基于運(yùn)動趨勢的模糊邏輯垂直切換算法

陶 洋，彭 蓉，黃宏程

(重慶郵電大學(xué)軟件技術(shù)中心，重慶 400065)

當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)存在多種無線技術(shù)，比如WiFi，GSM，UMTS，WiMAX等。下一代網(wǎng)絡(luò)(next generation network，NGN)的概念是由多種不同技術(shù)網(wǎng)絡(luò)組成的一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)［1］。

移動性管理技術(shù)是實(shí)現(xiàn)NGN的關(guān)鍵技術(shù)之一，而切換管理對移動性管理尤為重要。切換就是指為了保證用戶從一個無線接入點(diǎn)(Access Point，AP)接入另一個AP時仍能持續(xù)連接的處理過程［2］。移動節(jié)點(diǎn)(Mobile Node，MN)有水平切換和垂直切換兩種過程。在同種網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)中，從一個基站接入另一基站，稱為水平切換;如果MN從不同網(wǎng)絡(luò)中的一個基站接入另一基站，則稱為垂直切換。與水平切換算法相比，垂直切換算法需要考慮更多的參數(shù)以保證用戶的移動性［3］。

當(dāng)移動節(jié)點(diǎn)在UMTS和WLAN構(gòu)成的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)移動時，需要考慮到多種參數(shù)來進(jìn)行垂直切換，比如RSS、數(shù)據(jù)傳輸率、成本開銷［4］和用戶速度等。現(xiàn)有的垂直切換技術(shù)主要沿用水平切換中的算法和機(jī)制，普遍存在切換時延大、切換效率低等問題。

模糊邏輯方法能夠適應(yīng)無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)條件和垂直切換算法的復(fù)雜性。目前有很多算法都將模糊邏輯控制引入到垂直切換算法中。文獻(xiàn)［1］采用自適應(yīng)的模糊邏輯垂直切換算法，將數(shù)據(jù)率、開銷、RSSI和節(jié)點(diǎn)速度作為模糊邏輯系統(tǒng)的輸入。文獻(xiàn)［2］基于WWAN和WLAN提出一種模糊邏輯垂直切換算法，但是現(xiàn)在大多數(shù)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)都是在無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)間進(jìn)行的切換，因此該算法缺少應(yīng)用場景。這類算法的主要問題是系統(tǒng)開銷比較大，并且會造成一定程度的乒乓效應(yīng)，不能為用戶提供良好的質(zhì)量服務(wù)。

本文提出一種基于運(yùn)動趨勢的模糊邏輯垂直切換算法。該算法分為預(yù)判定、模糊邏輯控制及切換判決三個過程。在預(yù)判定階段根據(jù)MN的運(yùn)動趨勢及接收信號強(qiáng)度RSS濾除掉不適宜接入WLAN的網(wǎng)絡(luò)信息，有效減少了不必要的數(shù)據(jù)量和系統(tǒng)開銷。然后，將RSS、網(wǎng)絡(luò)的可用帶寬B和網(wǎng)絡(luò)開銷C送入模糊邏輯控制器，通過參數(shù)的歸一量化最終得到網(wǎng)絡(luò)綜合性能值VCPN，最后綜合考慮VCPN和駐留時間Tdw來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)切換判決。在判決階段加入駐留時間Tdw，可以有效消除乒乓效應(yīng)。仿真結(jié)果顯示，PRE－MT算法能夠有效減少系統(tǒng)開銷，消除乒乓效應(yīng)，提高網(wǎng)絡(luò)切換性能。

1 基于運(yùn)動趨勢的模糊邏輯垂直切換算法

假設(shè)WLAN總是存在于UMTS覆蓋范圍中，并且UMTS和WLAN網(wǎng)絡(luò)的信號始終存在，MN是具有雙模功能的移動節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)能夠分別與UMTS網(wǎng)絡(luò)中的基站(BS)、WLAN 中的接入點(diǎn)(AP)進(jìn)行通信［5］。為了保證MN在不同網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)動時仍能保持持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)連接，本文提出了PRE－MT算法，該算法包括預(yù)判定、模糊邏輯控制和切換判決階段。

在預(yù)判定階段，根據(jù)最近n次收到的來自WLAN的RSSW來判斷節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動趨勢MTMN，并計算出WLAN的RSSW和UMTS的RSSU之間的差值DRSS，并記錄DRSS=0時刻的T0，以便于在第三階段引入駐留時間值。這樣做可以有效減少進(jìn)入模糊邏輯控制階段的采樣點(diǎn)，降低系統(tǒng)開銷;然后將預(yù)判定后提取到的RSS、網(wǎng)絡(luò)的可用帶寬B和網(wǎng)絡(luò)開銷C送入模糊邏輯控制模塊，得到各參數(shù)的隸屬度后進(jìn)行歸一量化;最終，通過綜合考慮網(wǎng)絡(luò)綜合性能值VCPN和Tdw來進(jìn)行垂直切換判決。所以引入Tdw是為了更有效地減少乒乓效應(yīng)的產(chǎn)生。算法結(jié)構(gòu)框如圖1所示。

