鄭文三，張治中，賀　姿

(重慶郵電大學(xué) 通信網(wǎng)測(cè)試工程研究中心 重慶 400065)

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一種適用于5G融合網(wǎng)絡(luò)的接入選擇算法

鄭文三，張治中，賀姿

(重慶郵電大學(xué) 通信網(wǎng)測(cè)試工程研究中心 重慶 400065)

提出一種適用于5G融合網(wǎng)絡(luò)的接入選擇算法:灰色層次分析法(grey analytic hierarchy process, GAHP)。該算法基于層次分析法的思想，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗(yàn)類指標(biāo)選出QoS參數(shù)，對(duì)其進(jìn)行分類處理；運(yùn)用模糊理論將用戶偏好轉(zhuǎn)化為定量參數(shù)，結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)法對(duì)QoS參數(shù)進(jìn)行篩選，并對(duì)候選網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行排序選擇。仿真表明，GAHP在負(fù)載均衡方面優(yōu)于傳統(tǒng)算法，可以更加快速準(zhǔn)確地選擇最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)，提高用戶滿意度。

5G融合網(wǎng)絡(luò)； 層次分析法； 灰色關(guān)聯(lián)； 負(fù)載均衡； 用戶體驗(yàn)

0　引　言

5G是面向2020年以后移動(dòng)通信需求而發(fā)展的新一代移動(dòng)通信系統(tǒng)，根據(jù)移動(dòng)通信的發(fā)展規(guī)律，5G將具有超高的頻譜利用率和能效，在傳輸速率和資源利用率等方面較4G移動(dòng)通信提高一個(gè)量級(jí)或更高，其無線覆蓋性能、傳輸時(shí)延、系統(tǒng)安全和用戶體驗(yàn)也將得到顯著提高[1]?，F(xiàn)有的和其他還在發(fā)展的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)也各有優(yōu)勢(shì)，例如無線保真(wireless fidelity，WiFi)的優(yōu)勢(shì)在于組網(wǎng)靈活、傳輸速率高、易于維護(hù)和成本低等。5G與這些網(wǎng)絡(luò)的融合可以結(jié)合它們各自的優(yōu)勢(shì)，有效地實(shí)現(xiàn)蜂窩網(wǎng)分流并且大幅提高用戶體驗(yàn)質(zhì)量，這將成為未來移動(dòng)通信發(fā)展的必然趨勢(shì)[2]。為了最大化用戶體驗(yàn)質(zhì)量，如何在5G的融合網(wǎng)絡(luò)中選擇符合用戶偏好和網(wǎng)絡(luò)特征的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)是學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的研究熱點(diǎn)。

針對(duì)該問題，目前已有多種解決方案。文獻(xiàn)[3]運(yùn)用馬爾科夫鏈算法的思想來進(jìn)行異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)選擇，雖然得到了理想的結(jié)果，但是它的空間維度和計(jì)算復(fù)雜度會(huì)隨著用戶數(shù)量的變化而顯著增加，不利于工程實(shí)現(xiàn)；文獻(xiàn)[4]提出了一種基于用戶體驗(yàn)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)接入選擇算法，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和用戶偏好，實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶體驗(yàn)質(zhì)量的最大化，但是其用戶偏好因素是主觀且不變的，無法與用戶進(jìn)行交互;文獻(xiàn)[5]提出了一種基于模糊邏輯的WLAN/3G異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)接入選擇算法，通過考慮用戶的移動(dòng)速度和移動(dòng)方向等多個(gè)動(dòng)態(tài)因素來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)選擇，但是因?yàn)闆]有考慮到各個(gè)網(wǎng)絡(luò)的資源分配問題，容易導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載不均衡；文獻(xiàn)[6-9]也提到了很多方法，但是這些方法在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)選擇時(shí)都具有一定局限性，只能在特定環(huán)境下才能發(fā)揮其性能。

