聯(lián)合可變權(quán)重的異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)選擇策略研究

于慧思，張 爽，黃春雨

(1. 長(zhǎng)春電子科技學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130114；2. 長(zhǎng)春理工大學(xué)，吉林 長(zhǎng)春 130000)

1 引言

隨著通信技術(shù)的快速發(fā)展，無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的種類(lèi)與數(shù)量不斷激增，不同運(yùn)營(yíng)商所提供的差異化服務(wù)形成了無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性。目前異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)主要包含：移動(dòng)通信系統(tǒng)、有無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)絡(luò)和微基站等。正因?yàn)楫悩?gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的存在，用戶(hù)才可以隨時(shí)隨地接入無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，不斷豐富業(yè)務(wù)類(lèi)型[1-3]。如何在異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中選擇最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)是用戶(hù)關(guān)心的重點(diǎn)問(wèn)題。一般用戶(hù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)，如網(wǎng)絡(luò)資源使用情況、信號(hào)強(qiáng)度等將備選網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)先等級(jí)排序，并根據(jù)等級(jí)選擇出最佳的備選網(wǎng)絡(luò)[4]。

異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的選擇策略主要從業(yè)務(wù)類(lèi)型和均衡負(fù)載等方面開(kāi)展[5]，當(dāng)前異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)選擇已成為研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[6]分別采用模糊分析法與粗糙集理論法對(duì)異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的主觀(guān)權(quán)重和客觀(guān)權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，為了達(dá)到最好的服務(wù)狀態(tài)，對(duì)主觀(guān)權(quán)重和客觀(guān)權(quán)重進(jìn)行在線(xiàn)修改，結(jié)果表明該方法不僅可以減少網(wǎng)絡(luò)擁堵發(fā)生的概率，還能對(duì)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載進(jìn)行有效地均衡，但沒(méi)有考慮到通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)物間的互相影響。文獻(xiàn)[7]采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)建立的異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)體系權(quán)重值進(jìn)行確定，為了選擇最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)，利用Markov預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)，并通過(guò)垂直切換仿真分析異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的性能，結(jié)果表明，該方法明顯降低了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的丟包率，但平均切換次數(shù)有待提高。文獻(xiàn)[8]為了得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隸屬函數(shù)的初值，采用蜻蜓算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二、五層隸屬函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，系統(tǒng)根據(jù)用戶(hù)對(duì)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的喜好程度為用戶(hù)選擇最合適的網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果表明，該方法可以提高吞吐量，但在一定程度上降低了切換次數(shù)。

基于以上研究，本文將效用函數(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)屬性選擇算法中，確定網(wǎng)絡(luò)屬性的主觀(guān)權(quán)重和客觀(guān)權(quán)重。為了解決單一權(quán)重所導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)選擇片面性和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)需求未得到充分考慮的問(wèn)題，對(duì)各個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)可變權(quán)重值進(jìn)行排序，篩選出最合適的接入網(wǎng)絡(luò)。

2 異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)選擇

異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)是由多種相互競(jìng)爭(zhēng)、融合、協(xié)作的無(wú)線(xiàn)接入網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，不斷滿(mǎn)足用戶(hù)日益更新的網(wǎng)絡(luò)需求。接入、業(yè)務(wù)等主要體現(xiàn)于異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的融合性。接入、終端、運(yùn)營(yíng)商等主要體現(xiàn)于異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性。

2.1 接入選擇機(jī)制

異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)具有不同的網(wǎng)絡(luò)特性，不同用戶(hù)的業(yè)務(wù)需求也不盡相同。就用戶(hù)而言，性能最佳的網(wǎng)絡(luò)接入不一定適合其業(yè)務(wù)需求，因此網(wǎng)絡(luò)選擇的目的是在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中找到最合適用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)，最大程度上滿(mǎn)足用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)需求。綜上所述，異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的選擇策略應(yīng)從網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層以及用戶(hù)層三方面進(jìn)行考慮，每一層都由動(dòng)態(tài)因素和靜態(tài)因素組成，具體分類(lèi)如表1。

表1 異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)選擇策略影響因素

為了滿(mǎn)足用戶(hù)需求，優(yōu)化系統(tǒng)性能，需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行選擇，網(wǎng)絡(luò)選擇流程由信息獲取、網(wǎng)絡(luò)選擇決策、選擇執(zhí)行三個(gè)階段組成。網(wǎng)絡(luò)接入選擇的流程圖如圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)接入選擇流程

