基于SDN架构的垂直切换算法

针对当前大部分垂直切换算法采用分布式局部寻优策略,容易导致网络拥塞的问题,提出一种基于软件定义网络(softwaredefinednetwork,SDN)架构的垂直切换算法。利用SDN获得全局网络状态信息,设计模糊逻辑控制模型对网络多属性参数进行归一化决策处理与收益计算,结合二阶马尔可夫模型预测未来全局网络的实际状态,实现异构无线网络的集中控制与切换决策。实验结果表明,所提算法在节点移动的动态性条件下能获得较优的切换性能,可以满足异构无线网络通信的切换需求。     

异构网络垂直切换决策算法仿真

在异构网络无缝切换的研究中,切换判决是实现异构网络无缝切换中最为关键的一步。在不同接入网之间,为保证业务连续性,需要考虑终端及网络的多方因素,进行综合判决,选择最合适的网络进行接入。以往的垂直切换决策算法普遍存在一些未解决的问题,如考虑的判决因素不全面,决策权值太过主观,对不确定性因素难以描述,算法复杂度和性能无法很好的权衡等。为进一步提高算法性能,针对WLAN/UMTS的异构无线网络环境,提出一种更客观科学的垂直切换决策算法。并用Matlab/Simulink平台进行仿真建模,通过和传统的决策算法的对比分析,验证改进算法的有效性。仿真结果表明,新算法能及时准确地切换至最优网络,各网络负载均衡,且减少了不必要的切换。     

基于移动预测的垂直切换算法

无线信道是时刻变化的,连接质量也是不稳定的。为此,提出了一种基于接收信号强度(RSS)的移动预测算法,对无线连接质量做出预测以决定是否触发切换、什么时刻触发切换。该算法利用最近一段时间内获得的RSS抽样值,根据RSS的整体变化趋势,得出终端相对于接入点的移动方向、移动快慢、在接入点覆盖范围内的滞留时间等信息。为了评估其性能,考虑终端穿越无线接入点覆盖边缘的情况,仿真结果表明,这种方法可以有效减少不必要的切换次数,增大平均数据传输速率。     

基于TEASE管道技术的异构网络垂直切换安全认证算法

基于WLAN和UMTS构建的异构网络模型,提出一种适合该模型的垂直切换安全认证算法,用临时管道密钥(TTK)对数据进行加密,在接收端再用TTK进行数据解密。用平均切换次数、传输时延和丢包率三个指标评价所提出算法的性能。与已有垂直切换算法进行性能比较,其结果表明,提出的算法能有效减少切换次数,消除乒乓效应,减少传输时延和丢包率,可为实时业务所需的无缝切换提供有力保障。     

异构网络垂直切换判决策略研究

在异构无线网络中,垂直切换是实现无缝切换的关键环节。本文通过分析垂直切换判决因素和切换判决所面临的难题,对现有的主要判决策略进行了研究和分析,并提出了进一步研究的方向。     

基于等效SINR的VLC与WiFi垂直切换算法

针对室内可见光异构通信网络中,现有切换算法无法感知不同网络服务质量,不能保证用户始终获得最优网络服务的问题,提出一种基于等效SINR的VLC（visible light communication,可见光通信）与WiFi垂直切换算法。算法将达到相同最大传输速率作为转换条件,把VLC SINR转换为等效的WiFi SINR,在此基础上实现切换触发和判决。首先,根据目标网络和服务网络SINR差值与设定切换门限的对比结果进行切换触发;然后,考虑到VLC易受遮挡干扰影响的特点,引入驻留定时器进行切换判决,保证判决准确性。仿真实验表明,该切换算法能保证用户接入到提供最大传输速率的网络中,并且对于不同VLC网络布设和室内光环境影响都具有较好的适应性,更加适合室内融合VLC异构通信网络。     

异构无线网络垂直切换技术

随着各种异构无线网络的相继出现,多种无线网络融合基础的垂直切换技术受到了学术界和工业界的广泛关注。因此,下一代无线网络(Next Generation Wireless Networks,NGWN)必须支持垂直切换技术以保证用户从一个网络切换到另一个网络或从一种传输媒体切换到另一种传输媒体时仍然保持已有通信的连续性。本文对目前垂直切换技术的基本思想及存在难点进行简要分析,同时引入一种使用多种判决因子的垂直切换判决策略,并对其核心思想及切换过程进行分析。     

基于多目标最优化方法的垂直切换判决

当多个移动节点在蜂窝网与无线局域网共存的异构无线网络环境中移动时,综合考虑移动节点的电池寿命、基站与接入点的负载以及移动节点花费3个因素,运用多目标最优化方法进行切换判决,为所有移动节点选择合适的目标网络,使整个网络资源得到合理利用。仿真结果表明,相比传统最强信号优先方法,该方法在剩余电池寿命总和与负载平衡方面具有较好的性能,在花费总和方面性能较差。     

异构网络的垂直切换仿真建模及其性能评估

针对无线网络的异构化趋势,对WLAN和UMTS形成的异构网络进行扩展,使其包含WLAN, WiMAX和UMTS 3种网络。基于介质独立切换对扩展后异构网络中的垂直切换进行仿真建模。评估切换时延、切换期间的丢包数目和网络使用效率,结果表明,链路即将断开（LGD）方式的切换时延小于链路断开（LD）方式,且丢包数较少,网络使用效率随着功率强度门限系数的增大而降低。     