基于此，本文提出一種適用于5G融合網(wǎng)絡(luò)的選擇算法，灰色層次分析法(grey analytic hierarchy process, GAHP)。該算法基于層次分析法思想，并且結(jié)合模糊理論和灰色關(guān)聯(lián)度理論進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，不僅增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)，同時(shí)還解決了傳統(tǒng)層次分析法因主觀因素高和選擇不準(zhǔn)確的問題。

1　系統(tǒng)模型

未來移動(dòng)通信系統(tǒng)，將是多種無線接入網(wǎng)絡(luò)同時(shí)存在，互相補(bǔ)充的復(fù)雜異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)[1]。在研究5G融合網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，現(xiàn)有的無線局域網(wǎng)(wireless local area network，WLAN)標(biāo)準(zhǔn)802.11a和802.11b網(wǎng)絡(luò)性能明顯都低于未來預(yù)期的5G網(wǎng)絡(luò)，所以，本文選擇802.11ax作為WLAN的參考標(biāo)準(zhǔn)。802.11ax是802.11ac的后續(xù)升級(jí)版，工作在5G頻段，它是5G融合網(wǎng)絡(luò)的熱門研究對(duì)象。

假定系統(tǒng)模型包括5G網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)期演進(jìn)(long term evolution，LTE)網(wǎng)絡(luò)、全球微波互聯(lián)接入(worldwide interoperability for microwave access，WIMAX)和無線局域網(wǎng)接入點(diǎn)WLAN(802.11ax)，其分布情況如圖1所示。

2　灰色層次分析算法實(shí)現(xiàn)

2.1QoS參數(shù)的選擇

根據(jù)我國(guó)IMT-2020(5G)推進(jìn)組發(fā)布的《5G概念白皮書》，下一代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)是以用戶體驗(yàn)為中心的[2]，所以，在5G的融合網(wǎng)絡(luò)中用戶會(huì)根據(jù)其偏好和網(wǎng)絡(luò)性能選擇接入最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)，而影響其選擇的因素有很多，比如網(wǎng)絡(luò)帶寬、傳輸功率、網(wǎng)絡(luò)安全以及用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)價(jià)格的敏感程度等。

圖1　系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型Fig.1　System architecture model

根據(jù)以上分析，把影響網(wǎng)絡(luò)選擇的服務(wù)質(zhì)量(quality of service，QoS)參數(shù)分為網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)和用戶體驗(yàn)2類。

在網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)方面，本文參考文獻(xiàn)[4]，選取網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)傳輸速率和丟包率作為其判定標(biāo)準(zhǔn)，這些指標(biāo)可以衡量網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的優(yōu)劣；在用戶體驗(yàn)方面，由于很多指標(biāo)是抽象模糊的，在計(jì)算之前需要把它們具體化，比如安全性、無縫性和用戶習(xí)慣等。為了不失一般性，本文選擇現(xiàn)實(shí)生活中用戶比較關(guān)心的安全性和價(jià)格2個(gè)指標(biāo)作為用戶體驗(yàn)的判決因素[6]。綜合考慮上述這些因素，選取網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)傳輸速率、丟包率、價(jià)格和安全性6個(gè)指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)選擇的QoS參數(shù)，即

2.2QoS參數(shù)的處理

定義1|QoS|+，代表越大越好型的QoS參數(shù)，即該QoS參數(shù)越大代表該網(wǎng)絡(luò)性能越好，比如網(wǎng)絡(luò)安全性，數(shù)據(jù)傳輸速率等；

定義2|QoS|-，代表越小越好型的QoS參數(shù)，即該QoS參數(shù)越小代表該網(wǎng)絡(luò)性能越好，比如網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，丟包率等。

