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        基于運(yùn)動趨勢的模糊邏輯垂直切換算法

        2012-06-25 03:31:20黃宏程
        電視技術(shù) 2012年3期
        關(guān)鍵詞:能值參量信號強(qiáng)度

        陶 洋,彭 蓉,黃宏程

        (重慶郵電大學(xué)軟件技術(shù)中心,重慶 400065)

        當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)存在多種無線技術(shù),比如WiFi,GSM,UMTS,WiMAX等。下一代網(wǎng)絡(luò)(next generation network,NGN)的概念是由多種不同技術(shù)網(wǎng)絡(luò)組成的一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[1]。

        移動性管理技術(shù)是實(shí)現(xiàn)NGN的關(guān)鍵技術(shù)之一,而切換管理對移動性管理尤為重要。切換就是指為了保證用戶從一個無線接入點(diǎn)(Access Point,AP)接入另一個AP時仍能持續(xù)連接的處理過程[2]。移動節(jié)點(diǎn)(Mobile Node,MN)有水平切換和垂直切換兩種過程。在同種網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)中,從一個基站接入另一基站,稱為水平切換;如果MN從不同網(wǎng)絡(luò)中的一個基站接入另一基站,則稱為垂直切換。與水平切換算法相比,垂直切換算法需要考慮更多的參數(shù)以保證用戶的移動性[3]。

        當(dāng)移動節(jié)點(diǎn)在UMTS和WLAN構(gòu)成的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)移動時,需要考慮到多種參數(shù)來進(jìn)行垂直切換,比如RSS、數(shù)據(jù)傳輸率、成本開銷[4]和用戶速度等?,F(xiàn)有的垂直切換技術(shù)主要沿用水平切換中的算法和機(jī)制,普遍存在切換時延大、切換效率低等問題。

        模糊邏輯方法能夠適應(yīng)無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)條件和垂直切換算法的復(fù)雜性。目前有很多算法都將模糊邏輯控制引入到垂直切換算法中。文獻(xiàn)[1]采用自適應(yīng)的模糊邏輯垂直切換算法,將數(shù)據(jù)率、開銷、RSSI和節(jié)點(diǎn)速度作為模糊邏輯系統(tǒng)的輸入。文獻(xiàn)[2]基于WWAN和WLAN提出一種模糊邏輯垂直切換算法,但是現(xiàn)在大多數(shù)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)都是在無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)間進(jìn)行的切換,因此該算法缺少應(yīng)用場景。這類算法的主要問題是系統(tǒng)開銷比較大,并且會造成一定程度的乒乓效應(yīng),不能為用戶提供良好的質(zhì)量服務(wù)。

        本文提出一種基于運(yùn)動趨勢的模糊邏輯垂直切換算法。該算法分為預(yù)判定、模糊邏輯控制及切換判決三個過程。在預(yù)判定階段根據(jù)MN的運(yùn)動趨勢及接收信號強(qiáng)度RSS濾除掉不適宜接入WLAN的網(wǎng)絡(luò)信息,有效減少了不必要的數(shù)據(jù)量和系統(tǒng)開銷。然后,將RSS、網(wǎng)絡(luò)的可用帶寬B和網(wǎng)絡(luò)開銷C送入模糊邏輯控制器,通過參數(shù)的歸一量化最終得到網(wǎng)絡(luò)綜合性能值VCPN,最后綜合考慮VCPN和駐留時間Tdw來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)切換判決。在判決階段加入駐留時間Tdw,可以有效消除乒乓效應(yīng)。仿真結(jié)果顯示,PRE-MT算法能夠有效減少系統(tǒng)開銷,消除乒乓效應(yīng),提高網(wǎng)絡(luò)切換性能。

        1 基于運(yùn)動趨勢的模糊邏輯垂直切換算法

        假設(shè)WLAN總是存在于UMTS覆蓋范圍中,并且UMTS和WLAN網(wǎng)絡(luò)的信號始終存在,MN是具有雙模功能的移動節(jié)點(diǎn),該節(jié)點(diǎn)能夠分別與UMTS網(wǎng)絡(luò)中的基站(BS)、WLAN 中的接入點(diǎn)(AP)進(jìn)行通信[5]。為了保證MN在不同網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)動時仍能保持持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)連接,本文提出了PRE-MT算法,該算法包括預(yù)判定、模糊邏輯控制和切換判決階段。

        在預(yù)判定階段,根據(jù)最近n次收到的來自WLAN的RSSW來判斷節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動趨勢MTMN,并計(jì)算出WLAN的RSSW和UMTS的RSSU之間的差值DRSS,并記錄DRSS=0時刻的T0,以便于在第三階段引入駐留時間值。這樣做可以有效減少進(jìn)入模糊邏輯控制階段的采樣點(diǎn),降低系統(tǒng)開銷;然后將預(yù)判定后提取到的RSS、網(wǎng)絡(luò)的可用帶寬B和網(wǎng)絡(luò)開銷C送入模糊邏輯控制模塊,得到各參數(shù)的隸屬度后進(jìn)行歸一量化;最終,通過綜合考慮網(wǎng)絡(luò)綜合性能值VCPN和Tdw來進(jìn)行垂直切換判決。所以引入Tdw是為了更有效地減少乒乓效應(yīng)的產(chǎn)生。算法結(jié)構(gòu)框如圖1所示。

