基于駐留時(shí)間預(yù)測(cè)的車輛異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法

鄧紅

（成都師范學(xué)院，四川 成都 611130）

0 引言

車輛的運(yùn)行是獨(dú)立的，車輛運(yùn)行的速度具有動(dòng)態(tài)變化特性，使得其在各網(wǎng)絡(luò)中的駐留時(shí)間具有不確定性。因而，如何采用一種穩(wěn)健的垂直切換算法為終端用戶提供無縫通信成為研究熱點(diǎn)。當(dāng)前經(jīng)典的垂直切換算法大致可以分為四類：閾值判定法、基于模糊邏輯的算法[1]、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法和基于效用函數(shù)的算法[2]。但是，當(dāng)車輛用戶在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中駐留時(shí)間過短時(shí)，仍然采用上述算法為車輛終端選擇接入網(wǎng)絡(luò)，極有可能引起“乒乓效應(yīng)”[3]，造成頻繁切換。

針對(duì)上述問題，本文提出一種基于駐留時(shí)間預(yù)測(cè)的垂直切換算法。算法首先根據(jù)車載導(dǎo)航系統(tǒng)規(guī)劃的路線獲得車輛終端在各候選網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)的行進(jìn)軌跡，進(jìn)而預(yù)測(cè)其駐留時(shí)間；然后選取駐留時(shí)間、RSS、帶寬以及時(shí)延作為切換判決參數(shù)；最后根據(jù)效用函數(shù)選擇最佳接入網(wǎng)絡(luò)。本文的主要貢獻(xiàn)為：（1）提出一種駐留時(shí)間預(yù)測(cè)模型。由于車輛終端移動(dòng)速度的不確定性，可能在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中駐留時(shí)間過短，引起“乒乓效應(yīng)”。本文根據(jù)車載導(dǎo)航系統(tǒng)規(guī)劃的路線，獲得車輛終端在各候選網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)的行進(jìn)軌跡，進(jìn)而預(yù)測(cè)其駐留時(shí)間，避免頻繁切換。（2）設(shè)計(jì)具有可調(diào)切換閾值的效用函數(shù)?？紤]到不同類型業(yè)務(wù)對(duì)切換時(shí)延的要求不同，最優(yōu)效用函數(shù)應(yīng)充分體現(xiàn)這一特點(diǎn)。本文考慮實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)和非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)對(duì)切換時(shí)延的個(gè)性化需求，采用簡(jiǎn)單加權(quán)法設(shè)計(jì)具有可調(diào)切換閾值的效用函數(shù)。

1 車輛異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型

在未來較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，蜂窩網(wǎng)與WiMAX將相互協(xié)作，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，共同為用戶提供泛在的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境[4]。因而，本文以LTE和WiMAX重疊覆蓋構(gòu)成的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)作為代表性的網(wǎng)絡(luò)模型，如圖1所示。在該模型中，當(dāng)車輛在縱橫交錯(cuò)的道路上行駛時(shí)，車載導(dǎo)航系統(tǒng)依據(jù)車輛當(dāng)前的位置和事先設(shè)定的目的地，對(duì)行駛路線進(jìn)行動(dòng)態(tài)規(guī)劃，并實(shí)時(shí)更新車輛位置信息。

2 駐留時(shí)間預(yù)測(cè)模型

2.1 行駛軌跡分析

如圖1所示，假設(shè)位置A為車輛的起點(diǎn)，位置E為車輛的終點(diǎn)，那么車載導(dǎo)航系統(tǒng)將智能地為車輛規(guī)劃最佳行駛路線A-B-C-D-E。據(jù)此可以計(jì)算車輛在途經(jīng)的三個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)的路程。

在WiMAX1網(wǎng)絡(luò)中的途經(jīng)的路程為：

其中，dAB表示位置A到位置B的道路距離，dBC表示位置B到位置C的道路距離。

同理，在WiMAX2網(wǎng)絡(luò)中的途經(jīng)的路程為：

其中，dCD表示位置C到位置D的道路距離。

在LTE1網(wǎng)絡(luò)中的途經(jīng)的路程為：

其中，dDE表示位置D到位置E的道路距離。

2.2 運(yùn)動(dòng)速度計(jì)算

由于學(xué)校路段、十字路口、紅綠燈等因素，車輛在整個(gè)行駛過程中速度大小會(huì)發(fā)生變化，然而車載導(dǎo)航系統(tǒng)只能獲取車輛的瞬時(shí)速度。所以，本文在一個(gè)時(shí)間周期Ts內(nèi)，對(duì)N（N足夠大）個(gè)采樣瞬時(shí)速度值求平均值得到車輛的運(yùn)動(dòng)速度。則車輛的運(yùn)動(dòng)速度為：

其中，Vi表示一個(gè)時(shí)間周期Ts內(nèi)第i個(gè)瞬時(shí)速度采樣值，i的取值為1，2，…，N。

2.3 駐留時(shí)間預(yù)測(cè)

根據(jù)“路程-速度”關(guān)系，可以較容易地預(yù)測(cè)出車輛在各候選網(wǎng)絡(luò)中的駐留時(shí)間。因而，車輛在WiMAX1、WiMAX2和LTE1網(wǎng)絡(luò)中的駐留時(shí)間分別為：

