的非注册用户，满足切换条件后，应该很快的发起切换为注册用户释放出资源，然而注册用户可以在当前的服务Femtocell中存在较长的时间，除非邻小区的RSS大于门限值的时间间隔已经超过门限T。

3.最后通过移动信息得到切换适宜度，为了避免非必要切换，具有较高速率的用户不应该切换，同理，当用户将要离开Femtocell且距离基站较远时，此时也不应切换到Femtocell，因此，提出根据UE移动性构造模糊逻辑系统进行用户选择判决。假设小区k的半径为r,UE与基站距离为d,a表示d与r的比值，v表示UE速度大小，b表示UE的速度方向与BS的夹角,此时，模糊逻辑有三个输入变量，分别为a,v,b，模糊逻辑的输出out表示移动性强弱，输出的模糊值越大，表明该用户不适合切换，模糊值越小，作为切换用户的适宜度越高。

最后，综合RSS，用户类型和切换适宜度筛选掉不适合切换的用户，构造切换候选用户集合，只有在该集合内的用户才允许切换。

在选择切换目标网络阶段，提出优化目标函数，该函数包括小区均衡度，网络性能以及切换网络代价，其目标网络选择结构模型如图3所示。

1.小区均衡度的计算。在由M个宏基站，N个家庭基站所组成的双层网络中，对于每一个Femtocell或者Macrocell接入点的负载是：其中,e_ij是用户连接到接入点时的有效带宽，r_j(X)代表正在请求切换用户对小区总的需求带宽，r_ij是用户u_i对小区j的请求带宽，定义正在请求切换用户所需的带宽为：将小区均衡度表示为：B_j是小区j可以承受的最大负载(带宽)。

2.网络性能计算。用户获得的网络性能参数包括接收信号强度，记作C1，时延C2，移动性支持C3，能耗C4，根据表述属性相对重要程度，构造G-C判决矩阵，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；采用特征根法计算判决矩阵的归一化特征向量，也就是候选网络中各属性的权重ω＝(ω₁,ω₂,ω₃,ω₄)^T；对候选网络建立属性矩阵，矩阵中元素为各网络的性能参数值，RSS为接收到的信号强度归一化后的值，取值0到1，归一化方法为RSS_i/(RSS₁+RSS₂+RSS₃)，i＝1,2,3,时延的单位为ms，移动线支持和能耗的取值范围为0到1，属性矩阵为：C，使用公式：对其进行归一化，归一化后的矩阵为：C′；计算加权标准化决策矩阵，属性权重向量：V＝ω*C；确定理想解和负理想解，RSS和移动性支持是效益型参数，越大越好，时延和能耗是成本性参数，越小越好，得到：A⁺和A^-，通过公式计算距离：最后计算与理想解的相对接近程度，也就是网络性能值：

3.网络切换代价，根据专家经验，结合具体环境场景，将小区j的网络代价记作P_j。

根据上述小区负载度，网络性能和切换代价，提出目标优化函数，定义的目标优化函数表达式为：ω_i代表各项指标的权重，最后根据输出的目标函数值选择最优网络，函数值越小，代表网络最优，则优先选择该小区。

在由Femtocell-Macrocell所组成的分层无线网络系统中，所提切换决策主要包含两个方面：切换候选用户筛选和目标网络选择。在切换用户筛选阶段，具体步骤如下：由于Femtocell在发射功率和覆盖范围方面与现有LTE网络差别较大，用户从各个网络接收到的信号强度相差较远，当用户处于切换态时，有以下两种情况：用户当前由Macrocell服务，UE接收到Femtocell的RSS超过一个具体的门限值R_th；用户当前由Femtocell服务，UE接收到当前Femtocell的RSS低于一个具体的门限值R_f。当UE同时可以连接到Macrocell和Femtocell时，因为Femtocell可以带来更好的性能，且能够减轻宏蜂窝的业务压力，Femtocell将会是首选的接入点，所以两种情况均由用户接收到Femtocell的RSS来决定。

除考虑RSS以外，还考虑用户类型，在混合接入方式中，注册用户接入Femtocell的优先级应该高于非注册用户，用以保证注册用户的QoS。引入时间间隔T，当一个用户是当前服务小区的非注册用户，满足切换条件后，应该很快的发起切换为注册用户释放出资源，然而注册用户可以在当前的服务Femtocell中存在较长的时间，除非邻小区的RSS大于门限值的时间间隔已经超过门限T。