信息獲取階段主要從包含信號(hào)強(qiáng)度等信息的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和包含用戶(hù)喜好、業(yè)務(wù)需求等方面進(jìn)行信息的獲取。網(wǎng)絡(luò)選擇決策階段通過(guò)異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)選擇算法對(duì)信息獲取階段獲取的各種信息進(jìn)行分析處理，選擇出最適合用戶(hù)接入的網(wǎng)絡(luò)，該階段不僅影響到終端是否能接入符合用戶(hù)需求的網(wǎng)絡(luò)，還關(guān)系到整個(gè)系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的利用，因此在網(wǎng)絡(luò)選擇決策階段，網(wǎng)絡(luò)選擇算法非常重要。選擇執(zhí)行階段根據(jù)通信協(xié)議，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)選擇決策結(jié)果，完成對(duì)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的選擇接入。

2.2 選擇算法

在選擇接入網(wǎng)絡(luò)過(guò)程中，不同網(wǎng)絡(luò)屬性的量綱不同，因此需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)屬性值歸一化處理，才可以使用初始的網(wǎng)絡(luò)屬性值對(duì)系統(tǒng)方案進(jìn)行排序與擇優(yōu)。網(wǎng)絡(luò)屬性包含成本型、效益型和區(qū)間型屬性。網(wǎng)絡(luò)屬性值越小，成本型屬性越好；網(wǎng)絡(luò)屬性越大，效益型屬性越好；網(wǎng)絡(luò)屬性值越接近固定常數(shù)，區(qū)間型屬性越好。常用的網(wǎng)絡(luò)屬性無(wú)量綱化處理方法主要如下。

1)向量歸一化方法

成本型網(wǎng)絡(luò)屬性，公式可表示為

(1)

效益型網(wǎng)絡(luò)屬性，公式可表示為

(2)

2)線(xiàn)性歸一化方法

成本型網(wǎng)絡(luò)屬性，公式可表示為

(3)

效益型網(wǎng)絡(luò)屬性，公式可表示為

(4)

3)極差歸一化方法

成本型網(wǎng)絡(luò)屬性，公式可表示為

(5)

效益型網(wǎng)絡(luò)屬性，公式可表示為

(6)

在異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)選擇中，簡(jiǎn)單加權(quán)網(wǎng)絡(luò)選擇算法有著普遍的應(yīng)用，該算法將網(wǎng)絡(luò)屬性權(quán)值與候選網(wǎng)絡(luò)屬性歸一化值進(jìn)行加權(quán)處理，并通過(guò)加權(quán)和對(duì)各個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)值進(jìn)行計(jì)算。該算法具有簡(jiǎn)潔、易使用等特點(diǎn)，用公式可表示為

(7)

其中，k表示所有候選網(wǎng)絡(luò)方案總個(gè)數(shù)；s表示候選網(wǎng)絡(luò)屬性個(gè)數(shù)；ωn表示第n個(gè)網(wǎng)絡(luò)屬性的權(quán)重。

3 聯(lián)合可變權(quán)重算法

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)選擇策略大多忽視了不同用戶(hù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)屬性的需求差異?；诖耍衫镁C合權(quán)重衡量網(wǎng)絡(luò)屬性對(duì)網(wǎng)絡(luò)選擇的影響，并采用效用函數(shù)與綜合權(quán)重相互結(jié)合求出網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的效用值，利用權(quán)重效用值解決多屬性網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶(hù)需求的影響問(wèn)題。

3.1 構(gòu)建效用函數(shù)

效用函數(shù)是在異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)選擇過(guò)程中，可定性分析用戶(hù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)屬性的滿(mǎn)意程度。假設(shè)di表示可分配給用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)資源量，那么候選網(wǎng)絡(luò)中的整數(shù)型效用函數(shù)為f(di)，效用函數(shù)在異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)選擇中具有四個(gè)特性，單調(diào)性、二次可微性、凹度性和凸度性，這些特性用公式可表示為

(8)

通過(guò)公式可以看出，效用函數(shù)在單調(diào)變換前具有唯一性，因此將單調(diào)變換應(yīng)用在效用函數(shù)中不僅不會(huì)改變函數(shù)的主觀(guān)屬性，還會(huì)構(gòu)造出有關(guān)偏好程度的函數(shù)。對(duì)于效用函數(shù)的設(shè)計(jì)，不僅考慮業(yè)務(wù)類(lèi)型，還需考慮資源靈敏度。于是本文引入Sigmoid函數(shù)，公式表示為

(9)

其中，α表示函數(shù)陡度程度；dA表示函數(shù)中心值。通過(guò)調(diào)整參數(shù)α，可改變效用函數(shù)的形狀，因此可通過(guò)參數(shù)α準(zhǔn)確確定異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)屬性的變化情況。