异构网络的垂直切换仿真建模及其性能评估

针对无线网络的异构化趋势,对WLAN和UMTS形成的异构网络进行扩展,使其包含WLAN, WiMAX和UMTS 3种网络。基于介质独立切换对扩展后异构网络中的垂直切换进行仿真建模。评估切换时延、切换期间的丢包数目和网络使用效率,结果表明,链路即将断开(LGD)方式的切换时延小于链路断开(LD)方式,且丢包数较少,网络使用效率随着功率强度门限系数的增大而降低。     

模糊控制在垂直切换判决算法中的应用

为了满足用户的各种通信需求,垂直切换判决算法中考虑的因素越来越多,判决因素的增加,使得切换判决所需的时间延长,不能够实现快而有效的切换判决,影响了移动终端的实用性。并行模糊控制系统使得各判决因素同时进行模糊推理且大大减少模糊规则的数量,降低了切换判决的时延。把网络可用带宽、用户移动速度及网络的服务费用作为判决因素进入并行模糊控制系统,通过用户服务类型的不同,对各判决因素动态地计算相应的权值,同时各判决因素通过模糊控制系统的输出值与权值对应相乘相加,从而得到最优的切换目标网络。仿真结果表明,该算法增强了切换的准确性,减少了不必要的切换,增强了系统性能。     

移动互联异构网络下多终端协同的垂直切换决策算法

针对移动互联网用户的多终端协同的垂直切换问题,提出一种UMTS与WLAN异构网络环境下的多终端协同的垂直切换决策算法,其包含切换时间判断与多终端协同算法。首先利用模糊逻辑判断网络切换时机,然后综合考虑主观因素和客观因素,采用AHP（Analytic Hierarchy Process）合理定义权值并结合TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）实现不同接入策略的性能评价,为用户提供最佳QoE（Quality of Experience）的多终端协同方案。实验结果表明：所提方法和基于迟滞算法相比,切换次数平均降低7.9次,切换失败率平均降低2.25%;网络选择结果与应用需求和用户需求保持较好的一致性。实现了多终端协同用户在异构网络环境下高效实时的垂直切换。     

基于模式匹配度的用户移动规则挖掘及位置预测方法研究

传统的移动用户位置预测方法由于模式支持度计算方式不合理,存在预测精度偏低的问题。为此,提出了一种基于模式匹配度的用户移动规则挖掘及位置预测方法,并将其用于移动通信系统中,以基台覆盖范围网格为单元的用户位置预测。具体包括三个步骤：通过图的遍历挖掘用户移动模式、基于用户移动模式生成用户移动规则和依据用户移动规则进行位置预测。实验分析使用10个批次轨迹数据进行用户移动规则挖掘,结果表明,该方法挖掘出的用户移动规则数少、支持度高和置信度高,具有高精度的优点。     

一种异构无线网络的垂直切换方案

针对异构网络环境下的垂直切换决策问题,提出了一种使用IEEE802.21 MIH标准进行数据传输的改进TOPSIS切换决策方案。引进了联系数和IEEE802.21 MIH的概念,基于[a+bi]型联系数提出了一种新的权重确定方法以及模糊属性指标表示方法,据此对传统的TOPSIS决策算法进行了改进。基于IEEE802.21 MIH标准对切换过程和数据结构进行了分析和构建。用具体实例对算法的正确性进行了验证并与以往的算法进行了比较分析,结果证明,该算法与以往算法相比更加合理、准确。     

基于时间预测的多跳频谱切换算法研究

针对集中控制认知无线网络,在考虑频谱异构特性的同时,为保证频谱切换业务的服务质量,提出了一种多跳频谱切换算法。通过建立用户移动模型来预测分配信道的可使用时间;设计出路径中不同类型节点的路由处理方法;认知基站根据预测最短路径时间和路由请求包中的时间戳来选择最优路径。仿真结果表明,提出的多跳频谱切换算法能够大大降低切换阻塞概率,提高信道利用率;用户移动对信道可使用时间有着显著的影响。     

基于混合算法的通信用户规模预测方法研究

准确地对通信用户规模进行预测对于通信运营商的决策具有十分重要的意义,而现有的常规预测方法存在预测误差较大、预测速率低等问题。研究一种基于RBF神经网络的通信用户规模预测模型。为了使得RBF神经网络算法预测性能更优,使用梯度下降算法与遗传算法混合对RBF神经网络进行参数优化,提高预测模型收敛效率。实例分析表明,使用本文研究的混合RBF神经网络预测模型的预测结果明显优于其他传统的预测模型。同时,在预测速度上也具有较大的优势。     

基于预判决和改进灰关联的异构网络切换算法

传统异构网络切换算法容易引起乒乓效应和切换准确度不高等问题; 同时,现有异构网络切换算法存在网络属性权重确定不合理问题,容易增加不必要的切换次数。因此,针对异构网络切换算法判决不准确带来的乒乓效应问题进行了研究,提出了一种基于差值门限比率和改进灰色关联分析相结合的异构网络切换算法。首先采用差值门限比率进行预判决,初步确定网络是否切换;再利用改进灰色关联分析算法选取目标切换网络,从而决定是否切换网络。搭建了WLAN和UMTS融合的异构网络环境,采用了MATLAB、OPNET等仿真工具。仿真结果表明：该算法有效提高了网络切换判决的准确性,减少了网络切换次数,降低了网络切换失败率。