基于区间标记判决的稳健垂直切换算法研究

在异构5G网络中,针对切换算法稳健性差引起的切换准确率低的问题,提出一种基于区间标记判决的稳健垂直切换算法.首先,引入中位值平均滤波法,获取更准确的网络参数.其次,基于参数波动特征分析,提出区间标记判决算法,保证候选网络筛选通过率和准确率的同时,提高区间标记判决算法的稳健性.再次,根据移动终端传输层需求,结合终端运动趋势,分别使用不同权值的效用函数获得最佳目标网络.最后,仿真结果表明,该算法能够有效提升切换触发和网络筛选的准确率,降低切换失败率和乒乓效应,提高系统吞吐量,并能够根据移动终端的需求选择最佳目标网络.     

一种基于业务切换的垂直切换判决算法

在下一代异构无线网络环境中,为满足在异构无线网络架构下采用不同切换方式的垂直切换请求,我们提出一种基于业务切换的垂直切换判决算法,并设计了一种基于业务切换的代价函数。通过数学分析和在UMTS,WLAN融合的网络环境下对该方案的切换失败率的仿真分析,证明了该方案在支持终端的移动性、保障用户业务请求满意度以及缓解网络负载压力上相比传统基于代价函数的垂直切换判决算法更具优势。     

考虑终端安全和资源调度的垂直切换算法

存在恶意终端的超密集异构无线网络中,针对高并发接入请求带来的资源分配效率降低和拥塞问题,该文提出一种考虑终端安全和资源调度的垂直切换算法(CTSRS-VHA)。首先,在网络侧通过基于有限状态机的攻击检测算法,构建终端安全评估模型,计算得到终端安全度。其次,结合网络拥塞度、用户数据传输速率和终端安全度构建了一个多目标优化函数。再次,分析网络与终端之间的综合效益,把多目标优化函数转换成单目标优化函数求解,证明了该解为帕累托最优解。最后,仿真结果及分析表明,该算法能够提高网络的接入安全水平和总吞吐量,降低网络拥塞度和切换失败率。     

异构无线网络的自适应垂直切换判决算法

在未来的异构环境中,网络间的垂直切换将对QoS保证产生重要影响。针对移动终端在异构网络间切换不理想的问题,提出了一种自适应的垂直切换判决算法。采用基于用户多应用的代价函数对接入网络进行评估与选择,综合考虑移动终端当前的电池电量,判断当前业务是否需要进行网络切换,使移动终端能自适应地进行切换判决。仿真结果表明,该算法可以有效地延长移动终端的工作时间,减少乒乓效应,提高系统的切换性能,改善业务的QoS。     

基于LTE切换性能的SON测量系统研究

提出了一种自适应网络测量系统方案以解决传统测量系统在家庭基站加入的场景下切换性能不高的问题,分析了触发时间、A3事件门限和移动终端速度三个因子对系统切换性能的影响,引入了最大允许速度控制参数,设计了与测量机制配合的自适应网络单步执行算法。该算法通过已有的信令将反馈网络中由切换导致的无线链路失败率进行统计,根据统计结果动态调整参数,并由测量机制完成更新。仿真结果表明,与传统的测量系统相比,本系统由切换导致的无线链路失败率大大降低,具有很强的实用性。     

超密集异构无线网络中基于移动轨迹预测的网络切换算法

随着5G技术的广泛应用，网络超密集化部署已成为必然趋势。超密集异构无线网络在实现网络高流量密度、高峰值速率性能的同时，给传统的网络切换算法带来了挑战，处于变速移动的终端会面临更频繁的切换问题，这将导致乒乓效应频率的显著提高，进而影响用户在网体验。针对上述问题，该文提出一种基于终端移动轨迹预测的网络切换算法，适用于各类型用户在高密度无线网络中的垂直切换和水平切换问题。首先，为了更高精度的移动轨迹预测，提出一种基于模糊核聚类和长短期记忆(LSTM)神经网络的预测方法，可以有效预测不同移动模式下用户终端的短时移动轨迹；之后，基于用户当前和预测位置，获取候选网络集合，通过候选集交运算法和指标阈值判断网络切换时机；当切换触发时，使用帝企鹅算法最优化网络选择。仿真结果表明，相比于其他类型的时间序列预测算法，该文提出的轨迹预测算法精度较高；同时相较对比算法，该文所提网络切换算法的切换次数适中，有效避免了乒乓效应，且提高了用户连接的网络质量。     