最后通过移动信息得到切换适宜度，为了避免非必要切换，具有较高速率的用户不应该切换，同理，当用户将要离开Femtocell且距离基站较远时，此时也不应切换到Femtocell，因此，提出根据UE移动性构造模糊逻辑系统进行用户选择判决。假设小区k的半径为r,UE与基站距离为d,a表示d与r的比值，v表示UE速度大小，b表示UE的速度方向与BS的夹角,此时，模糊逻辑有三个输入变量，分别为a,v,b，a的模糊集为：“近，中，远”，隶属度为u_a＝{near,medium,far},v的模糊集为：“低速，中速，高速”，隶属度为u_v＝{low,medium,high}，b的模糊集为：“靠近，远离”，隶属度为，对应输出的隶属度为u_b＝{arrive,leave}，隶属度函数均采用高斯型函数，模糊系统共有3*3*2＝18种规则，最后，采用重心法去模糊，模糊逻辑的输出out表示移动性强弱，输出的模糊值越大，表明该用户不适合切换，模糊值越小，作为切换用户的适宜度越高；最后，综合RSS，用户类型和切换适宜度筛选掉不适合切换的用户，构造切换候选用户集合，只有在该集合内的用户才允许切换。

在选择切换目标网络阶段，提出优化目标函数，该函数包括小区均衡度，网络性能以及切换网络代价，具体步骤如下：

计算小区均衡度。在由M个宏基站，N个家庭基站所组成的双层网络中，包含稳定连接用户集合U1和请求接入用户集合V，对于每一个Femtocell或者Macrocell接入点的负载是：

$\begin{array}{ccc}{\mathrm{\ρ}}_j=\underset{u_j\∈U1}{\Σ}{e}_{ij}& for& 1\≤j\≤M+N\end{array}---\left(1\right)$

其中,e_ij是用户连接到接入点时的有效带宽。

定义正在请求切换用户所需的带宽为：

$r_j\left(X\right)=\underset{u_i\∈V}{\Σ}{r}_{ij}{x}_{ij}---\left(2\right)$

r_j(X)代表正在请求切换用户对小区总的需求带宽，r_ij是用户u_i对小区j的请求带宽，

最后得到小区均衡度表示为：

$\underset{1\≤j\≤M+N}{\Σ}{\left(\frac{{\mathrm{\ρ}}_j+r_j\left(X\right)}{B_j}\right)}^{\mathrm{\α}}---\left(3\right)$

B_j是小区j可以承受的最大负载(带宽)。

计算网络性能。定义有三个候选网络记作P1，P2，P3，用户获得的网络性能参数包括接收信号强度(RSS)，记作C1，时延C2，移动性支持C3，能耗C4，如下表所示。

注：2、4、6、8表示相邻判断的中间值

根据表述属性相对重要程度，构造G-C判决矩阵，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；

采用特征根法计算判决矩阵的归一化特征向量，也就是候选网络中各属性的权重ω＝(ω₁,ω₂,ω₃,ω₄)^T；对候选网络建立属性矩阵，矩阵中元素为各网络的性能参数值，RSS为接收到的信号强度归一化后的值，取值0到1，归一化方法为RSS_i/(RSS₁+RSS₂+RSS₃)，i＝1,2,3,时延的单位为ms，移动线支持和能耗的取值范围为0到1，属性矩阵为：

使用公式：对其进行归一化，归一化后的矩阵为：

计算加权标准化决策矩阵，属性权重向量：

$V=\mathrm{\ω}*C=\left(\begin{array}{cccc}{v}_{11}& v_{12}& v_{13}& v_{14}\\ v_{21}& v_{22}& v_{23}& v_{24}\\ v_{31}& v_{32}& v_{33}& v_{34}\end{array}\right)---\left(7\right)$

确定理想解和负理想解，RSS和移动性支持是效益型参数，越大越好，时延和能耗是成本性参数，越小越好，得到：A⁺和A^-，通过公式计算距离：

$S_i^{+}=\sqrt{\underset{j=1}{\overset{4}{\Σ}}{(v_{ij}-v_j^{+})}^2},i=1,2,3---\left(8\right)$

$S_i^{-}=\sqrt{\underset{j=1}{\overset{4}{\Σ}}{(v_{ij}-v_j^{-})}^2},i=1,2,3---\left(9\right)$

最后计算与理想解的相对接近程度，得到：也就是网络性能值。

根据专家经验，结合具体环境场景，将小区j的网络代价记作P_j。结合小区负载度，网络性能和切换代价，提出目标优化函数，定义的目标优化函数表达式为：

$G_{\min }=\min ({\mathrm{\ω}}_1\underset{1\≤j\≤M+N}{\Σ}{\left(\frac{{\mathrm{\ρ}}_j+r_j\left(X\right)}{B_j}\right)}^{\mathrm{\α}}+{\mathrm{\ω}}_2\underset{1\≤j\≤N+M}{\Σ}{\mathrm{\σ}}_j{r}_j(X)-{\mathrm{\ω}}_3\underset{1\≤j\≤N+M}{\Σ}{P}_j)---\left(10\right)$

