异构网络中多网络并行传输的网络选择算法

为了充分利用异构网络中的无线资源,提出了一种基于多网络并行传输的异构网络接入选择算法,该算法根据终端接收信号功率确定能够进行通信的无线网络,以这些无线网络的任意非空子集作为候选方案,计算各个方案对应的聚合属性,再根据吞吐量和功耗阈值条件限定候选网络方案,对这些方案建立多属性决策矩阵,采用基于用户偏好的逼近理想值排序法(TOPSIS)得到各个候选网络方案的效用函数值,从中选出与理想方案最接近的多网络接入方案。仿真结果表明该算法能有效改善用户服务质量,提高用户吞吐量,降低用户的单位吞吐量对应的功耗和费用,保证网络的负载均衡。      

基于主客观权重的异构网络选择算法

为解决在异构网络环境选择最佳的接入网络问题,提出一种结合综合赋权的异构网络选择算法。在用户端采用层次分析法判断用户偏好,在网络端采用基于指标相关性的客观赋权法判断网络客观状态,并结合基于离差极小化的综合赋权法得到最终权重,同时运用理想值近似排序法进行网络排序,接入最佳网络。基于Matlab的仿真结果表明,该方法能根据不同业务结合网络性能及用户需求选择最佳的接入网络,减少了频繁切换,提高了网络选择结果的合理性与有效性。     

基于主客观权重的异构网络选择算法

为了解决在异构网络环境选择最佳的接入网络的问题,提出一种结合综合赋权的异构网络选择算法.在用户端采用层次分析法判断用户偏好,在网络端采用基于指标相关性的客观赋权法判断网络客观状态,结合基于离差极小化的综合赋权法得到最终权重,并运用理想值近似排序法进行网络排序,接入最佳网络.基于matlab的仿真结果表明：该方法能根据不同业务结合网络性能及用户需求,减少频繁切换,提高网络的选择结果的合理性和有效性.     

基于协同学的异构无线网络选择算法

终端接入的网络需要满足各类业务需求,对此提出了一种基于协同学的异构无线网络选择算法.该算法将终端网络选择看作一个系统化的问题,可选网络是一个复合系统,终端上运行的每一种业务都是一个子系统,依据熵的概念得到复合系统的熵值,熵值的大小反映了子系统之间的协同度,进而体现了网络的整体性能.仿真结果表明,在终端多业务的情况下,基于所提算法选择的网络业务QoS满意率达到了95％,比基于TOPSIS算法选择的网络业务QoS满意率提升了近4倍,能够很好地解决多业务终端网络选择问题.     

基于动态复合优先级的海上节点网络选择算法

针对海上移动节点完成业务时出现高优先级业务完成率低、业务拥堵率大、网络接入算法对波动环境适应性不足的问题,提出一种基于动态复合优先级的网络接入算法.首先,移动节点收集周围机动站点的网络属性参数,计算产生业务的执行紧迫性和剩余价值,再将不同类型业务的参数权重加入VIKOR法,形成最终的动态复合优先级,针对环境网络参数提供...     

基于业务类型的异构无线网络选择算法

下一代异构无线网络环境下,用户的业务需求将更加多样化。根据3GPP对无线网络业务类型的划分,提出了一种基于业务类型的异构无线网络选择算法。该算法在无线多模终端中引入业务分析模块,考虑网络数据速率、时延、可靠性、安全性、价格等多种因素对不同业务的影响,采用模糊层次分析法,综合评价选出最佳网络接入。仿真结果证明,该算法能够根据业务类型有效地选择最佳网络,充分发挥异构网络的优势,有利于网络资源的优化调控。     

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。     

基于混合决策值的异构无线网络选择算法

针对异构网络环境下网络选择算法中决策值归一化或模糊化中存在的问题,提出了基于混合决策值的异构无线网络接入选择算法。该算法根据用户需求建立垂直切换算法评价指标体系,在此基础上建立混合型决策矩阵和计算一级指标、二级指标的权重,TOPSIS算法选择最优的网络。仿真分析表明,该算法在网络选择的过程中能够综合备选网络的各项指标,选择最优的网络接入,同时也能够满足具有特殊需求的移动台,提高网络吞吐量或减少传输延迟时间。     