在傳統(tǒng)的2G或者3G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)選擇只需要考慮吞吐量、時(shí)延和數(shù)據(jù)傳輸速率等可以反映網(wǎng)絡(luò)性能的參數(shù)。下一代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)是以用戶體驗(yàn)為中心的網(wǎng)絡(luò)，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)選擇時(shí)還需要考慮用戶的喜好。但是用戶體驗(yàn)類的參數(shù)大部分都是抽象的模糊指標(biāo)，即只能通過程度量詞(如：一般，好，很好等)來表示相關(guān)指標(biāo)的優(yōu)劣。所以，在算法開始之前，通過模糊理論把這些抽象數(shù)據(jù)進(jìn)行具體化，清晰化。借鑒文獻(xiàn)[10]思想，本文根據(jù)用戶體驗(yàn)類參數(shù)的特征，首先確定模糊集中程度量詞的隸屬函數(shù)μ(x)，然后利用常用的去模糊法-重心法對(duì)抽象的數(shù)據(jù)進(jìn)行具體化。其表達(dá)式為

(1)

對(duì)用戶體驗(yàn)類參數(shù)進(jìn)行去模糊化以后，需要對(duì)所有的QoS參數(shù)進(jìn)行歸一化。參數(shù)歸一化是處理多目標(biāo)決策問題必須的步驟，它可以將不同量綱的參數(shù)處理成具有可比性的無量綱數(shù)據(jù)。|QoS|+和|QoS|-的歸一化和后期處理要分開進(jìn)行，這樣才能更加準(zhǔn)確地選擇最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)。

假設(shè)所處網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中有m個(gè)網(wǎng)絡(luò)，影響網(wǎng)絡(luò)選擇的QoS參數(shù)有n個(gè)。首先需要建立多目標(biāo)參數(shù)矩陣為

(2)

(2)式中：aij代表第i個(gè)網(wǎng)絡(luò)的第j個(gè)QoS參數(shù)的值。

對(duì)|QoS|+，歸一化公式為

(3)

(3)式中：bij代表第i個(gè)網(wǎng)絡(luò)的第j個(gè)QoS參數(shù)的歸一化值；maxij為第i個(gè)網(wǎng)絡(luò)的第j個(gè)QoS參數(shù)的最大值，對(duì)于|QoS|+來說，參數(shù)都會(huì)有一個(gè)最大的門限值，這個(gè)值為maxij；thresholdij為第i個(gè)網(wǎng)絡(luò)的第j個(gè)QoS參數(shù)的門限值，各個(gè)QoS參數(shù)都必須有一個(gè)滿足其最低性能的門限值，這個(gè)值為thresholdij。

對(duì)|QoS|-，歸一化公式為

(4)

(4)式中：minij代表第i個(gè)網(wǎng)絡(luò)中第j個(gè)QoS參數(shù)的最小值，與|QoS|+所不同的是，|QoS|-的最優(yōu)狀態(tài)由其最小的門限值來表示。歸一化之后即可得到標(biāo)準(zhǔn)化的QoS參數(shù)矩陣為

(5)

2.3QoS參數(shù)的篩選

影響網(wǎng)絡(luò)選擇的QoS參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)性過高會(huì)影響后期在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)選擇時(shí)權(quán)重的分配，從而使選擇結(jié)果出現(xiàn)偏差。本文通過灰色理論，計(jì)算QoS參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)度，篩選掉關(guān)聯(lián)度過高的QoS參數(shù)。QoS參數(shù)之間的獨(dú)立無關(guān)性可以使算法的結(jié)果更加準(zhǔn)確。首先借鑒文獻(xiàn)[9]的思想來計(jì)算QoS參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)度，計(jì)算公式為

(6)

(6)式中：γij代表第i個(gè)與第j個(gè)QoS參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)度；ρ為分辨系數(shù)，ρ越大，分辨率越大，由參考文獻(xiàn)[10]，此處取ρ為0.5。得到這些QoS參數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)度矩陣為

(7)