雖然Sigmoid函數(shù)非常適合效用函數(shù)，但僅僅通過(guò)調(diào)整參數(shù)dA和α來(lái)滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)選擇中的用戶(hù)需求、靈敏度變化非常困難，因此本文在Sigmoid函數(shù)中引入附加條件，用公式可表示為

(10)

其中，β表示網(wǎng)絡(luò)資源量的上限；χ表示網(wǎng)絡(luò)資源量的下限。通過(guò)對(duì)調(diào)整參數(shù)dA和α的合理調(diào)整可完成多種業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)屬性下的同種網(wǎng)絡(luò)屬性中效用函數(shù)的構(gòu)建。

3.2 確定可變權(quán)重效用值

為了方便對(duì)用戶(hù)的主觀(guān)喜愛(ài)程度進(jìn)行量化處理，以及解決網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的問(wèn)題，本文引用AHP算法計(jì)算主觀(guān)權(quán)重。將網(wǎng)絡(luò)選擇模型映射為主觀(guān)判斷，構(gòu)建出用戶(hù)偏好矩陣，通過(guò)偏好矩陣計(jì)算出主觀(guān)權(quán)重值。偏好矩陣用公式可表示為

(11)

其中，n表示網(wǎng)絡(luò)屬性個(gè)數(shù)。由于不同用戶(hù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的判斷和選擇不同，因此僅通過(guò)偏好矩陣對(duì)屬性程度進(jìn)行確定可能會(huì)有偏差，因此需要對(duì)偏好矩陣進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證，確定其合理性。首先根據(jù)檢驗(yàn)指標(biāo)和一致性指標(biāo)值計(jì)算出一致性比例指數(shù)，然后對(duì)一致性比例指數(shù)進(jìn)行比較判斷。若滿(mǎn)足需求，表示主觀(guān)權(quán)重值具有合理性；反之，需要對(duì)主觀(guān)權(quán)重值進(jìn)行重新計(jì)算。

在候選網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中還需對(duì)網(wǎng)絡(luò)屬性的客觀(guān)權(quán)重值進(jìn)行考慮，本文采用CRITIC算法計(jì)算客觀(guān)權(quán)重。由于不同網(wǎng)絡(luò)屬性擁有不同的量綱等級(jí)，因此需要對(duì)決策矩陣中的成本型和效益型屬性進(jìn)行無(wú)量綱歸一化處理，求出歸一化決策矩陣，用公式可表示為

(12)

其中，m表示網(wǎng)絡(luò)方案數(shù)量；n表示網(wǎng)絡(luò)屬性數(shù)量。網(wǎng)絡(luò)選擇過(guò)程中，若網(wǎng)絡(luò)屬性的標(biāo)準(zhǔn)差越大，表示該網(wǎng)絡(luò)的信息量越大，客觀(guān)權(quán)重值也會(huì)越大，因此需要對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行求解，用公式可表示為

(13)

其中，m表示網(wǎng)絡(luò)方案數(shù)量；n表示網(wǎng)絡(luò)屬性數(shù)量。結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)差，進(jìn)一步計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)屬性指標(biāo)中所包含的網(wǎng)絡(luò)信息量，用公式可表示為

(14)

根據(jù)式(13)可以確定最終網(wǎng)絡(luò)屬性指標(biāo)的客觀(guān)權(quán)重，用公式可表示為

(15)

為了保證異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)選擇策略的合理性，聯(lián)合主客觀(guān)權(quán)重，從網(wǎng)絡(luò)與用戶(hù)兩個(gè)方向完成網(wǎng)絡(luò)的選擇，本文采用最小二乘法對(duì)可變權(quán)重值進(jìn)行計(jì)算。

首先根據(jù)主觀(guān)權(quán)重值以及效用矩陣，求解出各個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)的主觀(guān)權(quán)重效用值，用公式可表示為

(16)

其中，ωsub＿wei表示主觀(guān)權(quán)重；pmn表示第m個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)中的第n個(gè)網(wǎng)絡(luò)屬性效用值。根據(jù)客觀(guān)權(quán)重值以及效用矩陣，求解出各個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)的主客觀(guān)權(quán)重效用值，公式表示為

(17)

其中，ωobj＿wei表示客觀(guān)權(quán)重；pmn表示第m個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)中的第n個(gè)網(wǎng)絡(luò)屬性效用值。綜合考慮主客觀(guān)權(quán)重效用值，建立網(wǎng)絡(luò)綜合選擇策略?xún)?yōu)化模型，公式可表示為

(18)

(19)