基于群决策的多业务无线接入选择方法

在异构无线环境中,为了给运行了多个业务(群呼叫)的移动终端选择一个合适的无线接入网络,提出了一种基于群决策的接入选择方法。该方法引入效用函数对网络QoS及功耗进行评价;根据业务特点分配各属性的模糊权重,并采用业务优先权来反映各业务在群决策中的相对重要性;基于模糊理论,设计合理的模糊TOPSIS数据聚合模型,并在效用评价基础上实现了群决策。仿真结果表明,该方法能有效地实现多业务的无线接入选择,并且业务优先权在很大程度上影响了群决策结果。     

车联网异构网络资源管理优化研究

无线资源管理优化是异构网络研究的重要组成部分。有限的带宽和成倍增长的网络用户,使异构无线网络的资源管理优化成为了迫切需要解决的问题。文章对接入异构网络的业务种类和异构网络资源管理进行了研究,并针对业务种类的不同提出了基于业务优先级的集中式联合无线资源管理算法。结果表明,该算法能够在保障无线资源利用率的前提下,优先使安全型业务接入网络,极大地降低安全型业务的接入阻塞率。     

基于群决策的多业务无线接入选择方法

在异构无线环境中,为了给运行了多个业务（群呼叫）的移动终端选择一个合适的无线接入网络,提出了一种基于群决策的接入选择方法。该方法引入效用函数对网络QoS及功耗进行评价;根据业务特点分配各属性的模糊权重,并采用业务优先权来反映各业务在群决策中的相对重要性;基于模糊理论,设计合理的模糊TOPSIS数据聚合模型,并在效用评价基础上实现了群决策。仿真结果表明,该方法能有效地实现多业务的无线接入选择,并且业务优先权在很大程度上影响了群决策结果。     

PSO-TOPSIS的天基信息网络接入选择算法

针对未来天基信息网络用户接入选择过程中接入节点候选集大、决策变量多和传统接入算法不够高效的问题,提出了粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)与优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)相结合的接入选择算法。建立了天基信息网络接入选择问题模型,引入优劣解距离法,在综合考虑多种决策变量的基础上对候选接入节点进行优劣排序并做出接入选择;设计了粒子群优化算法,利用反馈的网络性能参数驱动粒子群算法对权重向量做出优化,避免了人为确定系数时的主观性,进一步改善了网络性能。仿真结果表明,TOPSIS接入选择方法将接入阻塞率和路由时延分别降低了82%和3%,用户满意度和网络负载均衡提高了27%和12%,而PSO-TOPSIS方法使网络性能得到了进一步提高。     

一种多属性决策的异构网络选择算法

针对异构网络融合环境下的网络选择不能仅依靠物理信号强度的特点,利用多属性决策理论提出了一种异构网络选择算法。该算法考虑业务要求、用户喜好以及网络差异,通过层次分析法和熵值法确定网络属性的权重,并由此计算可得网络性能,选出最优网络。仿真结果表明,此算法可以准确选择接入网络,并当用户在网络边缘做兵乓运动时有效减小切换次数,降低丢包率。     

异构无线网络接入策略的比较研究

针对目前异构无线网络接入选择算法种类繁多并且功能各异的情况,为了解决异构无线网络中移动终端在任何时间、任何地点进行最优网络接入的问题,该文首先简单介绍了异构无线网络,其次根据优化目标的不同将异构无线网络接入选择算法分为基于决策因素的接入选择算法和基于数学模型的接入选择算法两类,最后分析了目前国内外异构无线网络接入选择算法的研究情况,对现有的异构无线网络接入选择算法在业务类型、用户策略以及网络安全性等方面进行了分析。为选择合适的异构无线网络选择算法提供了有效的依据及借鉴意义。     