圖1 算法結(jié)構(gòu)框圖

1.1 預(yù)判定階段

由于從WLAN切換到UMTS的過程是對稱的，因此在這里僅介紹從UMTS切換到WLAN的過程。首先判斷MN是否處于WLAN網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍中。當(dāng)MN的運(yùn)動速度太快，大于判定門限V0時，就直接判定MN停留在原網(wǎng)絡(luò)中，這大大降低了需要經(jīng)過模糊處理的信號量，減少了系統(tǒng)開銷［5］。

在許多文獻(xiàn)中［6－8］都是采用在接收端設(shè)置接收信號門限值來提取信號。由于采用了預(yù)判定，因此在提取信息的時候條件應(yīng)適當(dāng)放寬，在UMTS網(wǎng)絡(luò)和WLAN網(wǎng)絡(luò)中的RSS預(yù)判定門限分別為THU和THW。在這里還加入了MN的運(yùn)動趨勢作為判定條件，是因?yàn)楫?dāng)RSSU已經(jīng)觸發(fā)了該網(wǎng)絡(luò)的預(yù)判定門限，但是還未達(dá)到WLAN的預(yù)判定門限時，如果MN的運(yùn)動趨勢是靠近WLAN的AP運(yùn)動，那么仍然可以提取該信息。因此使用MN的速度V，RSS和MN的運(yùn)動趨勢MTMN來進(jìn)行預(yù)判定。

當(dāng)做出預(yù)判定后，需要根據(jù)提取的信息量計算DRSS，DRSS為兩個網(wǎng)絡(luò)的信號強(qiáng)度差值，公式為

然后記錄當(dāng)DRSS=0的時刻T0，以便在第三階段引入駐留時間值。根據(jù)MN最近n次RSSW(n)的變化情況，得出MN的運(yùn)動趨勢。如果RSS(k－1)＜RSS(k)，?k∈{2，3，…，n}，這表示 MN 在靠近 AP的方向上運(yùn)動，令MTMN=1;當(dāng) RSS(k－1)＞RSS(k)，?k∈ {2，3，…，n}，表示MN在遠(yuǎn)離AP的方向上運(yùn)動，令MTMN=－1;其他情況令MTMN=0。

從UMTS到WLAN的預(yù)判決流程如圖2所示。

圖2 從UMTS到WLAN的預(yù)判決流程圖

1.2 模糊邏輯控制

采用模糊邏輯控制算法來進(jìn)行參量的處理，是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)中的某些參數(shù)無法用定量的值來進(jìn)行表示［9］。比如網(wǎng)絡(luò)帶寬，用戶只能用快、一般和慢來表示個人感覺。因此本文將模糊邏輯控制算法運(yùn)用到該算法中。

進(jìn)入模糊邏輯控制階段后，根據(jù)文獻(xiàn)［3］中的方法，首先對經(jīng)過預(yù)判定處理后的當(dāng)前接收信號強(qiáng)度RSS、可用帶寬B和網(wǎng)絡(luò)開銷C這3個參數(shù)進(jìn)行模糊化，分別得到不同網(wǎng)絡(luò)3個參數(shù)的隸屬度;然后對其進(jìn)行歸一化處理，得到3個參量隸屬度的量化值QEV;最后根據(jù)這3個量化值得到網(wǎng)絡(luò)的綜合性能值VCPN，選擇VCPN大的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行切換。該方法對模糊邏輯算法進(jìn)行了簡化，使算法更易于應(yīng)用。

1)參量的模糊化

之所以只選擇3個參量進(jìn)行模糊處理，一是因?yàn)镽SS是垂直切換的重要參數(shù)，帶寬是衡量網(wǎng)絡(luò)性能的重要指標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)開銷是基于用戶的考慮;二是因?yàn)槿绻M(jìn)入模糊處理的參量過多，系統(tǒng)開銷就會很大，處理速度也會因此變得很慢，對于MN硬件要求就比較高［11］。

隸屬度函數(shù)如圖3所示，有5個集合:很低(VL)，低(L)，中(M)，高(H)，很高(VH)。常量 Mmin，M2，M3，M4和Mmax需要根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行設(shè)定。參量的隸屬度函數(shù)為

式中:i=RSS，B，C。比如，設(shè)定候選網(wǎng)絡(luò)的RSS=P，那么μRSS= ［0，0，0，0.18，0.55］RSS。

圖3 RSS的隸屬度函數(shù)