        圖1 算法結(jié)構(gòu)框圖

        1.1 預(yù)判定階段

        由于從WLAN切換到UMTS的過程是對稱的,因此在這里僅介紹從UMTS切換到WLAN的過程。首先判斷MN是否處于WLAN網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍中。當(dāng)MN的運(yùn)動速度太快,大于判定門限V0時,就直接判定MN停留在原網(wǎng)絡(luò)中,這大大降低了需要經(jīng)過模糊處理的信號量,減少了系統(tǒng)開銷[5]。

        在許多文獻(xiàn)中[6-8]都是采用在接收端設(shè)置接收信號門限值來提取信號。由于采用了預(yù)判定,因此在提取信息的時候條件應(yīng)適當(dāng)放寬,在UMTS網(wǎng)絡(luò)和WLAN網(wǎng)絡(luò)中的RSS預(yù)判定門限分別為THU和THW。在這里還加入了MN的運(yùn)動趨勢作為判定條件,是因?yàn)楫?dāng)RSSU已經(jīng)觸發(fā)了該網(wǎng)絡(luò)的預(yù)判定門限,但是還未達(dá)到WLAN的預(yù)判定門限時,如果MN的運(yùn)動趨勢是靠近WLAN的AP運(yùn)動,那么仍然可以提取該信息。因此使用MN的速度V,RSS和MN的運(yùn)動趨勢MTMN來進(jìn)行預(yù)判定。

        當(dāng)做出預(yù)判定后,需要根據(jù)提取的信息量計(jì)算DRSS,DRSS為兩個網(wǎng)絡(luò)的信號強(qiáng)度差值,公式為

        然后記錄當(dāng)DRSS=0的時刻T0,以便在第三階段引入駐留時間值。根據(jù)MN最近n次RSSW(n)的變化情況,得出MN的運(yùn)動趨勢。如果RSS(k-1)<RSS(k),?k∈{2,3,…,n},這表示 MN 在靠近 AP的方向上運(yùn)動,令MTMN=1;當(dāng) RSS(k-1)>RSS(k),?k∈ {2,3,…,n},表示MN在遠(yuǎn)離AP的方向上運(yùn)動,令MTMN=-1;其他情況令MTMN=0。

        從UMTS到WLAN的預(yù)判決流程如圖2所示。

        圖2 從UMTS到WLAN的預(yù)判決流程圖

        1.2 模糊邏輯控制

        采用模糊邏輯控制算法來進(jìn)行參量的處理,是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)中的某些參數(shù)無法用定量的值來進(jìn)行表示[9]。比如網(wǎng)絡(luò)帶寬,用戶只能用快、一般和慢來表示個人感覺。因此本文將模糊邏輯控制算法運(yùn)用到該算法中。

        進(jìn)入模糊邏輯控制階段后,根據(jù)文獻(xiàn)[3]中的方法,首先對經(jīng)過預(yù)判定處理后的當(dāng)前接收信號強(qiáng)度RSS、可用帶寬B和網(wǎng)絡(luò)開銷C這3個參數(shù)進(jìn)行模糊化,分別得到不同網(wǎng)絡(luò)3個參數(shù)的隸屬度;然后對其進(jìn)行歸一化處理,得到3個參量隸屬度的量化值QEV;最后根據(jù)這3個量化值得到網(wǎng)絡(luò)的綜合性能值VCPN,選擇VCPN大的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行切換。該方法對模糊邏輯算法進(jìn)行了簡化,使算法更易于應(yīng)用。

        1)參量的模糊化

        之所以只選擇3個參量進(jìn)行模糊處理,一是因?yàn)镽SS是垂直切換的重要參數(shù),帶寬是衡量網(wǎng)絡(luò)性能的重要指標(biāo),網(wǎng)絡(luò)開銷是基于用戶的考慮;二是因?yàn)槿绻M(jìn)入模糊處理的參量過多,系統(tǒng)開銷就會很大,處理速度也會因此變得很慢,對于MN硬件要求就比較高[11]。

        隸屬度函數(shù)如圖3所示,有5個集合:很低(VL),低(L),中(M),高(H),很高(VH)。常量 Mmin,M2,M3,M4和Mmax需要根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行設(shè)定。參量的隸屬度函數(shù)為

        式中:i=RSS,B,C。比如,設(shè)定候選網(wǎng)絡(luò)的RSS=P,那么μRSS= [0,0,0,0.18,0.55]RSS。

        圖3 RSS的隸屬度函數(shù)