该函数将负载均衡和业务成本最小化，网络性能最优作为主要的优化目标，ω_i代表各项指标的权重，最后根据输出的目标函数值选择最优网络，函数值越小，代表网络最优，优先选择。

以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (6)

1.一种基于模糊逻辑和TOPSIS算法的分层网络切换决策方法，其特征在于，包括切换候选用户筛选的步骤和目标网络选择的步骤；

在切换用户筛选阶段，首先使用模糊逻辑算法对用户移动信息进行模糊处理得到用户切换适宜度，然后结合接收信号强度RSS、用户类型及用户切换适宜度来筛选出切换候选用户，构造切换候选用户集合；

在目标网络选择阶段，采设定的优化目标函数进行多小区选择，目标函数综合考虑小区负载、网络切换代价和网络性能，其中网络性能采用序数偏好算法法TOPSIS算法对接收信号强度RSS、时延、移动性支持和能耗综合进行优化处理，该目标函数函数以小区负载均衡，网络代价最小，网络性能最优为目标，最后，通过优化目标函数选出最优小区作为切换目标网络。

2.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑和TOPSIS算法的分层网络切换决策方法，其特征在于，当用户处于切换态时，有以下两种情况：用户当前由宏基站服务，用户接收到家庭基站的RSS超过一个第一门限值R_th；用户当前由家庭基站服务，UE接收到当前家庭基站的RSS低于第二门限值R_f，当用户同时可以连接到宏基站和家庭基站时，家庭基站将会是首选的接入点，所以两种情况均由用户接收到家庭基站的RSS来决定；在混合接入方式中，注册用户接入Femtocell的优先级高于非注册用户。

3.根据权利要求1或2所述的基于模糊逻辑和TOPSIS算法的分层网络切换决策方法，其特征在于，所述切换用户筛选阶段，使用模糊逻辑算法对用户移动信息进行模糊处理具体包括：所述用户移动信息包括用户速度大小v，速度方向与用户到基站方向的夹角b，用户到基站距离与基站半径比值a，在模糊系统中，a的模糊集为：“近，中，远”，隶属度为u_a＝{near,medium,far},v的模糊集为：“低速，中速，高速”，隶属度为u_v＝{low,medium,high}，b的模糊集为：“靠近，远离”，隶属度为，对应输出的隶属度为u_b＝{arrive,leave}，隶属度函数均采用高斯型函数，模糊系统共有3*3*2＝18种规则，最后，采用重心法去模糊，模糊系统输出为用户切换的适宜度。

4.根据权利要求1或2所述的基于模糊逻辑和TOPSIS算法的分层网络切换决策方法，其特征在于，所述目标网络选择阶段计算小区负载度具体为：在由M个宏基站，N个家庭基站所组成的双层网络中，对于每一个家庭基站或者宏基站接入点的负载是:其中,e_ij是用户连接到接入点时的有效带宽，定义正在请求切换用户所需的带宽为：r_j(X)代表正在请求切换用户对小区总的需求带宽，r_ij是用户u_i对小区j的请求带宽，得到小区均衡度表示为：B_j是小区j可以承受的最大负载。

5.根据权利要求1或2所述的基于模糊逻辑和TOPSIS算法的分层网络切换决策方法，其特征在于，所述用户获得的网络性能参数包括接收信号强度C1、时延C2、移动性支持C3、能耗C4,构造表述属性相对重要程度的G-C判决矩阵，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；采用特征根法计算候各属性的权重ω＝(ω₁,ω₂,ω₃,ω₄)^T；对候选网络建立属性矩阵为：使用公式：对其进行归一化，归一化后的矩阵为：计算加权标准化决策矩阵，属性权重向量：确定理想解A⁺和负理想解A^-，计算距离：最后计算与理想解的相对接近程度，得到： 也就是网络性能值。

6.根据权利要求1或2所述的基于模糊逻辑和TOPSIS算法的分层网络切换决策方法，其特征在于，所述目标优化函数包括负载度，网络性能和网络成本，其表达式为：小区j的网络代价记作P_j，把负载均衡，网络性能最优，业务成本最小化作为主要的优化目标，ω_i代表各项指标的权重，最后根据输出的目标函数值选择最优网络，函数值越小，代表网络最优。