2)歸一量化

參量量化 Qi=［QVL，QL，QM，QH，QVH］i，根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)所設(shè)定［3］。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)當(dāng)i=RSS，B的時候定義Qi=［0，0.25，0.5，0.75，1］i。當(dāng) i=C 的時候定義 Qi=［1，0.75，0.5，0.25，1］i。每個參量量化值就可以表示為

式中:k=WLAN，UMTS;i=RSS，B，C。

3)加權(quán)處理

因?yàn)樵诰W(wǎng)絡(luò)綜合性能的判決中每個參數(shù)所占的比重不一樣，所以還需對QEVk，i進(jìn)行加權(quán)處理。最終得出的網(wǎng)絡(luò)綜合性能值VCPNk為

式中:k=WLAN，UMTS。

因?yàn)橹簧婕暗絻蓚€網(wǎng)絡(luò)，因此采用固定加權(quán)處理，公式為

1.3 切換判決

考慮到乒乓效應(yīng)的問題，故在最終做出切換判決的時候加入駐留時間Tdw的判斷，在前面預(yù)判決的時候記錄了當(dāng)DRSS=0位置的時刻T0，當(dāng)前時刻用T表示。

1)當(dāng)MN從UMTS切換到WLAN時

如果VCPNWLAN＞VCPNUMTS，并且T －T0＞Tdw時，則觸發(fā)MN從UMTS切換到WLAN;否則，不發(fā)生切換。

2)當(dāng)MN從WLAN切換到UMTS時

如果VCPNWLAN＜VCPNUMTS，并且T －T0＞Tdw時，則觸發(fā)MN從WLAN切換到UMTS;否則，不發(fā)生切換。

2 仿真與結(jié)果

考慮如圖1所示的UMTS和WLAN覆蓋的區(qū)域，移動節(jié)點(diǎn)MN在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)間移動，MN沿著一個固定方向以不同的速度從UMTS的向WLAN移動。其中UMTS網(wǎng)絡(luò)的覆蓋半徑為1000 m，WLAN的覆蓋半徑為150 m，BS與AP1相距500 m，BS發(fā)射功率為20 W，AP1發(fā)射功率為100 mW［5］。WLAN和UMTS網(wǎng)絡(luò)的傳輸模型如式(7)和式(8)所示。

式中:K1W，K2W，K1U和 K2U為路徑損耗參數(shù)。DRSS如式(1)所示，根據(jù)式(7)和(8)可得

WLAN的傳輸模型按自由空間損耗模型來分析，且不考慮陰影衰落對信號強(qiáng)度的影響。自由空間損耗公式為

式中:LfW為自由空間損耗，單位dB;dW為AP與MN之間的傳輸距離，單位為km;fW為WLAN信道中心頻率，單位MHz。則移動終端MN接收到AP發(fā)送來的信號強(qiáng)度為

式中:PtW為AP的發(fā)射功率，單位為dBm。

UMTS傳輸路徑損耗模型為

式中:LfU為UMTS傳輸?shù)穆窂綋p耗，單位dB;dU為BS與UE之間的傳輸距離，單位為km;fU為UMTS信道中心頻率，單位MHz。則用戶設(shè)備MN接收到BS發(fā)送來的信號強(qiáng)度為

式中:PtU為BS的發(fā)射功率，單位為dBm。

假設(shè)MN一直在WLAN覆蓋范圍的邊緣區(qū)域內(nèi)做無停留的隨機(jī)直線運(yùn)動，MN自點(diǎn)C經(jīng)過連續(xù)的隨機(jī)直線運(yùn)動，最終到達(dá)D點(diǎn)，路徑CD如圖4所示。由于每次隨機(jī)運(yùn)動的路徑都不同，因此，取10次仿真的平均值作為最終結(jié)果。

圖4 MN運(yùn)動路徑示意圖

MN在不同速率做隨機(jī)運(yùn)動的切換次數(shù)以及乒乓效應(yīng)次數(shù)如圖5～圖6所示。將PRE－MT與對RSS的門限進(jìn)行動態(tài)調(diào)整的模糊邏輯切換算法(AF－VHO)［12］進(jìn)行比較。

從圖5可以看出，與AF－VHO算法相比較，PRE－MT算法能夠有效減少不必要的切換次數(shù)，減少系統(tǒng)開銷。從圖6可以看出PRE－MT能夠有效避免乒乓效應(yīng)，得到較好的切換效果，為用戶提供更好的服務(wù)。

3 結(jié)束語

本文提出了PRE－MT算法，根據(jù)運(yùn)動趨勢和接收信號強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)判決，并結(jié)合模糊邏輯控制理論得到網(wǎng)絡(luò)綜合性能值，最后結(jié)合駐留時間值進(jìn)行預(yù)判決。該算法能夠有效減少抽樣點(diǎn)數(shù)，減少系統(tǒng)開銷，并有效地消除乒乓效應(yīng)，提高系統(tǒng)整體性能。

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