周 健
(1.蘇州高博軟件技術(shù)職業(yè)學(xué)院,江蘇蘇州215163;2.蘇州大學(xué)智能結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)研究所,江蘇蘇州215006)
各種無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)共存是未來移動通信網(wǎng)絡(luò)的主要特征之一,因此如何讓移動用戶接入最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò),成為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合領(lǐng)域的研究熱點之一[1]。文獻(xiàn)[2-5]通過層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)選擇最優(yōu)網(wǎng)絡(luò),但決策矩陣數(shù)據(jù)均為歸一化的實數(shù)。當(dāng)一些指標(biāo)值不易精確測量或者沒有必要精確測量時,文獻(xiàn)[2-5]的方法不再適用。文獻(xiàn)[6-9]將決策數(shù)據(jù)模糊化后作為模糊邏輯系統(tǒng)的輸入,由模糊邏輯系統(tǒng)的輸出值來確定最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)的選擇。雖解決了決策數(shù)據(jù)均為歸一化實數(shù)的問題,但模糊邏輯系統(tǒng)只適用于輸入指標(biāo)個數(shù)較少的場合。
綜合上述,以上文獻(xiàn)提出的方案在指標(biāo)值處理上都存在一定的局限性,因此提出了一種基于混合型決策矩陣的垂直切換算法。此算法將指標(biāo)分為定量指標(biāo)和定性指標(biāo),用實數(shù)表示定量指標(biāo)值;用區(qū)間數(shù)、三角模糊數(shù)和語言值等表示定性指標(biāo)值。即使指標(biāo)值的個數(shù)較多時,也只是增加混合型決策矩陣的行列,并不存在模糊規(guī)則難以界定的問題。
首先定義垂直切換算法評價指標(biāo)體系,將網(wǎng)絡(luò)評價指標(biāo)分為一級指標(biāo)和二級指標(biāo),并根據(jù)評價指標(biāo)體系建立混合型決策矩陣。同時,通過AHP方法計算指標(biāo)的權(quán)重,利用基于混合指標(biāo)值的TOPSIS算法選擇接入最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)。
在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,通過比較一組參數(shù)為終端的特定業(yè)務(wù)選擇最適合的網(wǎng)絡(luò)。這些參數(shù)被分為3類:網(wǎng)絡(luò)端指標(biāo)、用戶端指標(biāo)和服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)端指標(biāo)包括接收信號強(qiáng)度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)和安全性;用戶端指標(biāo)包括價格和耗電量;服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)包括帶寬、時延、抖動和誤比特率。
指標(biāo)有定性指標(biāo)和定量指標(biāo)之分,在垂直切換算法中,備選網(wǎng)絡(luò)在各指標(biāo)下的決策值不僅以實數(shù)來表示,還以區(qū)間數(shù)、三角模糊數(shù)和語言值等形式來表示。各備選網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)值組成的決策矩陣為表示第i個備選網(wǎng)絡(luò)的第j個指標(biāo)值。由于aij的類型多樣化,則稱A為混合型決策矩陣。
對于權(quán)重的計算,最常用的是AHP方法[10]。根據(jù)建立的垂直切換算法評價指標(biāo)體系,對于一級指標(biāo)和二級指標(biāo)分別建立判斷矩陣,共分4組元素:①網(wǎng)絡(luò)端指標(biāo)、服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)和用戶端指標(biāo);②RSSI和安全性;③帶寬、時延、抖動和誤比特率;④價格和耗電量。通過判斷矩陣求出各組的指標(biāo)權(quán)重,各指標(biāo)的絕對權(quán)重wj等于其對應(yīng)的一級指標(biāo)權(quán)重與二級指標(biāo)權(quán)重之積。
利用TOPSIS算法進(jìn)行最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)選擇的步驟如下:
①指標(biāo)值的規(guī)范化處理:將語言變量型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成區(qū)間數(shù)據(jù)[11],如表1所示。
表1 五級語言評價集轉(zhuǎn)化為區(qū)間數(shù)
②確定理想解v+與負(fù)理想解v-,若bij為實數(shù),則有:
若bij為區(qū)間數(shù),則有:
③各備選方案與理想方案和負(fù)理想方案的廣義加權(quán)距離:
