吳燁+范華峰+楊明極

【摘要】 針對車輛終端運動速度快導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)頻繁切換的問題，設(shè)計了一種基于模糊邏輯和簡單加權(quán)和法的垂直切換算法。該算法由兩部分組成：確定最佳切換時機和確定最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。首先采用模糊邏輯判斷切換的時機，然后通過簡單加權(quán)和算法來確定最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。仿真結(jié)果表明，算法能夠減少不必要的切換，體現(xiàn)用戶的需求。

【關(guān)鍵詞】 無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 模糊邏輯 簡單加權(quán)和 垂直切換決策

Abstract： A vertical switching algorithm based on fuzzy logic and analytic hierarchy process is designed for the problem of vertical handover decision in wireless heterogeneous networks. The algorithm is divided into two parts： the timing of the switch and the selection of the target network. First， fuzzy logic is used to determine the timing of the switch， and then the simple weighted sum algorithm is used to determine the optimal target network. Simulation results show that the algorithm can reduce the unnecessary switching， reflecting the needs of users.

Keywords： wireless heterogeneous network； fuzzy logic； simple weighted sum； vertical handover decision

一、引言

車聯(lián)網(wǎng)（Internet of Vehicle）：即由車輛位置、行駛速度、行駛路線等構(gòu)成的信息交互網(wǎng)絡(luò)，是一種向信息通信、環(huán)保、節(jié)能、安全等方向發(fā)展的車 - 網(wǎng)聯(lián)合技術(shù)[1]。車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅能有效預(yù)防交通碰撞事故的發(fā)生，而且可以有效預(yù)防交通碰撞事故的發(fā)生和減少交通對環(huán)境的影響[2]。未來車聯(lián)網(wǎng)的重要特點就是各種無線網(wǎng)絡(luò)相互融合、優(yōu)勢互補，為用戶終端提供最佳的服務(wù)[3]。但是切換次數(shù)過多，對終端的業(yè)務(wù)會造成很大的影響。因此如何保證有效的切換是本文的研究重點。

無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的垂直切換算法主要有三類：1）僅考慮切換時機；2）僅考慮最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的選取；3）同時考慮切換時機和最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的選取。

目前，很多研究人員針對異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)間的垂直切換問題已經(jīng)取得了較好的成果。文獻[4]引入了一種預(yù)測垂直切換算法，該算法通過馬爾可夫鏈對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的變化進行預(yù)測，通過網(wǎng)絡(luò)參數(shù)變化走勢，終端用戶提前可以了解到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的變化，從而進行有效的切換。該算法的缺點是：當(dāng)用戶終端運動到一種新的網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域，由于缺少歷史移動信息，該算法效率會降低甚至失效。文獻[5]和[6]提出了一種考慮終端運動趨勢的垂直切換算法，該算法對終端運動趨勢進行了定性分析，減少了切換次數(shù)，提高了終端業(yè)務(wù)的連續(xù)性，但缺少對終端運動趨勢的定量分析，當(dāng)用戶終端在往返運動時，可能會觸發(fā)反復(fù)的切換。

二、基于模糊邏輯的垂直切換算法

2.1切換時機的判斷

本文算法的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型是由LTE與WLAN構(gòu)成的。仿真場景如圖3所示， A 點的位置坐標(biāo)為（15，190），B 點的位置坐標(biāo)為（200，190），C點的位置坐標(biāo)為（200，0），A點到B點的距離為15 km，B點到與C點的距離為15 km，坐標(biāo)（105，240），（200，190），（235，120），（175，105）對應(yīng)的基站為WLAN1，WLAN2， WLAN3， WLAN4，WLAN5坐標(biāo)（60，160），（210，160），（135，30）對應(yīng)的基站為LTE1，LTE2，LTE3。網(wǎng)絡(luò)仿真參數(shù)如表2所示。

4.2 仿真結(jié)果分析

4.2.1 切換失敗率分析

對比于文獻[5]中的切換算法（MHA），由于終端在運動過程中會經(jīng)過不同目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域，那么終端需要進行網(wǎng)絡(luò)切換，切換過程有一定的時延，在切換時延內(nèi)，如果車輛終端不在上述范圍，則認為切換失敗。圖4顯示了兩種切換算法失敗率的走勢，雖然兩種算法的切換失敗率都是隨著車輛終端速率的增加而上升，但是考慮到由于往返運動引起的一些不必要切換，本文通過模糊邏輯系統(tǒng)判斷了切換時機，簡單加權(quán)和算法判斷最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，從而降低了切換的失敗率，顯示于圖表現(xiàn)為曲線上升速率較慢，相比于本文的算法，MHA的失敗率則較高，顯示于圖中則表現(xiàn)為MHA曲線的上升較快。

4.2.2 最大傳輸速率endprint

圖5是本次實驗中車輛終端在整個過程中所能獲得的最大傳輸速率，車輛的最大傳輸速率正好反映了圖3仿真場景中發(fā)生切換的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前所能接入的最佳網(wǎng)絡(luò)。這對于車聯(lián)網(wǎng)中高速運動的終端來說是最好的選擇。

五、結(jié)論

本文設(shè)計了一種基于模糊邏輯和簡單加權(quán)和的垂直切換算法，與傳統(tǒng)的多屬性垂直切換算法相比，在本文中，最佳切換時機用模糊邏輯系統(tǒng)來判斷，簡單加權(quán)和算法確定最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，仿真結(jié)果表明，與MHA算法相比，隨著終端運動速度增大，切換失敗率較低，而且當(dāng)網(wǎng)絡(luò)即時更新的同時，保證切換網(wǎng)絡(luò)是最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。

參 考 文 獻

[1] 劉小洋， 伍民友. 車聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)在城市交通網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[J]. 計算機應(yīng)用， 2012， 32（4）：900-904.

[2]蘇靜， 王冬， 張菲菲. 車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用綜述[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù)， 2014（6）：69-72.

[3] BO S， LIN L， and FENG D. The multi-attribute vertical handoff algorithm based on node mobility[C]. 2014 5th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science （ICSESS）， Beijing， 2014： 1146-1149.

[4] LI Bin and LIU Shengmei. Vertical handoff algorithm based on mobility prediction [J]. Communication and Network， 2013， 39（1）： 93-95.

[5]YANG T and RONG P. A fuzzy logic vertical handoff algorithm with motion trend decision[C]. 2011 6th IEEE International Forum on Strategic Technology （IFOST）， Harbin， China， 2011， 2： 1280-1283.

[6] WANG S，F(xiàn)AN C，HSU C H，et al. A vertical handoff method via self-selection decision tree for internet of vehicles [J].IEEE Systems Journal， 2014， 30（10）：443-458.endprint