然后，把關(guān)聯(lián)度過高的QoS參數(shù)篩選出來，進(jìn)行排除，得到新的QoS參數(shù)矩陣。

2.4確定QoS參數(shù)權(quán)重

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是5G發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力，現(xiàn)有固定互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)越來越多地移植到移動(dòng)通信領(lǐng)域，未來5G的業(yè)務(wù)將在現(xiàn)有基礎(chǔ)上更加豐富。傳統(tǒng)的語(yǔ)音通話業(yè)務(wù)比例將降低，而視頻，音頻等形式的多媒體業(yè)務(wù)種類和比例都將增加。參考3GPP對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)的分類，本文根據(jù)5G業(yè)務(wù)之間不同QoS特征將所有業(yè)務(wù)分為4類：后臺(tái)類、流媒體類、會(huì)話類和交互類業(yè)務(wù)[10]。表1詳細(xì)列出了4類業(yè)務(wù)QoS需求特點(diǎn)及典型業(yè)務(wù)。

表1　5G業(yè)務(wù)分類Tab.1　5G business categories

本文借鑒層次分析法思想[5]，根據(jù)不同業(yè)務(wù)對(duì)各類QoS的不同要求，分別確定出4種業(yè)務(wù)下QoS參數(shù)的權(quán)重。

首先，建立QoS參數(shù)之間相互比較得出的判斷矩陣C為

(8)

(8)式中：cij代表第i個(gè)QoS參數(shù)和第j個(gè)QoS參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)選擇的影響大小之比，其中，cij=1/cji，cij的值如表2所示。

表2　cij參考值Tab.2　cij reference

然后根據(jù)判斷矩陣算出其對(duì)應(yīng)的各個(gè)QoS參數(shù)的權(quán)重[11]。通過把矩陣的每一行累計(jì)相乘得到該行的乘積為

(9)

計(jì)算Wi的n次方根，方法為

(10)

(11)

D=(d1,d2,…,dn)即為對(duì)應(yīng)的影響網(wǎng)絡(luò)選擇的QoS參數(shù)的權(quán)重。

在計(jì)算出QoS參數(shù)的權(quán)重之后，還需要對(duì)該矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，因?yàn)樵摼仃囉刑嗟闹饔^因素，所以，需要通過一致性檢驗(yàn)來驗(yàn)證其可靠性[12]。

在得到QoS參數(shù)矩陣和各個(gè)業(yè)務(wù)的QoS權(quán)重以后，本文通過它們得到每種業(yè)務(wù)的QoS判決矩陣形式為

(12)

本文借鑒TOPSIS算法[13]思想，依據(jù)QoS判決矩陣對(duì)用戶在使用該業(yè)務(wù)的情況下的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行排序。前文已經(jīng)提到過QoS參數(shù)可以分為|QoS|+和|QoS|-，本文在求理想解和負(fù)理想解的時(shí)候?qū)Σ煌腝oS參數(shù)分開進(jìn)行處理。|QoS|+在求理想解的時(shí)候應(yīng)該取最大值，在求解負(fù)理想解的時(shí)候應(yīng)該取最小值。|QoS|-在取理想解的時(shí)候應(yīng)該取最小值，在求負(fù)理想解的時(shí)候應(yīng)該取最大值。假設(shè)第一個(gè)參數(shù)是|QoS|-，其他參數(shù)是|QoS|+，則計(jì)算正理想解和負(fù)理想解的公式分別為

(13)

(14)

(15)

QoS判決矩陣每一行都對(duì)應(yīng)一個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)，分別算出計(jì)算它們和正理想解FBest和負(fù)理想解FWorst之間的距離G+和G-，構(gòu)成距離矩陣G為

(16)

最后，候選對(duì)象的貼進(jìn)度為

(17)

貼進(jìn)度P值的大小代表了網(wǎng)絡(luò)的好壞。在考慮負(fù)載均衡的情況下，本文按照上述排序依次選擇接入的網(wǎng)絡(luò)即是最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)[14]。依照上述方法，可以求出用戶在使用其他業(yè)務(wù)時(shí)各自的貼進(jìn)度排序，從而選出最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)。