基于层次分析法的WLAN/蜂窝网络切换判决算法

针对WLAN/蜂窝异构网络的特点,提出了基于层次分析法的网络切换判决算法。算法综合考虑了网络状态及用户业务特征,分别采用SAW法和TOPSIS法对网络组合权向量进行了计算,仿真表明基于层次分析法的TOPSIS法与SAW法相比,更适合时延敏感业务的网络切换判决。     

基于5G无人机通信的多智能体异构网络选择方法

摘 要：5G无人机通信网络和各种不同无线接入技术的结合使无线异构网络呈现多样化的发展趋势。然而，用户繁多且不同的业务请求对网络要求也不同，造成网络接入选择问题。提出了一种基于5G无人机通信的多智能体异构网络选择方法，将用户分为多个智能体，从用户端和网络端两个方面出发，将用户侧的时延和传输速率需求与网络侧的负载均衡需求综合考虑作为即时回报的相关参数，通过基于Nash Q-Learning的算法进行学习，得到异构网络环境下的网络选择决策模型。仿真结果表明，所提异构网络选择方法针对不同业务类型用户的需求均能选择合适的网络，同时均衡网络的负载，充分利用异构无线网络的资源。     

基于多门限预留机制的自适应带宽分配算法

针对异构无线网络融合环境提出了一种基于多门限预留机制的自适应带宽分配算法,从而为多业务提供QoS保证。该算法采用多宿主传输机制,通过预设各个网络中不同业务的带宽分配门限,并基于各个网络中不同业务和用户的带宽分配矩阵,根据业务k支持的传输速率等级需求和网络状态的变化,将自适应带宽分配问题转化为一个动态优化问题并采用迭代方法来求解,在得到各个网络中不同业务和用户优化的带宽分配矩阵的同时,在带宽预留门限和网络容量的约束条件下实现网络实时吞吐量的最大化,以提高整个异构网络带宽的利用效率。数值仿真结果显示,所提算法能够支持满足QoS需求的传输速率等级,减小了新用户接入异构网络的阻塞概率,提高了平均用户接入率并将网络吞吐量最大提高40%。     

一种卫星异构网络环境下的网络选择算法

针对卫星通信网络的特点,提出了一种卫星异构网络环境下的网络选择策略.算法考虑不同业务类型的QoS需求、用户偏好、网络负载等因素,利用层次分析法确定影响网络选择的因素的权值,计算出每个可用网络的综合性能,确定最佳接入网络.仿真结果表明,该算法能够较好地适应卫星异构网络环境,提高网络选择的准确性和有效性.     

基于移动终端业务的多接入网络选择算法

本文提出了一种基于移动终端业务的多接入网络选择算法,该算法将网络选择的单位从终端转向业务,并通过如下三个步骤为业务确定一个最优接入网络集合：首先,通过充分考虑业务的实际QoS需求以及终端速度的影响,确定各决策因素的权重;其次,通过效用函数模型确定各接入网络的效用函数矩阵;最后,通过最优接入网络集确定适合业务传输的最优接入网络组合。仿真结果表明：本文提出的新算法能根据终端移动速度及业务需求为业务选择最优网络组合,同时能大幅度提高终端网络的吞吐量。     

基于移动终端业务的多接入网络选择算法

提出了一种基于移动终端业务的多接入网络选择算法,该算法将网络选择的单位从终端转向业务,并通过如下3个步骤为业务确定一个最优接入网络集合:首先,通过充分考虑业务的实际QoS需求以及终端速度的影响,确定各决策因素的权重;其次,通过效用函数模型确定各接入网络的效用函数矩阵;最后,通过最优接入网络集确定适合业务传输的最优接入网络组合.仿真结果表明:提出的新算法能根据终端移动速度及业务需求为业务选择最优网络组合,同时能大幅度提高终端网络的吞吐量.