车联网环境下的4G和DSRC异构网络切换机制研究

面向车联网的实际应用需求,构建了一种高速公路环境下的基于4G和DSRC的异构网络通信场景。针对车辆在该场景下可能会在不同网络信道间频繁发生垂直切换导致较高的传输时延和丢包率的问题,在分析研究基于4G与DSRC的高速公路异构网络切换过程的基础上,引入网络跳数、连接次数和行驶轨迹作为切换判决条件,基于TREBOL路由协议设计了一种异构网络垂直切换算法。最后利用Veins仿真平台对提出的异构网络垂直切换算法的切换性能进行对比测试分析。测试结果表明,与基于RSSI的异构网络垂直切换方法相比,所提切换算法能增大车辆与DSRC网络连接的持续时间,并有效减少"乒乓效应"。     

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。     

基于分段式PPP协商的快速网络接入算法

多网融合是当今无线通信网络发展的必然趋势,垂直切换是网络融合的关键技术之一。对现有3G网络的终端接入信令流程进行分析,提出了一种基于分段式PPP协商的快速接入算法。通过在现网环境中测试,证明该算法有效地缩短了切换执行时延,对垂直切换过程中"切换执行"阶段的研究做出了贡献。     

基于模糊逻辑的多终端协同的垂直切换决策算法

针对异构网下多终端协同的垂直切换决策问题,提出一种基于模糊逻辑和层次分析法的垂直切换决策算法,它分为2部分:切换时机的判断和虚拟终端的构建.首先采用模糊逻辑判断切换的时机,然后采用层次分析算法与简单加权求和结合的方法选择虚拟终端的最优构成方式.仿真结果表明,算法能够降低切换次数和不必要切换率,并且能够充分体现应用需求和用户偏好.     

基于Matlab的LTE与Wi-Fi垂直切换多属性算法研究

随着数据业务的需求量日渐增长,通信面临巨大的压力.未来通信系统将是不同制式网络进行无缝融合的系统.异系统之间的垂直切换的正确性以及有效性将是系统能否无缝融合的决定性因素.本文研究了LTE与Wi-Fi异系统的多属性垂直切换算法,并基于Matlab进行了算法实现设计.设计结果表明,多属性垂直切换算法使得LTE与Wi-Fi融合系统能够成功进行垂直切换,并且切换发生的乒乓效应较弱.     

交互式异构无线网络垂直切换的中间件架构

异构无线网络研究的关键之一在于按照用户的应用要求,在不同网络之间实现垂直切换。文章面向多模移动终端提出交互式垂直切换中间件架构,描述了架构的功能组成体系,阐明了在多模移动终端上交互式简单快速地设置垂直切换所需参数或权重的界面。给出了按层次分析法AHP进行垂直切换的中间件实现流程的一个例子。     

异构无线网络中基于SINR和层次分析法的SAW垂直切换算法研究

B3G或者4G无线网络体系致力于集成各种异构无线接入网络,其中一个主要的设计课题是支持垂直切换的研究。该文将多属性QoS考虑在内,针对各业务特点,提出一种基于SINR(信干噪比)和层次分析法(AHP)的SAW(简单加权法)垂直切换算法(SASAW)。它综合考虑SINR的影响以及要获得同等数据速率情况下,目标网络需要的等效SINR数值、用户通信代价、网络可用带宽等来构造属性矩阵做切换判决。为了评估性能,考虑3GPP定义的4类业务,利用层次分析法中的特征向量法来决定各个QoS属性之间的权重关系,构造比较判决矩阵并检验其一致性;根据判决矩阵,利用特征根法获得权重向量;最后根据属性矩阵和权重向量,利用SAW垂直切换算法进行判决。通过对算法的通过率、丢话率、垂直切换次数、平均用户代价等的性能比较,结果表明该文提出的算法能够根据各业务特点综合考虑各属性间关系,获得优良的系统性能。     

异构无线网络垂直切换技术综述

垂直切换是多网融合的基础,是实现异构网络互通、支持不同接入方式无缝衔接的核心技术,目前正在受到业界的重点关注,并成为学术界研究的热点问题。随着无线移动通信技术向接入多元化、网络一体化和应用综合化的方向发展,各种蜂窝移动接入、宽带无线接入和固定接入将共同接入基于IP的统一核心网络,通过网络间的垂直切换,支持用户的移动性和移动过程中业务的连续性。首先给出了垂直切换的定义和基本概念,介绍了垂直切换的分类和基本流程,随后详细论述垂直切换的切换判决和切换执行2个环节。针对切换判决,总结了现有判决算法,重点评述各代表算法工作原理并剖析论其特点和存在的不足。针对切换执行,详述了现有垂直切换执行机制的工作原理和适用场景,并分析其优缺点。最后,对未来垂直切换技术的研究方向进行了展望。     

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。     

一种基于速度感知的垂直切换算法

 未来的4G网络不是由单一的接入方式构成,而是采用不同的无线接入技术的多种网络的融合.不同网络接入技术间的切换称为垂直切换.本文提出了一种基于速度感知的垂直切换算法,不需确切的节点坐标和速度信息,利用接收信号强度的历史测量数据来表征节点运动速度的影响,提高对切换触发时机的准确判断.该算法可以自动调整以适应不同的节点运动速度,有效提高垂直切换的效率.仿真试验表明该算法能有效提高垂直切换的性能.     