至此，本文完成了GAHP的運(yùn)算過程，算法的整體流程如圖2所示。

圖2　GAHP算法流程圖Fig.2　Flowchart of AHP algorithm

總的來講，該算法通過模糊理論使網(wǎng)絡(luò)選擇的過程加入用戶偏好的指標(biāo)，然后通過灰色理論減輕了傳統(tǒng)層次分析法主觀因素占比大對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響，整個(gè)處理流程通過正負(fù)參數(shù)的分類處理使結(jié)果更加準(zhǔn)確。最終，通過對(duì)候選網(wǎng)絡(luò)排序選出最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)。

3　仿真及分析

為了說明本文所提GAHP算法特點(diǎn)，這里通過仿真來分析算法的性能。網(wǎng)絡(luò)的各項(xiàng)QoS參數(shù)原始數(shù)據(jù)如表3所示。其中，WIMAX和LTE(4G)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)參數(shù)參照現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)即得，并結(jié)合國(guó)內(nèi)外的發(fā)展趨勢(shì)[2]預(yù)設(shè)出5G和WLAN(802.11ax)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)參數(shù)，參考各運(yùn)營(yíng)商調(diào)查結(jié)果，設(shè)置4個(gè)網(wǎng)絡(luò)的價(jià)格和安全性。

表3　候選網(wǎng)絡(luò)QoS參數(shù)原始數(shù)據(jù)Tab.3　QoS parameters’ raw data of candidate networks

3.1仿真過程和結(jié)果分析

依據(jù)(1)-(4)式對(duì)QoS參數(shù)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理(模糊化和歸一化)，得到QoS參數(shù)處理后的數(shù)據(jù)，如表4所示。

表4　QoS參數(shù)處理后數(shù)據(jù)Tab.4　processed data of QoS parameters

根據(jù)(6)式得到QoS參數(shù)間關(guān)聯(lián)度矩陣

從以上矩陣可以看到，關(guān)聯(lián)度超過0.9的只有帶寬和數(shù)據(jù)傳輸速率這2個(gè)QoS參數(shù)，過高的關(guān)聯(lián)度會(huì)嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)選擇的準(zhǔn)確性。根據(jù)要求，把帶寬指標(biāo)篩選掉，只留下數(shù)據(jù)傳輸速率指標(biāo)，經(jīng)過篩選后的QoS參數(shù)數(shù)據(jù)如表5所示。

表5　網(wǎng)絡(luò)參數(shù)經(jīng)過灰色度篩選后的數(shù)據(jù)Tab.5　network parameters of the gray filtered

然后，根據(jù)(11)式，再結(jié)合不同業(yè)務(wù)的QoS需求，本文通過層次分析法可以分別得到4種業(yè)務(wù)在5個(gè)QoS參數(shù)上的權(quán)重。

D1={0.132,0.159,0.209,0.080,0.420}

D2={0.144,0.145,0.316,0.313,0.082}

D3={0.369,0.300,0.153,0.077,0.101}

D4={0.119.0.226,0.197,0.386,0.072}

通過權(quán)重和最終的QoS參數(shù)數(shù)據(jù)得到QoS判決矩陣，然后根據(jù)(13)-(17)式，分別對(duì)4種業(yè)務(wù)下的網(wǎng)絡(luò)排序選擇，得到4種業(yè)務(wù)下各個(gè)網(wǎng)絡(luò)的貼進(jìn)度分別為

會(huì)話類業(yè)務(wù)P1={0.847,0.815,0.171,0.232}；

交互類業(yè)務(wù)P2={0.814,0.819,0.253,0.206}；

流媒體類業(yè)務(wù)P3={0.719,0.766,0.110,0.337}；

后臺(tái)類業(yè)務(wù)P4={0.849,0.706,0.173,0.344}。

可以得到4種業(yè)務(wù)下各個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)的排序：

會(huì)話類業(yè)務(wù)5G>WLAN>4G>WIMAX；

交互類業(yè)務(wù)WLAN>5G>WIMAX>4G；

流媒體類業(yè)務(wù)WLAN>5G>4G>WIMAX；

后臺(tái)類業(yè)務(wù)5G>WLAN>4G>WIMAX。

各個(gè)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)劣程度如圖3所示。

圖3　4個(gè)備選網(wǎng)絡(luò)四種業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)選擇Fig.3　Four business’ network selection of candidate networks