式中,ni為備選網(wǎng)絡(luò);wi為指標(biāo)權(quán)重;bij為備選網(wǎng)絡(luò)ni相對于指標(biāo)j的決策值。式(3)中,對于實數(shù):
對于區(qū)間數(shù):
④計算各方案的相對貼近度:
網(wǎng)絡(luò)仿真拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。實驗仿真環(huán)境有4個網(wǎng)絡(luò)(LTE、WiMax、WiFiA和WiFiB)重疊覆蓋,其中LTE覆蓋整個區(qū)域,包括WiMax、WiFiA和WiFiB覆蓋區(qū)域。
根據(jù)垂直切換算法評價指標(biāo)體系,設(shè)置LTE、WiMax、WiFiA和WiFiB網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)參數(shù)如表2所示,RSSI指標(biāo)值根據(jù)移動臺在仿真環(huán)境中的位置計算。
圖1 仿真網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D
表2 備選網(wǎng)絡(luò)參數(shù)
為了評估本文算法的性能,將其與以下3種算法比較:基于網(wǎng)絡(luò)端指標(biāo)算法(Network-based Decision,ND)、基于服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)算法(Quality-based Decision,QD)和基于用戶端指標(biāo)算法(User-basedDecision,UD)。表3分析了一移動臺在圖1的仿真環(huán)境中,以10m/s的速度從A點向D點移動過程中在4種算法下的網(wǎng)絡(luò)選擇情況。
表3 網(wǎng)絡(luò)選擇過程分析
①停留點1:移動用戶僅處在LTE的覆蓋區(qū)域內(nèi),因此所有算法都選擇LTE作為接入點。
②停留點2:本文算法、QD和UD選擇WiMax,而ND選擇LTE。即使LTE的安全性和RSSI比WiMax的要高,但是WiMax的服務(wù)質(zhì)量和價格都勝于LTE,因此本文算法選擇WiMax為最佳接入點。
③停留點3:本文算法和UD選擇WiFiA,而QD和ND選擇WiMax。雖然WiFiA的RSSI、安全性與服務(wù)質(zhì)量均不如WiMax,但其價格較低,因此本文算法選擇WiFiA為最佳接入點。
④停留點4:本文算法和QD選擇WiFiB,而RD和UD選擇WiFiA。WiFiA的RSSI和耗電量優(yōu)于WiFiB,且價格相等,但服務(wù)質(zhì)量劣于WiFiB,因此本文算法選擇WiFiB為最佳接入點。
可見本文算法能夠綜合備選網(wǎng)絡(luò)的各項指標(biāo),選擇最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)接入。
在仿真環(huán)境圖1中,隨機(jī)產(chǎn)生若干移動臺,移動臺根據(jù)自身的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)選擇最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)。假設(shè)所有的移動臺同時進(jìn)行通信,且都能夠接入網(wǎng)絡(luò)。
當(dāng)所產(chǎn)生的移動臺的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)均為實時數(shù)據(jù)時,移動臺選擇網(wǎng)絡(luò)時采用的判決算法分別為本文算法、ND和UD的情況下,所有移動臺收發(fā)數(shù)據(jù)延遲時間的歸一化比如圖2所示。在時延性能上,本文算法比ND和UD分別提高了28.5%和7.7%。
當(dāng)所產(chǎn)生的移動臺的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)均為非實時數(shù)據(jù)時,移動臺在3種算法下的網(wǎng)絡(luò)吞吐量的歸一化比如圖3所示。在網(wǎng)絡(luò)吞吐量上,本文算法比ND和UD分別提高了6.9%和42.9%。
綜上所述,本文算法能為不同的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)提供合適的網(wǎng)絡(luò)和高質(zhì)量的服務(wù)。
圖2 3種判決算法下平均延時比較
圖3 3種判決算法下歸一化吞吐量比較
提出了一種基于混合指標(biāo)值的垂直切換算法,在決策制類型多樣化的情況下,指標(biāo)數(shù)量的增加僅僅增大算法的計算量,并不會提高算法的復(fù)雜度。同時將網(wǎng)絡(luò)端指標(biāo)、用戶端指標(biāo)和服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)歸為一級指標(biāo),在一級指標(biāo)中再劃分二級指標(biāo),使得一級指標(biāo)與二級指標(biāo)的權(quán)重計算更加清晰。在算法性能方面,能夠綜合備選網(wǎng)絡(luò)的各項綜合指標(biāo)選擇最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)接入。對于有特殊要求的移動臺,同樣能夠滿足其需求,為其接入理想的網(wǎng)絡(luò)。綜上所述,算法能夠針對業(yè)務(wù)的特點與需求,為用戶提供良好的性能。
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