本文關(guān)鍵詞：UMTS-WLAN異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合中垂直切換算法改進(jìn)的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了滿足用戶對服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)的需求,充分利用不同網(wǎng)絡(luò)的互補特性實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)間的融合是未來網(wǎng)絡(luò)的趨勢,也是研究的熱點。垂直切換算法是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)切換的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文的研究工作是將UMTS(Universal Mobile Telecommunications System,通用移動通信系統(tǒng))網(wǎng)絡(luò)和WLAN網(wǎng)絡(luò)這兩個不同接入技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)融合,根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)需求,針對不同的問題設(shè)計出相應(yīng)的高效垂直切換算法,通過性能仿真來證明提出的算法能夠有效的改進(jìn)切換的性能,這是本文的重點。論文主要研究內(nèi)容如下:(1)本文以文獻(xiàn)[4]提出的層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)為基礎(chǔ),考慮到層次分析法在構(gòu)建判斷矩陣的過程中,由于決策者的影響,具有很大的主觀性,會影響切換性能的客觀性�；谶@個問題,我們提出了層次分析法和熵值法相結(jié)合的垂直切換算法。此算法基于代價函數(shù),將網(wǎng)絡(luò)RSS(接收信號強度)、帶寬、用戶偏好、價格作為網(wǎng)絡(luò)的屬性參數(shù),根據(jù)AHP和熵值法相結(jié)合的方法得到上述參數(shù)的權(quán)重,由于熵值法能夠客觀性的度量網(wǎng)絡(luò)之間的差異性,通過與AHP結(jié)合能客觀的平衡網(wǎng)絡(luò)屬性參數(shù)的權(quán)重,根據(jù)代價函數(shù)的大小選擇切換目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。在切換判決階段加入了切換延時器來減少非必要的頻繁切換。仿真結(jié)果證明,與文獻(xiàn)[4]中引入AHP基于代價函數(shù)的垂直切換算法相比,本文提出的算法,在不影響移動端業(yè)務(wù)的情況下,切換次數(shù)降低了3次,減少了不必要的切換,減少了乒乓效應(yīng)。(2)本文提出引入預(yù)判決的垂直切換算法,該算法以效用函數(shù)為基礎(chǔ),考慮到不同網(wǎng)絡(luò)所能提供的最大帶寬、最大發(fā)射功率和接收器的閾值不同,將會影響切換判決的有效性和公平性,提出將信號強度(RSS)和帶寬歸一化,利用效用函數(shù)值來更有效的確定切換目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。由于在判決階段加入延時器是對切換進(jìn)行強制性的約束,不能實際準(zhǔn)確的判定是否切換,本文在垂直切換的判決階段,引入差分預(yù)測算法來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)下一時刻的值,并對預(yù)測的下一時刻的值進(jìn)行進(jìn)一步的約束來準(zhǔn)確的判斷切換是否執(zhí)行,如果目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)和當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)信號強度的預(yù)測值都滿足各網(wǎng)絡(luò)設(shè)定的閾值(UMTS閾值為-42db,WLAN閾值為-40db),則進(jìn)行切換。仿真的結(jié)果驗證,相對于RSS算法和傳統(tǒng)的效用函數(shù),該算法的切換次數(shù)降低了10和2次,切換次數(shù)得到了減少,切換性能得到提高。(3)由于引入預(yù)判決的算法是基于移動端勻速運動的模型考慮,不能反應(yīng)某些現(xiàn)實情況,并且某些業(yè)務(wù)類型(如語音業(yè)務(wù))需要很高的實時性,移動端速度過高會導(dǎo)致頻繁的切換,甚至導(dǎo)致嚴(yán)重的掉話率。為了解決這種存在的問題,本文提出了一種基于加速度的引入預(yù)判決的垂直切換算法。該算法是根據(jù)移動端速度狀態(tài)以及業(yè)務(wù)狀態(tài)來選擇最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)切換網(wǎng)絡(luò),設(shè)定了速度閾值為15m/s。通過與RSS算法、傳統(tǒng)的效用函數(shù)和引入預(yù)判決的切換判決算法進(jìn)行對比分析,結(jié)果顯示,切換次數(shù)分別降低了13次、3次和1次;切換呼叫掉線率分別降低了4.2%、2.1%和1.2%,新呼叫阻塞率分別降低了4.2%、2.7%和1.8%。三個性能指標(biāo)的提升證實了該算法性能的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：異構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 垂直切換 AHP算法 熵值法 預(yù)判決 掉話率
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN925.93
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 引言10-11
