基于主客观权重判决的异构无线网络接入选择算法

为确保异构无线网络接入选择算法能够从备选网络中选择出性能最优的无线网络,提出一种新的异构无线网络接入选择算法。利用模糊层次分析法计算异构无线网络属性指标的主观权重,并运用粗糙集理论计算客观权重,根据业务需求对主客观权重进行动态调整,以达到最佳的服务质量。实验结果表明,该算法可降低网络切换频率,减少网络阻塞的发生概率,有效均衡网络负载,并能够较好地选择最佳的接入网络。     

一种新的面向用户多业务QoS需求的网络接入选择算法

异构无线网络技术的发展、智能移动终端的普及、用户无线业务的快速增长以及QoS需求的个性化给网络接入选择带来巨大挑战。基于多属性决策理论和模糊逻辑理论,提出了一种新的面向用户多业务QoS需求的网络接入选择算法,其步骤主要包括选择预评估、构造关键参数量化决策矩阵、层次分析参数权重、确定理想方案、综合网络评估、网络选择。实验数据表明,本算法能够准确进行网络接入触发选择,减少乒乓效应,在移动终端速度和网络负载的变化情况下,能有效地进行网络选择,很好地解决了呼叫掉线和负载不均衡的问题。     

基于SDWN的负载感知终端多点关联方案研究

软件定义无线网络（SDWN）是一种控制与转发分离的无线网络架构。该架构可以快速获取全局拓扑并且其可编程性结合资源虚拟化技术可以对网络接入进行动态控制。针对现有WLAN网络接入负载不均衡问题及移动终端与AP硬关联导致的切换速度较慢的问题,基于SDWN架构提出了一种负载感知终端多点关联方案。该方案对SDWN网络架构下的终端接入算法进行改进,采用多点关联技术,即终端在感知AP负载数据后,可关联多个虚拟AP,达到动态分流并提高网络吞吐量的目的。最后在SDWN的开源Odin平台上验证了方案的可行性,实验表明相比无缝切换至另一AP,此方案可改变原有终端与AP接入一一对应的接入关系,根据AP负载动态接入,可有效提升网络吞吐量。     

基于多终端协同的终端与网络协同选择算法研究

异构无线网络环境下采用多终端协同机制可以在单终端或网络能力有限的情况下提升用户的业务体验,即时性地选择合适的终端和相应的网络成为其中一个关键的问题。为此提出了一种多终端协同机制,将终端与其接入网络看作一个整体称之为虚拟终端单元,采用终端与网络协同选择算法选择一个或多个虚拟终端单元形成协同终端集提供业务。仿真结果表明,多终端协同机制可以在保证业务数据速率的前提下有效地减少能量的消耗。     

基于粗糙集理论和层次分析法的异构无线网络接入选择算法

针对异构无线网络环境下的基于负载均衡的接入选择算法未能全面考虑判决因素以及合理反映候选网络综合性能水平的问题,利用多属性决策理论提出一种异构无线网络接入选择算法。该算法在满足多属性判决的基础上,采用粗糙集理论和层次分析法确定接入判决指标的主观和客观权重,并通过最小二乘法对主客观权重进行折中选择,判决过程兼顾了网络的综合性能水平和用户的喜好,提高了网络接入选择的准确性和合理性。仿真结果表明,该算法相对于参考算法有效降低了系统阻塞率,并有利于异构网络之间的负载均衡。     

马尔科夫模型在异构无线网络选择中的应用

研究异构无线网络接入选择问题.选择网上最佳资源连接,由于通信过程存在随机性,单一方法难以确定最优接入网络.为满足异构无线网络选择准确性,提出一种马尔科夫的异构无线网络选择算法.首先选择网络性能指标,然后采用层次分析法确定网络性能指标权重,再通过马尔科夫模型计算每一个网络的期望总同报值,并选择回报值最大的网络作为当前最优接入网络进行仿真.仿真结果证明,相对于传统网络选择算法,马尔科夫算法能够根据用户需求选择到最优接入网络,可以有效地减少切换次数,提高有效吞吐量和降低丢包率,提高了异构性网络选择的准确性.     