LTE中基于移动特性的切换优化

LTE系统对3G系统的多方面进行了全面的改进和演化,使系统性能得到了全面的提升。为了降低基础设施建设费用以及网络运营费用,运营商提出了自组织网络（SON）技术。针对移动鲁棒性优化（MRO）问题,根据该系统下用户移动性对切换优化的影响,提出了对不同移动速度用户设置不同的小区迟滞参数值,即US-MRO优化算法。分析和仿真结果表明,该切换优化算法有效地提高了用户切换成功率,使用户满意度得到提升。     

GSM系统调整切换参数改善网络质量的试验

焦作移动分公司在独立完成频率割接后,网络切换失败率一直不如人意,为了能够降低切换失败率、优化网络上行质量、进一步改善掉话率,我们对全网部分网优参数进行了统一的调整,本文对此次实验过程和结果进行总结。     

基于位置信息的IP层切换判决机制及性能分析

基于IP的移动性管理技术使得移动终端可以在互联网间漫游，并且不会改变自己的IP地址．当同时存在多种类型无线网络的时候，如何选择最佳的候选网络，何时发起切换等切换判决问题也是提高基于IP的移动性管理性能的重要课题．提出了一种基于位置信息的切换判决算法，使得终端在对自身移动模型预测的基础上，做出正确的切换目标和切换时间的选择，从理论分析和仿真结果可以看出，该算法明显减小了切换次数和丢包率，提高了切换的性能．     

车辆异构网络中预测垂直切换算法

在车辆异构网络中,针对垂直切换决策时刻之后网络状态的动态变化,提高切换性能问题,提出一种基于马尔可夫过程的预测垂直切换(M-VHO)算法。算法考虑了切换决策后网络状态的动态变化对车辆终端服务质量(QoS)的影响。其基本思路是:在需要垂直切换时,利用马尔可夫过程的转移概率预测未来网络状态的变化;另外,采用模糊逻辑方法确定评价属性参数权重;最后,比较切换决策、切换执行和切换之后时刻的总收益来优化选择最佳切换网络。仿真结果证明,该算法在确保较高负载均衡的情况下,可有效改进车辆终端的平均阻塞率及丢包率,降低乒乓效应,确保了车辆终端的QoS。     

基于运动趋势的模糊逻辑垂直切换算法

随着无线异构网络的融合,移动性管理技术成为其关键问题,而切换管理又是移动性管理的重要部分。针对垂直切换管理提出了一种基于运动趋势的模糊逻辑垂直切换算法。算法分为预判定、模糊逻辑控制及切换判决3个过程。首先,在预判定阶段根据MN的运动趋势及接收信号强度滤除掉不适宜接入WLAN的网络信息,从而有效减少不必要的数据量和系统开销;其次,将接收信号强度、网络的可用带宽和网络开销送入模糊逻辑控制器,通过参数的归一量化最终得到网络综合性能值(VCPN);最后,通过综合考虑VCPN和驻留时间来进行网络切换判决。仿真结果显示,该算法能够有针对性地做出切换判决,有效消除乒乓效应,提高网络切换性能。     

Utility aware network selection in small cell

In fifth generation heterogeneous network, small cell is developed to compensate the growing demand for mobile data services. Due to the smaller size of cell, users have a short duration of connection, however, the user may also have the need of handoff frequently. At the time of handoff, different networks are available with different data rate and different other parameters. So, there is the need of frequent selection for the optimal network. In this paper, a utility-aware optimization algorithm has been proposed for network selection in a heterogeneous environment of Wi-Fi, WiMAX, WLAN, LTE, UMTS, and GPRS network. The weight factor is proposed for modified Jaya algorithm which is calculated by the analytical hierarchical process, standard deviation, and entropy method. Different applications are considered such as video, voice, web browsing and email transfer in which available bandwidth, packet jitter, packet loss, cost per byte are taken as dominant attributes, respectively. According to the dominant factor, different networks are selected for different applications because the requirement of all applications cannot be fulfilled by one network. Finally, the proposed algorithm is compared with multi-attribute decision making algorithms and game theory and accuracy of the proposed algorithm is calculated. The accuracy of proposed algorithm is higher as compared to the other algorithms and at the same time, this algorithm requires less computation which can further reduce the handoff latency and failure probability. Hence, the performance of handoff can be improved by using modified Jaya algorithm.

     

一种适合于第四代公网集群系统的切换算法

提出了一种适合于公网集群系统的小区切换算法.在公网集群系统中,多个群组用户同时进行越区切换,可能造成信令风暴,导致更高的切换时延,降低了小区切换成功率.通过引入桥梁群组用户这一概念,通过桥梁群组用户同时连接2个网络,利用2次垂直切换代替一次水平切换的方法,避免了大量群组用户同时发起切换测量.仿真结果表明,利用移动自组织网络为准备切换的集群用户组成一个小网络,桥梁群组用户带领其他群组用户切换的方法比传统切换算法的切换成功率高,切换时延更短.     