• 1.2 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中垂直切換的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)12-15
• 第二章 UMTS/WLAN異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)15-25
• 2.1 UMTS系統(tǒng)概述15-17
• 2.1.1 UMTS系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)介紹15-17
• 2.1.2 UMTS關(guān)鍵技術(shù)17
• 2.2 WLAN網(wǎng)絡(luò)概述17-22
• 2.2.1 WLAN簡介17-18
• 2.2.2 WLAN的特點18-19
• 2.2.2.1 無線局域網(wǎng)的優(yōu)點18
• 2.2.2.2 無線局域網(wǎng)的局限性18-19
• 2.2.3 WLAN組網(wǎng)及關(guān)鍵技術(shù)19-22
• 2.2.3.1 WLAN組網(wǎng)19-20
• 2.2.3.2 WLAN的關(guān)鍵技術(shù)20-22
• 2.3 UMTS/WLAN網(wǎng)絡(luò)融合的方案22-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中切換技術(shù)的研究25-38
• 3.1 移動性管理技術(shù)25-28
• 3.1.1 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的移動性管理25-26
• 3.1.2 移動性管理的主要功能26-28
• 3.2 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的切換技術(shù)28-32
• 3.2.1 切換的分類29-30
• 3.2.2 切換的控制方式30-31
• 3.2.3 垂直切換的三個階段31-32
• 3.3 垂直切換判決算法32-37
• 3.3.1 基于接收信號強度(RSS)的算法32-33
• 3.3.2 多屬性決策判決算法33-36
• 3.3.3 基于人工智能和模糊邏輯36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第四章 改進(jìn)的基于代價函數(shù)的垂直切換算法的分析與研究38-52
• 4.1 基于信號強度的垂直切換算法38-41
• 4.1.1 算法融合環(huán)境設(shè)置39
• 4.1.2 仿真相關(guān)參數(shù)設(shè)置39-40
• 4.1.3 算法仿真結(jié)果40-41
• 4.2 基于傳統(tǒng)代價函數(shù)的垂直切換算法41-44
• 4.2.1 代價函數(shù)概述41-42
• 4.2.2 基于代價函數(shù)垂直切換算法流程圖42
• 4.2.3 算法融合環(huán)境設(shè)置42-43
• 4.2.4 仿真相關(guān)參數(shù)設(shè)置43
• 4.2.5 算法仿真結(jié)果43-44
• 4.3 改進(jìn)的基于代價函數(shù)的垂直切換算法44-51
• 4.3.1 改進(jìn)的基于代價函數(shù)的切換判決以及判決流程44-46
• 4.3.2 層次分析法和熵值法求參數(shù)權(quán)重46-49
• 4.3.2.1 層次分析法求權(quán)重46-48
• 4.3.2.2 熵值法求權(quán)重48-49
• 4.3.3 實驗測試與結(jié)果分析49-51
• 4.3.3.1 仿真環(huán)境設(shè)置49-50
• 4.3.3.2 仿真參數(shù)設(shè)置50
• 4.3.3.3 仿真結(jié)果分析50-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 第五章 引入預(yù)判決以及改進(jìn)的垂直切換判決算法52-65
• 5.1 效用函數(shù)的設(shè)計52-54
• 5.1.1 常規(guī)效用函數(shù)52
• 5.1.2 效用函數(shù)的改進(jìn)52-54
• 5.2 引入預(yù)判決的垂直切換判決算法54-58
• 5.2.0 異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)融合環(huán)境54
• 5.2.1 算法仿真參數(shù)設(shè)置54-55
• 5.2.2 差分預(yù)測算法和預(yù)判決模型55-56
• 5.2.2.1 差分預(yù)測算法55
• 5.2.2.2 預(yù)判決模型55-56
• 5.2.3 改進(jìn)的效用函數(shù)和差分預(yù)測信號強度的仿真結(jié)果56-57
• 5.2.4 算法仿真結(jié)果及分析57-58
• 5.3 基于速度的引入預(yù)判決的垂直切換判決算法58-64
• 5.3.1 異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境58
• 5.3.2 算法原理和流程圖58-60
• 5.3.3 移動端模型和切換性能指標(biāo)60
• 5.3.3.1 用戶到達(dá)模型60
• 5.3.3.2 切換性能指標(biāo)60
• 5.3.4 算法仿真結(jié)果與分析60-64
• 5.3.4.1 仿真參數(shù)設(shè)置60-61
• 5.3.4.2 結(jié)果分析61-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 第六章 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 論文工作總結(jié)65
• 6.2 今后工作展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果72-73
• 致謝73

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：353525