由圖3可知，會(huì)話類、交互類、流類和后臺(tái)類4種業(yè)務(wù)類型選擇的網(wǎng)絡(luò)分別是5G，WLAN(802.11ax)，WLAN(802.11ax)，5G。根據(jù)國(guó)內(nèi)外的發(fā)展趨勢(shì)，未來移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)5G和WLAN(802.11ax)在各個(gè)QoS參數(shù)性能方面都將優(yōu)于現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)，因此，在用戶比較少的情況下，4種業(yè)務(wù)都將從這2個(gè)網(wǎng)絡(luò)中做出選擇[15]。比較符合4種業(yè)務(wù)的QoS需求，因?yàn)闀?huì)話業(yè)務(wù)對(duì)帶寬和數(shù)據(jù)傳輸速率的要求比較低，而對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和抖動(dòng)的要求比較高，而未來的5G網(wǎng)絡(luò)在這2個(gè)方面都比較有優(yōu)勢(shì)；流類業(yè)務(wù)對(duì)帶寬和丟包率的要求較高，所以，WLAN是最佳選擇；交互類和后臺(tái)類屬于非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)，對(duì)時(shí)延要求比較低，但是一個(gè)隊(duì)丟包率要求高，一個(gè)對(duì)資費(fèi)要求偏高，因此，分別適合接入WLAN和5G網(wǎng)絡(luò)。

3.2GAHP算法性能分析

為了體現(xiàn)GAHP算法在負(fù)載均衡性能方面的優(yōu)越性。在用戶數(shù)量不同的情況下分別進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)選擇。仿真設(shè)定用戶的業(yè)務(wù)類型隨機(jī)確定，并且4種網(wǎng)絡(luò)的容納用戶量相同。由此可以獲得使用GAHP算法，4個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)在隨機(jī)業(yè)務(wù)的情況下被選擇的概率變化趨勢(shì)如圖4所示。

圖4　GAHP算法中各網(wǎng)絡(luò)的接入概率Fig.4　Access probability of each network in GAHP algorithm

作為比較，用參考文獻(xiàn)[16]中的AHP-TOPSIS算法在相同仿真環(huán)境下進(jìn)行仿真，4種網(wǎng)絡(luò)被選擇概率的趨勢(shì)如圖5所示。

圖5　AHP-TOPSIS算法中各網(wǎng)絡(luò)的接入概率Fig.5　Access probability of each network in AHP-TOPSIS

由圖5可以看出，剛開始在用戶數(shù)量比較少時(shí)，網(wǎng)絡(luò)選擇了各個(gè)參數(shù)都較高的5G和WLAN(802.11ax)網(wǎng)絡(luò)，隨著用戶數(shù)量的增加，這2個(gè)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載增大，可用資源減少，用戶開始接入WIMAX和4G網(wǎng)路，最終，4種網(wǎng)絡(luò)的被選擇率都趨近于25%。雖然GAHP算法和AHP-TOPSIS得到的結(jié)果是一樣的，但是GAHP算法在用戶量為10的時(shí)候已經(jīng)基本收斂，而傳統(tǒng)AHP-TOPSIS算法在用戶量為100的時(shí)候才完全收斂。GAHP算法的收斂速度明顯快于傳統(tǒng)AHP-TOPSIS算法，說明其在負(fù)載均衡方面的性能要優(yōu)于AHP-TOPSIS算法。

為了檢驗(yàn)GAHP算法是否可以提高用戶滿意度。定義用戶的平均滿意度Muser為

(18)

(18)式中：m和n分別表示融合網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)量和數(shù)量；Ui表示用戶ui想要接入的最佳網(wǎng)絡(luò)。用戶最終接入的網(wǎng)絡(luò)在其偏好排序中越高則其滿意度越高。