Artificial Neural Network Based Vertical Handoff Algorithm for Reducing Handoff Latency

One of the most challenging topics for next generation wireless networks is vertical handoff concept since several wireless technologies are assumed to cooperate. Plenty of parameters related to user preferences, application requirements, and network conditions, such as; data rate, service cost, network latency, speed of mobile, battery level, interference ratio and etc. must be considered in vertical handoff process along with traditional RSSI information. In this study, a new artificial neural network based handoff decision algorithm is proposed in order to reduce the handoff latency of smart terminal deployed in aforementioned wireless heterogeneous infrastructures. The prominent parameters data rate, monetary cost and RSSI information are taken as inputs of the developed vertical handoff decision system. Performance results of the proposed system are also compared with those of classical Multiple Attribute Decision Making method Simple Additive Weighting, and of some other artificial intelligence based algorithms. According to the results obtained, the proposed neural network based vertical handoff decision algorithm is able to determine whether a handoff is necessary or not properly, and selects the best candidate access network considering the abovementioned parameters. The results also show that, the neural network based algorithm developed significantly reduces the handoff latency while the number of handoffs, which is another vital performance metric, is still reasonable.     

Heterogeneous Wireless Networks: Configuration and Vertical Handoff Management

Vertical handoff is one of the most important issues for the next generation heterogeneous wireless networks. However, in many situations, unbeneficial vertical handoffs occur across intersystem heterogeneous networks cause network performance degradation. Therefore, we propose a novel configuration architecture that can be deployed in the next generation of wireless networks. Second, we propose a predictive and adaptive Vertical Handoff Decision Scheme that optimizes the handoff initiation time as well as selection of the most optimal network. The proposed vertical handoff decision algorithm considers the technology type as well as the Signal to Interference Ratio (SIR), the Mobile Station (MS) velocity, the user preferences, the applications requirements and the terminal capabilities as the most important factors to make vertical handoff decision. In order to minimize handoff costs, the proposed decision algorithm uses the dwell timer concept. The handoff costs are analyzed in terms of unnecessary and unbeneficial handoffs rate.The simulation results show that the reduction of unnecessary handoffs proposed in our vertical handoff decision scheme reduces the handoff blocking probability, the packets loss rate and the handoff overhead     

准静止状态下的高空平台实时业务信道分配

受平台准静止状态的影响,高空平台（ HAPS)通信网络内存在大量的切换呼叫,且业务量动态变化。 HAPS网络可传输多种业务,其中实时业务在切换过程中具有较高的时延要求。通过为切换呼叫预留信道可降低平台不稳定对服务质量（ QoS)造成的影响。在基于服务优先级的多业务信道分配算法基础上,重点对实时业务的信道分配算法进行改进,提出了一种基于概率的预留信道借用策略。该算法可根据网络内业务量的实时统计数据控制新呼叫业务的准入。仿真结果表明：与固定预留信道算法和门限预留信道算法相比,该算法能够适应网络内业务量的动态变化,在保证切换呼叫掉线率满足期望值的条件下提升系统的整体性能,降低平台不稳定造成的性能损失。     

基于认知自选择决策树的垂直切换方法研究

在异构无线网络环境下高速移动的终端用户需要随时随地接入网络,然而,在垂直切换过程中,由于终端用户对网络选择的偏好不同以及切换之后网络连接时间和状态难以得到保障,无法满足用户的切换需求。因此,提出了一种支持终端用户高速移动的基于认知自选择决策树的垂直切换方法。该方法首先根据网络属性和终端运动趋势建立相应的切换概率分布,然后根据用户偏好选择相应的决策树进行决策,最后通过对切换后终端的业务类型和运动状态进行反馈分析,提出了反馈认知决策方法。仿真结果表明,所提的方法不仅能够保证高速移动终端在异构无线网络下的切换质量,而且减少了不必要的切换,保证了网络的及时更新。     

车联网中基于贝叶斯决策的垂直切换方法研究

车辆需要在车联网的异构无线网络环境下进行垂直切换,针对垂直切换技术普遍不能支持 WAVE, WiMAX和3G cellular间的垂直切换这一问题,提出了一种基于贝叶斯决策的垂直切换算法。首先,根据接入网络的信号强度、传输速率、误码率和网络阻塞率以及车辆终端的速度和运动趋势建立多条件相关的切换概率分布,计算出切换先验概率;然后通过贝叶斯决策算法计算后验概率并进行决策分类,从而选取最优网络接入。仿真实验结果表明,该算法不仅有效地实现WAVE,WiMAX和3G cellular无线接入技术之间的垂直切换,而且避免了乒乓效应,保证了网络及时更新。