綜上所述，通過(guò)求解出的可變權(quán)重值完成候選網(wǎng)絡(luò)序列的構(gòu)建，并根據(jù)最有權(quán)重確定最終的網(wǎng)絡(luò)策略。

4 仿真與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證聯(lián)合可變權(quán)重的異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)選擇策略的有效性，建立了包含WLAN、LTE和UMTS網(wǎng)絡(luò)的仿真環(huán)境，設(shè)定多用戶(hù)均可進(jìn)入該網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的覆蓋區(qū)，并根據(jù)用戶(hù)發(fā)起通信業(yè)務(wù)類(lèi)型以及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)選擇出恰當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)，完成接入服務(wù)。

在網(wǎng)絡(luò)實(shí)際選擇的過(guò)程中，有眾多因素都會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的最終選擇結(jié)果造成影響，本文選擇最具有代表性的5種因素，分別為帶寬頻率、延時(shí)時(shí)間、抖動(dòng)時(shí)間、丟包率以及價(jià)格。在本文算法的仿真驗(yàn)證中，給出三種候選網(wǎng)絡(luò)的屬性狀態(tài)參數(shù)，如表2所示。

表2 屬性狀態(tài)參數(shù)

在異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，三種候選網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)都是不斷變化的，本文選擇CRITIC法計(jì)算并反映出網(wǎng)絡(luò)屬性的客觀(guān)權(quán)重，并針對(duì)會(huì)話(huà)類(lèi)業(yè)務(wù)、流媒體類(lèi)業(yè)務(wù)和交互類(lèi)業(yè)務(wù)三種業(yè)務(wù)求出三種候選網(wǎng)絡(luò)方案的可變權(quán)重值，然后對(duì)可變權(quán)重值進(jìn)行大小排序，選擇出目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。在相同環(huán)境下進(jìn)行200次網(wǎng)絡(luò)選擇實(shí)驗(yàn)，并分別將本文算法與傳統(tǒng)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)選擇結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析聯(lián)合可變權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)選擇策略的性能。采用本文算法網(wǎng)絡(luò)選擇結(jié)果如圖2所示。

圖2 本文算法網(wǎng)絡(luò)選擇結(jié)果

從圖中可以看出，會(huì)話(huà)類(lèi)業(yè)務(wù)選擇UMTS網(wǎng)絡(luò)接入的概率較高，其主要原因是UMTS網(wǎng)絡(luò)延時(shí)?。涣髅襟w類(lèi)業(yè)務(wù)選擇WLAN網(wǎng)絡(luò)接入，其主要原因是WLAN網(wǎng)絡(luò)帶寬高；交互類(lèi)業(yè)務(wù)選擇LTE網(wǎng)絡(luò)，其主要原因是丟包率低，能保證數(shù)據(jù)完整。綜上所述，采用本文算法網(wǎng)絡(luò)選擇結(jié)果是合理的。采用本文算法與傳統(tǒng)算法在相同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)度的性能對(duì)比結(jié)果如圖3所示。

圖3 網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)度的性能對(duì)比結(jié)果

從圖中可以看出，在會(huì)話(huà)類(lèi)業(yè)務(wù)、流媒體類(lèi)業(yè)務(wù)和交互類(lèi)業(yè)務(wù)這三種業(yè)務(wù)類(lèi)型中，聯(lián)合可變權(quán)重的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇算法與傳統(tǒng)算法相比對(duì)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的確定更加準(zhǔn)確，與此同時(shí)，由于本文算法具有較高的算法識(shí)別度，不僅可以降低候選網(wǎng)絡(luò)切換發(fā)生率，還明顯優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)資源的利用率。

5 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)多屬性網(wǎng)絡(luò)選擇過(guò)程中未考慮用戶(hù)業(yè)務(wù)的滿(mǎn)意度情況，本文提出聯(lián)合可變權(quán)重的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇策略，在多屬性網(wǎng)絡(luò)選擇過(guò)程中引入效用函數(shù)，并計(jì)算出每個(gè)網(wǎng)絡(luò)屬性的效用值。為了避免主觀(guān)權(quán)重或客觀(guān)權(quán)重造成網(wǎng)絡(luò)選擇的片面性問(wèn)題，構(gòu)造了最小二乘法優(yōu)化模型，對(duì)可變權(quán)重值進(jìn)行計(jì)算。通過(guò)對(duì)權(quán)重值的大小排序，選擇出最合適的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。在本文構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行200次網(wǎng)絡(luò)選擇實(shí)驗(yàn)，將本文算法與傳統(tǒng)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)選擇結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法能夠有效優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源的利用，針對(duì)不同服務(wù)需求做出合理的網(wǎng)絡(luò)選擇，并且具有較高的識(shí)別性。