在前述的仿真環(huán)境下，計(jì)算出在用戶數(shù)目不同的情況下的用戶滿意度，并與傳輸速率優(yōu)先算法(rate priority,RP)和最大負(fù)載均衡算法(maximun load balancing algorithm,MLB)[16]進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如圖6所示。

圖6　用戶滿意度示意圖Fig.6　Customer satisfaction schematic

由圖6可以看出，傳輸速率優(yōu)先算法優(yōu)先保證用戶在接收數(shù)據(jù)時(shí)的傳輸速率，保證了用戶的利益，當(dāng)用戶數(shù)量比較少時(shí)，用戶滿意度較高，但是隨著用戶數(shù)量的增多，網(wǎng)絡(luò)負(fù)載失衡導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能下降，用戶滿意度也開始下降。MLB算法優(yōu)先保證網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)選擇的時(shí)候忽略了用戶的需求，導(dǎo)致用戶滿意處于較低水平。而GAHP算法能夠保障用戶在不同業(yè)務(wù)情況下快速準(zhǔn)確地選擇最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)，因此，用戶平均滿意度曲線比較平穩(wěn)和理想。仿真表明，GAHP算法可以提高用戶的平均滿意度。

4　結(jié)　論

本文以5G融合網(wǎng)絡(luò)為背景，提出一種基于傳統(tǒng)層次分析法的GAHP接入選擇算法。利用模糊理論，使用戶偏好類參數(shù)成為可處理的網(wǎng)絡(luò)選擇QoS參數(shù)，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)法篩選QoS參數(shù)，并通過對(duì)參數(shù)分類處理使結(jié)果更加準(zhǔn)確。仿真結(jié)果表明，該算法綜合考慮了網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗(yàn)2類評(píng)價(jià)指標(biāo)，在保證用戶體驗(yàn)的情況下，確保了網(wǎng)絡(luò)選擇的準(zhǔn)確性和合理性，并且在負(fù)載均衡方面的性能優(yōu)于其他算法。

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鄭文三(1989-)，男，河南新鄉(xiāng)人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)?G移動(dòng)通信系統(tǒng)總體技術(shù)、通信網(wǎng)測(cè)試技術(shù)。E-mail：18983676042@189.cn。

張治中(1972-)，男，湖北恩施人，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)榈谌?、四、五代移?dòng)通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、測(cè)試及優(yōu)化技術(shù)。

賀姿(1984-)，女，湖北十堰市人，東北大學(xué)碩士研究生，主要研究方向?yàn)楫悩?gòu)網(wǎng)絡(luò)的無縫接入技術(shù)，空間信息網(wǎng)動(dòng)態(tài)拓?fù)淇刂扑惴ā?/p>

(編輯：劉勇)

s：The National High Technology Research and Development Program of China (“863” program)(2014AA015706); The Program of Innovative Research Team Constructing Plan of the Higher Education Institution in Chongqing(KJTD201312)

A network accessing algorithm for 5G integrated networks

ZHENG Wensan, ZHANG Zhizhong, HE Zi

(Communication Networks Testing Engineering Research Center, Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065, P.R. China)

A new algorithm GAHP(grey analytic hierarchy process) for access network selection in 5G integrated networks is proposed. Firstly, this algorithm, which is based on analytic hierarchy process, takes the preference of users and parameters of network performance for the purpose that the QoS parameters are chosen and processed separately. Then, it transfers user preference into quantity parameters with the Fuzzy Theory and filters the QoS parameters through the Grey Theory. Finally, candidate networks are ranked and chosen. Simulation indicates that GAHP performs better than traditional network selection algorithms, and it can select the best network faster and more accurately, which will improve user satisfaction.

5G integrated networks; analytic hierarchy process(AHP); grey correlation; load balancing; user experience

10.3979/j.issn.1673-825X.2016.05.013

2015-07-01

2016-05-10通訊作者：鄭文三18983676042@189.cn

國(guó)家“863”計(jì)劃項(xiàng)目(2014AA015706)；重慶高校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)建設(shè)計(jì)劃(KJTD201312)

TN929.5;TP391

A

1673-825X(2016)05-0694-07