3 垂直切換算法流程

3.1 切換判決參數(shù)獲取

不同的候選網(wǎng)絡(luò)具有異構(gòu)性和復(fù)雜性，這將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能很難統(tǒng)一評(píng)估。為了合理地量化不同的接入網(wǎng)絡(luò)，首先需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行歸一化。假設(shè)候選網(wǎng)絡(luò)的數(shù)量為m，判決參數(shù)的數(shù)量為n。網(wǎng)絡(luò)參數(shù)可分為效益型和成本型兩類。其中，效益型參數(shù)值越大越好，如RSS；而成本型參數(shù)值越小越好，如：時(shí)延。本文選取駐留時(shí)間、RSS、帶寬和時(shí)延4個(gè)參數(shù)進(jìn)行切換判決，并采用“最大-最小值法”[5]分別歸一化兩類參數(shù)。

效益型參數(shù)：

成本型參數(shù)：

其中，表示第j個(gè)網(wǎng)絡(luò)的第k個(gè)歸一化參數(shù)值，pjk表示第j個(gè)網(wǎng)絡(luò)的第k個(gè)實(shí)際參數(shù)值，max(pjk)和min(pjk)分別表示第j個(gè)網(wǎng)絡(luò)的第k個(gè)最大參數(shù)值和最小參數(shù)值。

3.2 參數(shù)權(quán)重初始化

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中最優(yōu)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的選擇問題屬于多屬性決策范疇，這恰好符合層次分析法[5-6]中多參數(shù)非結(jié)構(gòu)化判決，因而本文采用層次分析法來初始化參數(shù)權(quán)重。

首先，建立遞階的層次結(jié)構(gòu)模型，用以分析評(píng)價(jià)系統(tǒng)中各判決參數(shù)的關(guān)系。第一層目標(biāo)層的總目標(biāo)是獲得最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)連接；所支配的下一層準(zhǔn)則層包含的n個(gè)判決參數(shù)，作為評(píng)價(jià)各候選網(wǎng)絡(luò)性能的依據(jù)；最底層方案層是車輛終端可接入的所有候選網(wǎng)絡(luò)。

然后，構(gòu)建判斷矩陣。依次取兩個(gè)判決參數(shù)，比較其對(duì)目標(biāo)層的影響，確定兩者的相對(duì)重要程度用aij表示，即可得到判斷矩陣A=(aij)n×n：

最后，根據(jù)判斷矩陣A求出其最大特征根所對(duì)應(yīng)的特征向量W，即為權(quán)重向量，并通過一致性檢驗(yàn)確定其合理性：

3.3 設(shè)計(jì)最優(yōu)效用函數(shù)

對(duì)于各候選網(wǎng)絡(luò)，其性能值fj可以基于效用函數(shù)計(jì)算：

在進(jìn)行切換判決時(shí)，首先根據(jù)式（12）計(jì)算各候選網(wǎng)絡(luò)的效用值，然后選擇效用值最大的網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)g。同時(shí)，考慮車輛終端實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)和非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的個(gè)性化需求，當(dāng)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)滿足以下條件時(shí)，即可進(jìn)行切換。

其中，fg為目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)g的效用值，fc為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的效用值，θ表示可調(diào)切換閾值：

式（14）中，θth表示固定切換閾值，決定θ的最大值；為非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)變化因子，決定非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的最大變化范圍；表示非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)所占比例。

4 仿真結(jié)果

本文根據(jù)圖1所示的車輛異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型，使用MATLAB軟件進(jìn)行仿真。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中包含1個(gè)LTE和3個(gè)WiMAX，其中LTE實(shí)現(xiàn)全覆蓋，WiMAX的覆蓋半徑為1.2km，LTE和WiMAX的帶寬分別為20MHz和15MHz。為了降低實(shí)驗(yàn)的復(fù)雜度，首先在仿真區(qū)域隨機(jī)產(chǎn)生了100個(gè)車輛終端，每個(gè)終端的移動(dòng)速度在0～22m/s之間，之后按照參數(shù)為λ的泊松分布陸續(xù)到達(dá)新的車輛終端[7-8]。

如圖2所示為無駐留時(shí)間預(yù)測(cè)算法與本文算法的平均阻塞率曲線?？梢姡S著新的車輛終端到達(dá)率的增加，兩種算法的平均阻塞率都隨之增加。但是在相同車輛終端到達(dá)率的情況下，本文算法的阻塞率始終相對(duì)較低。這是因?yàn)楸疚牟捎民v留時(shí)間預(yù)測(cè)機(jī)制，避免了頻繁切換導(dǎo)致的“乒乓效應(yīng)”。

如圖3所示為無駐留時(shí)間預(yù)測(cè)算法與本文算法的切換次數(shù)曲線?？梢?，在大部分仿真時(shí)間內(nèi)，本文算法的切換次數(shù)比無駐留時(shí)間預(yù)測(cè)的算法要少。這是由于考慮終端駐留時(shí)間和業(yè)務(wù)類型，可以減少不必要的切換。

5 結(jié)語(yǔ)

本文為解決車輛異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中車輛行駛速度具有動(dòng)態(tài)變化特性，導(dǎo)致車輛終端在各候選網(wǎng)絡(luò)中駐留時(shí)間不確定的問題，提出一種基于駐留時(shí)間預(yù)測(cè)的垂直切換算法。該算法在進(jìn)行切換判決時(shí)，充分考慮車輛終端的駐留時(shí)間和業(yè)務(wù)類型，能減少不必要的切換，有效保證車輛終端接入網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量。