基于强化学习的异构网络垂直切换方法

网络切换技术不仅可以保证用户的网络连接,同时能够以较强的信号传输网络数据。网络切换技术的性能对网络服务质量(quality of service, QoS)的影响至关重要。然而,现有的切换算法多数存在严重的乒乓效应,这不仅造成网络资源的严重浪费,还会损害用户的QoS。为此,提出了一种基于强化学习的异构网络垂直切换方案,主要从触发切换、网络选择及判决切换等方面进行优化。在触发切换时将垂直切换考虑成必要切换和择优切换,通过Q-Learning（QL）算法在选择网络时优化垂直切换;然后以QoS为条件,在判决切换时加入驻留定时器,从多角度减少用户切换次数,降低乒乓效应对异构网络垂直切换的影响。仿真结果表明,基于强化学习的异构网络垂直切换方法可以在保证QoS的条件下有效减少用户切换网络的次数,短时间内频繁切换的情况也有所改善,降低了乒乓效应的影响。     

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。     

多网络共存下基于贝叶斯的垂直切换算法

针对目前的垂直切换技术普遍不能满足多网络下的切换问题,提出了一种改进的基于贝叶斯决策的垂直切换算法。首先根据接入终端网络的信号强度、网络负载、误码率和网络阻塞率以及用户业务对网络的实际需求偏好建立多条件相关的切换概率分布,计算出先验切换概率;然后通过贝叶斯决策算法计算出后验概率来进行判决比较,从而选取最优的接入网络。仿真结果表明,该算法不仅能有效地实现不同接入技术之间的垂直切换,从而减少不必要的切换,提高了切换成功的概率,而且还能在维持各网络平均负载达到30%~40%时减轻通信热点的阻塞情况,为用户提供更优的服务质量。     

基于双向匹配模型的异构网络垂直切换算法

针对当前垂直切换判决算法存在的单一性,即切换判决时以用户或网络单方面为中心,没有充分考虑两者对切换判决的综合影响,导致垂直切换性能不佳的问题,该文提出一种基于双向匹配模型的垂直切换算法。该算法的主要思想是:首先分别以用户和网络为中心,设计各自的评估模型,用于评估双方对彼此的偏好顺序,并建立相应的排序值矩阵;其次利用排序值信息,基于一对多双向匹配模型对用户侧和网络侧的双向匹配行为进行建模和求解,以获得最优匹配解;最后根据最优匹配结果,进行垂直切换。仿真表明,该文设计的评估模型是合理的,并且所提出的算法能较好地兼顾用户侧的高性价比需求和网络侧的低阻塞率需求。     

基于用户消费习惯多选权重的垂直切换算法

针对现有异构网络垂直切换算法未能充分考虑不同用户以及同一用户不同次通信对网络资源需求有所不同的问题,提出了一种基于用户消费习惯的多选权重垂直切换算法(MWVH)。算法通过计算用户近期实时业务和非实时业务消费的期望、方差以及消费频率动态改变候选网络切换利润函数中的指标权重,得到符合用户近期消费习惯的网络选择。     

异构网中一种能效最优的垂直切换算法

针对传统垂直切换算法中未能考虑能效这一关键因素,提出了一种能效最优的垂直切换算法,算法核心是移动终端检测并计算来至不同候选网络中的接收信号强度以及各候选小区中的系统容量,以候选小区中每单位能量所能提供的容量作为判决准则切入到最佳网络,同时结合传统的网络因子对多属性判决算法进行能效扩展。仿真结果表明,基于单位能量容量的切换算法较传统的切换算法节省10%左右的能量,扩展的多属性判决算法较传统的切换算法节省7%左右的能量,同时减少了“乒乓效应”,提高了用户的通信体验质量。     

异构无线网络中基于人工神经网络的自适应垂直切换算法

针对当前基于人工神经网络的垂直切换算法(ANN-VHO),存在业务自适应性差和计算复杂度高的问题,该文提出一种基于人工神经网络的自适应垂直切换算法。首先,根据终端获取到的接收信号强度(RSS),采用阈值判断的方法,遴选出候选网络集;其次,根据该文划分的不同业务类型,对参数进行自适应选择和归一化;再次,把选择的参数输入人工神经网络,判决出候选网络集中最佳的接入网络。最后,实验结果表明,该算法能根据用户的业务类型合理地选择切换网络,降低切换阻塞率,同时降低算法的时间复杂度。     

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。     

无线异构网络的垂直切换

传统意义上的水平切换算法已经在同构网络中得到很好的研究和应用,而随着多种无线异构网络的出现,下一代网络必须支持垂直切换技术以保证用户从一种类型的网络切换到另一种类型的网络时仍然保持连接。由于切换算法所需考虑因素的多样性和算法本身的复杂性,有必要对现有文献中的网络切换类型、切换因素、切换算法进行了归纳总结,并对垂直切换算法进行比较,指出未来切换算法的研究方向。     

一种LTE与WLAN间垂直切换新算法

为提高用户在异构网络中的服务质量(QoS),减少切换产生的乒乓效应,文中提出了一种LTE和WLAN网络垂直切换新算法。该算法考虑了衰落对接收信号强度(RSS)的影响,基于RSS选出目标网络,根据用户移动速度并结合代价函数选出最佳网络,代价函数中采用了层次分析法来确定时延、资费和用户偏好等参数的权重。仿真结果表明,文中所提的垂直切换算法有效降低了“乒乓效应”,并提高了通信网络的服务质量。