基于声望模型的联合呼叫接纳控制算法

为了弥补异构无线网络中呼叫接纳控制研究场景的局限性,降低终端选择接入网时的盲目性,将研究场景从两个接入网延伸为多个接入网,提出一种基于声望模型的联合呼叫接纳控制算法。将声望模型应用于网络选择过程,增加了网络反馈机制。在用户侧,终端根据网络声望值大小选择接入网;在网络侧,采用动态带宽分配和缓冲队列策略来提高接入成功率。仿真结果表明,该算法有效降低了新呼叫阻塞率和切换呼叫掉线率。     

一种博弈竞争选择的异构无线网络最优接入策略

为了提高异构无线网络的信息传输速率和网络利用率,减少网络的系统开销,提出一种博弈竞争选择的异构无线网络最优接入策略算法,该算法在考虑了实际带宽的情况下引入了代价因子,并得到最大化的网络信息传输速率.在接入网络的选择上,通过采用基于博弈模型和最优接入策略的博弈模型,通过多项服务质量指标来计算综合竞争值,从而通过竞争值大小来选择最优的接入网络.实验仿真及数据结果表明,相比另外两种异构接入网络的选择算法,该算法具有带宽资源利用率和网络信息传输速率更高的优势.     

基于多维标度的动态网络选择算法

异构无线网络的网络选择问题中,除了考虑多属性的网络参数外,还需考虑无线信道的时变性特征。针对这两个考虑因素,提出了一种基于多维标度的新的动态网络选择算法,可将多属性判决的网络选择问题近似转化为一个低维的拟合构图,并能反映不同时刻同个网络的变化。仿真结果表明,在不考虑负载的情况下,提出的算法能有效地选择出适合于移动终端当前业务的网络,并能在低维坐标系中直观地观察网络间的区别。     

异构无线网络选择算法的仿真研究

研究异构无线网络选择问题.异构无线网络选择是下一代无线网络的关键技术及多网融合的基础,决策指标相当多,传统判决指标权重方法具有片面性,无法为用户提供最佳网络选择服务.为了提高异构无线网络选择的准确性,把层次分析和灰色关联评价法结合起来,提出一种组合的异构无线网络选择算法.通过对影响网络选择的指标进行分析,用层次分析法和方根法确定网络决策指示的权重,最后对备选网络进行灰色关联选择,选择最优接入网络.仿真结果证明,相对于传统网络选择算法,更加客观准确地选择与用户需求最佳匹配网络,并降低用户的接入成本,从而可以满足用户的业务需求,为异构无线网络设计提供了参考.     

基于Q学习的异构网络选择新算法

针对异构网络中的多样业务需求,并且为了能够适应网络环境的动态变化,为每一个会话选择一个最合适的网络为其服务同时实现网络负载的均衡,以HSDPA和WiMax构成的异构网络为背景,基于Q学习算法,提出了一种异构网络环境下无线接入网络选择的新算法。该算法在进行网络选择时不仅考虑到网络的负载情况,还充分考虑了发起会话的业务属性、终端的移动性以及终端在网络中所处位置的不同。仿真结果表明该算法降低了系统阻塞率,提高了频谱效用,实现了网络选择的自主性。     

无线传感器网络中一种能量有效的数据存储方法

如何有效地对传感器在过去历史时间段内采集的大量感知数据进行存储,以备将来的信息查询和数据分析已经成为无线传感器网络应用面临的一个难题.介绍了一种基于树型路由的分布式数据存储方法,通过采用动态规划方法选择存储节点,使存储节点能量均衡和所有节点能耗之和最小,从而达到整个无线传感器网络能量有效.仿真实验结果表明,这种数据存储方法能够获得较好的能量均衡和总能耗较小,从而有效地延长整个无线传感器网络的生命周期.     

WSN中基于改进樽海鞘群算法的分簇路由协议

针对无线传感器网络能耗不均衡、网络生存期短的问题,提出了一种基于改进樽海鞘群算法的分簇路由协议;所提协议分别从分簇阶段和稳定传输阶段进行优化;分簇阶段,首先对樽海鞘群算法进行改进,引入了精英反向学习策略和动态学习机制,克服了基本樽海鞘群算法局部勘探和全局开发能力不平衡的问题;其次考虑节点的剩余能量和地理位置设计高效的适应度函数,以选出最优簇首,平衡簇间负载;稳定传输阶段,设计了基于最小生成树的簇间路由算法,为簇首构建最优传输路径,在缓解簇首负载的同时提高网络能量利用率;簇内通信阶段,引入轮询控制机制帮助节点构建传输调度,提高时隙利用率;对所提协议进行仿真实验,并与几种前沿协议进行对比;对比结果表明,所提出的基于改进樽海鞘群算法的分簇路由协议能够有效地改善网络性能,从而延长传感网对于目标区域的监测时间,并提高基站接受到的数据包总量。     