        2)歸一量化

        參量量化 Qi=[QVL,QL,QM,QH,QVH]i,根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)所設(shè)定[3]。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)當(dāng)i=RSS,B的時候定義Qi=[0,0.25,0.5,0.75,1]i。當(dāng) i=C 的時候定義 Qi=[1,0.75,0.5,0.25,1]i。每個參量量化值就可以表示為

        式中:k=WLAN,UMTS;i=RSS,B,C。

        3)加權(quán)處理

        因?yàn)樵诰W(wǎng)絡(luò)綜合性能的判決中每個參數(shù)所占的比重不一樣,所以還需對QEVk,i進(jìn)行加權(quán)處理。最終得出的網(wǎng)絡(luò)綜合性能值VCPNk為

        式中:k=WLAN,UMTS。

        因?yàn)橹簧婕暗絻蓚€網(wǎng)絡(luò),因此采用固定加權(quán)處理,公式為

        1.3 切換判決

        考慮到乒乓效應(yīng)的問題,故在最終做出切換判決的時候加入駐留時間Tdw的判斷,在前面預(yù)判決的時候記錄了當(dāng)DRSS=0位置的時刻T0,當(dāng)前時刻用T表示。

        1)當(dāng)MN從UMTS切換到WLAN時

        如果VCPNWLAN>VCPNUMTS,并且T -T0>Tdw時,則觸發(fā)MN從UMTS切換到WLAN;否則,不發(fā)生切換。

        2)當(dāng)MN從WLAN切換到UMTS時

        如果VCPNWLAN<VCPNUMTS,并且T -T0>Tdw時,則觸發(fā)MN從WLAN切換到UMTS;否則,不發(fā)生切換。

        2 仿真與結(jié)果

        考慮如圖1所示的UMTS和WLAN覆蓋的區(qū)域,移動節(jié)點(diǎn)MN在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)間移動,MN沿著一個固定方向以不同的速度從UMTS的向WLAN移動。其中UMTS網(wǎng)絡(luò)的覆蓋半徑為1000 m,WLAN的覆蓋半徑為150 m,BS與AP1相距500 m,BS發(fā)射功率為20 W,AP1發(fā)射功率為100 mW[5]。WLAN和UMTS網(wǎng)絡(luò)的傳輸模型如式(7)和式(8)所示。

        式中:K1W,K2W,K1U和 K2U為路徑損耗參數(shù)。DRSS如式(1)所示,根據(jù)式(7)和(8)可得

        WLAN的傳輸模型按自由空間損耗模型來分析,且不考慮陰影衰落對信號強(qiáng)度的影響。自由空間損耗公式為

        式中:LfW為自由空間損耗,單位dB;dW為AP與MN之間的傳輸距離,單位為km;fW為WLAN信道中心頻率,單位MHz。則移動終端MN接收到AP發(fā)送來的信號強(qiáng)度為

        式中:PtW為AP的發(fā)射功率,單位為dBm。

        UMTS傳輸路徑損耗模型為

        式中:LfU為UMTS傳輸?shù)穆窂綋p耗,單位dB;dU為BS與UE之間的傳輸距離,單位為km;fU為UMTS信道中心頻率,單位MHz。則用戶設(shè)備MN接收到BS發(fā)送來的信號強(qiáng)度為

        式中:PtU為BS的發(fā)射功率,單位為dBm。

        假設(shè)MN一直在WLAN覆蓋范圍的邊緣區(qū)域內(nèi)做無停留的隨機(jī)直線運(yùn)動,MN自點(diǎn)C經(jīng)過連續(xù)的隨機(jī)直線運(yùn)動,最終到達(dá)D點(diǎn),路徑CD如圖4所示。由于每次隨機(jī)運(yùn)動的路徑都不同,因此,取10次仿真的平均值作為最終結(jié)果。

        圖4 MN運(yùn)動路徑示意圖

        MN在不同速率做隨機(jī)運(yùn)動的切換次數(shù)以及乒乓效應(yīng)次數(shù)如圖5~圖6所示。將PRE-MT與對RSS的門限進(jìn)行動態(tài)調(diào)整的模糊邏輯切換算法(AF-VHO)[12]進(jìn)行比較。

        從圖5可以看出,與AF-VHO算法相比較,PRE-MT算法能夠有效減少不必要的切換次數(shù),減少系統(tǒng)開銷。從圖6可以看出PRE-MT能夠有效避免乒乓效應(yīng),得到較好的切換效果,為用戶提供更好的服務(wù)。

        3 結(jié)束語

        本文提出了PRE-MT算法,根據(jù)運(yùn)動趨勢和接收信號強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)判決,并結(jié)合模糊邏輯控制理論得到網(wǎng)絡(luò)綜合性能值,最后結(jié)合駐留時間值進(jìn)行預(yù)判決。該算法能夠有效減少抽樣點(diǎn)數(shù),減少系統(tǒng)開銷,并有效地消除乒乓效應(yīng),提高系統(tǒng)整體性能。

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