电力通信异构多网共存网络发现与识别算法

电力无线通信网支撑用户量大面广、业务高并发、运行环境复杂,表现为异构多网混合共存。为了支持智能电力终端动态选择网络接入,必须首先执行网络发现与识别。针对TD-LTE无线通信专网、WiMAX无线通信专网、智能电网邻域网和230 MHz电力无线专网异构多网共存场景,提出一种融合物理层信号时频特征和MAC层协议特征的网络识别算法。该算法结合改进的窗口滑动能量检测和多周期特性加权循环平稳特征检测执行网络发现与识别。仿真结果表明,该算法能有效识别异构的多种电力无线通信网络。     

Interference aware vertical handoff decision algorithm for quality of service support in wireless heterogeneous networks

Next generation wireless networks concept aims at collaboration of various radio access technologies in order to provide quality of service (QoS) supported and cost efficient connections at anywhere and anytime. Since the next generation wireless systems are expected to be of heterogeneous topology, traditional handoff (horizontal handoff/handover) mechanisms are not sufficient to meet the requirements of these types of networks. More intelligent vertical handoff algorithms which consider user profiles, application requirements, and network conditions must be employed in order to provide enhanced performance results for both user and network. Moreover, frequency reuse of one (FRO) seems to be the strongest candidate of deployment options for next generation wireless networks; therefore, interference conditions gains a significant attention in vertical handoff decision making process. In this study, a fuzzy logic-based handoff decision algorithm is introduced for wireless heterogeneous networks. The parameters; data rate, received signal strength indicator (RSSI), and mobile speed are considered as inputs of the proposed fuzzy-based system in order to decide handoff initialization process and select the best candidate access point around a smart mobile terminal. Also, in contrast to the traditional fuzzy-based algorithms, the method proposed takes ambient interference power, which is referred to as interference rate, as another input to the decision process. The results show that the performance is significantly enhanced for both user and network by the method proposed.     

基于演化博弈的用户接入机制

用户接入问题就是无线终端选择接入某个服务基站的问题。用户接入可以看作无线资源管理的第一步,对于网络性能有着重要的影响,在实现负载均衡、控制干扰、提高频谱和能量效率等方面起着非常重要的作用。针对包含宏基站和全双工小基站的多层异构网络特点,考虑了分离多接入机制,即允许一个终端在上行和下行接入到不同的多个基站,从而实现性能的提升。在此基础上,将异构网络中的上行下行分离多接入的用户接入问题建模成一个演化博弈问题,其中用户是博弈方,相互之间进行资源的竞争,基站的接入选择就是博弈中的策略,每个用户希望能通过策略的选择实现自身效用的最大化。此外,基于演化博弈和强化学习设计了低复杂度自组织用户接入算法,用户可以根据当前的策略选择收益来进行策略调整,并最终达到均衡状态,实现了用户公平性。最后通过大量的仿真实验验证了所提方法的有效性。     

面向用户的异构网接入选择算法

无线通信网络的发展趋势之一是将各种不同无线接入技术进行融合。多接入选择作为无线资源管理中的关键技术是目前异构网融合的研究热点之一。从用户的利益出发,充分考虑预接入网络的费用、QoS和稳定性;假定不同的网络运营商之间是彼此竞争的,即没有达成统一的协议,提出了一种结合目标代价函数与层次分析法的动态多接入选择算法。通过对影响因素进行分析和二次判断,建立了网络选择决策模型,仿真结果验证了该算法的正确性与有效性。     

基于链路质量的层次型路由协议研究

在无线传感器网络应用中,节点间通信的质量和能耗都受到链路质量因素的影响。提出了基于链路质量的层次型路由协议(EBCLQ),该协议由网络初始化、簇形成、数据传输3部分组成。网络初始化算法NIL利用LQEWAL链路质量预测方法来获取节点间链路质量和邻节点信息,以为后续工作做准备;簇形成包括基于链路质量和能量的候选簇头产生算法CCELE、正式簇头确立算法FCECC以及簇建立;EBCLQ协议在数据传输阶段提出了簇内时隙分配算法SAL和簇间单跳与多跳相结合的算法MOCC。最后,通过MATLAB,在仿真环境下实现了EBCLQ协议,并通过比较和分析其在网络中的执行效率证实了EBCLQ协议的有效性和均衡性。     

基于负载均衡的无线传感器网络路由算法

延长网络的稳定周期是无线传感器网络路由算法的重要挑战,负载均衡算法是解决上述问题的重要方法之一．提出了一种负载均衡算法（LDBRA）,它根据节点的能量分布状况及通信能耗选择簇首节点以实现负载均衡．在簇首选择过程中,在以上两个因素中选择平衡点实现最优簇头的选择．仿真结果显示LDBRA能够更好的实现负载均衡,延长网络的稳定周期．