基于移動終端業務的多接入網絡選擇算法

陶　洋，蘇建松

(重慶郵電大學 通信與信息工程學院，重慶 400065)

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基于移動終端業務的多接入網絡選擇算法

陶洋，蘇建松

(重慶郵電大學 通信與信息工程學院，重慶 400065)

提出了一種基于移動終端業務的多接入網絡選擇算法，該算法將網絡選擇的單位從終端轉向業務，并通過如下3個步驟為業務確定一個最優接入網絡集合：首先，通過充分考慮業務的實際QoS需求以及終端速度的影響，確定各決策因素的權重；其次，通過效用函數模型確定各接入網絡的效用函數矩陣；最后，通過最優接入網絡集確定適合業務傳輸的最優接入網絡組合。仿真結果表明：提出的新算法能根據終端移動速度及業務需求為業務選擇最優網絡組合，同時能大幅度提高終端網絡的吞吐量。

異構網絡；多模終端；接入網絡選擇；業務

目前支持移動多樣化業務的通信系統正朝著下一代寬帶移動通信(5G)發展[1]。與此同時，隨著移動蜂窩通信技術的高速發展，寬帶無線接入技術也得到了迅猛發展。然而越來越多的接入技術應運而生，但目前還沒有一種接入網絡能夠完全滿足大覆蓋范圍、高移動性、高帶寬、低時延和低丟包等要求[2]。由于各種接入網絡的優勢和使用場合各不相同，接入網絡間很難取代，而且僅使用單個網絡根本無法滿足多樣化寬帶業務的需求[3]。所以，未來移動通信的發展趨勢是現有的及即將出現的各種異構無線接入網絡的相互融合、彼此聯通，同時充分發揮各無線接入網絡的優勢，為用戶提供具有QoS(Quality of Service)保障的服務[4]。

針對上述問題，本文提出了一種基于業務的多接入網絡選擇算法(Multi-access Network Selection Algorithm Based on Flow，FlowB-MNS)。FlowB-MNS就是解決單一業務的最優多接入網絡的選擇問題，即根據當前網絡狀況、業務實際QoS需求為業務確定一個最優接入網絡集。

1　接入網的選擇算法

1.1網絡選擇決策因素權重確定

本文從兩個角度考慮了網絡QoS因素的權重：第一，業務對網絡QoS因素的需求權重Wβn；第二，終端移動速度對網絡QoS的影響權重WV。假設接入網絡選擇的各網絡QoS因素的合成權重向量為W

W=[wRSS,wBW,wD,WPLR]

(1)

然后利用式(2)計算各網絡QoS屬性因子的權重值

(2)

式中：Wxi表示原始向量Wβn及WV第i個元素；x為1時，代表Wβn，x為2時，代表WV。

將向量Wβn，WV帶入式(2)，便可求出合成權重向量

W=[wRSS,wBW,wD,wPLR]=

(3)

1.2效用函數

效用函數[5]模型定義網絡效用值如

(4)

式中：Wi表示用戶對QoS參數Ri的需求權重；Ri表示該參數的歸一化值。

本文使用單平滑參數二次指數平滑方法，得到在時刻t，無線網絡接口i(i∈[1,N])所采集到的接收信號強度、帶寬、時延以及丟包率經過二次平滑處理分別表示為RSSi(2)(t)，BWi(2)(t)，Di(2)(t)以及PLRi(2)(t)。

(5)

由此可得，在有K個無線接入網絡覆蓋的環境下，其各接入網絡的效用函數矩陣可表示為U，即

(6)

1.3基于業務的多接入網絡選擇算法

在上文基礎之上，本節將重點介紹基于業務的多接入網絡選擇算法，其目的是為每個業務確定一個最優接入網絡集。該過程包含兩個步驟：第一，網絡初步篩選；第二，確定最優接入網絡集。通過第一步的篩選將過濾掉不滿足業務基本需求的網絡。第二步通過遍歷各可用網絡的組合，找出效益值最高的接入網絡集合，使得業務流能同時接入到該集合中的多個網絡，在保證業務傳輸質量的同時，達到終端吞吐量最大及網絡資源利用率最高的目的。確定最優接入網絡集包含如下兩個步驟：

步驟一，網絡初步篩選。依據業務的基本需求對所有的覆蓋網絡進行初步篩選，篩選條件如下，對任一覆蓋網絡i

a1:RSSi>RSSth

a2:BWi>Rmin

a3:if(Networkiis WLAN andV>20 km/h)

Networkiis not selected

(7)

式中：RSSth為不同網絡接收信號門限值；Rmin為業務最小傳輸速率需求。

步驟二，確定最優接入網絡集。定義T為各種接入網絡組合選擇情況下的總效益矩陣，則其中一種網絡組合選擇方案的總效益矩陣為Tn，計算如

(8)

式中：Tn為一個2×1的矩陣；M表示多接入網絡選擇結果向量，其中一種可能的選擇情況表示為Mn=[m1,m2,…,mK-1,mk]，mx=1或者mx=0，x∈[1,K]，當mx=1時，表示第x個接入網絡被選擇，業務將接入到該網絡，當mx=0時，表示第x個接入網絡不被選擇，業務將不會接入到該網絡；tx表示網絡組合選擇方式總數，后面將詳細介紹其計算方法。

在多接入網絡選擇結果向量M中元素取值為零，表示該網絡不被選擇。假設經過初步篩選不滿足需求的網絡的個數為j，即M中零的個數為“j”，則

(9)

式中：K為當前覆蓋的網絡總數。

最優接入網絡集Mi為Kn取得最大值時的Mn，Kn計算如下

Kn=Tn11/Tn21

(10)

式中：Tn11表示第n種網絡選擇組合情況下，總效益矩陣Tn的第1行第1列元素值；Tn21表示第n種網絡選擇組合情況下，總效益矩陣Tn的第2行第1列元素值。

綜上所述，最優接入網絡集確定如下

(11)

即接入網絡集為Mi=[m1,m2,…,mk-1,mK]時，所確定的接入網絡集為當前速度下基于業務的最優接入網絡集，其能保證業務接入到速率最高、時延最低、負載較小的單個或者多個網絡。

2　仿真與性能分析

2.1仿真場景及參數設置

仿真場景包含：UMTS，WLAN及WiMAX網絡。WLAN采用IEEE802.11b的系統參數配置。WLAN1以點C(4 250，3 000)為中心、以100 m為半徑的圓區域。WLAN2以點D(4 350，3 000)為中心、以100 m為半徑的圓區域，其中WLAN1和WLAN2之間有100 m的重疊覆蓋區域。UMTS網絡以點B(3 000，3 000)為中心、以3 000 m為半徑的圓區域。WiMAX網絡以點E(5 000，3 000)為中心、以1 500 m為半徑的圓區域。在每次仿真過程中，移動終端均從點A(0，3 000)出發，以速度V勻速直線向點F運動，如圖1所示。

圖1　網絡覆蓋場景設置

FlowB-MNS所選取的網絡QoS評價因子包括接收信號強度、時延、帶寬、丟包率，其均為時變參數。各網絡的具體參數設置如表1所示。

表1參數設置

網絡時延/ms帶寬/(Mbit·s-1)丟包率UMTS70～1500.03～20.001～0.002WLAN1180～2309～110.001～0.003WLAN2180～2309～110.001～0.003WiMAX150～25010～150.001～0.002

本文采用的無線傳輸損耗模型[7]，如表2所示。

表2無線傳輸損耗模型

網絡發射功率/dBm覆蓋半徑/m無線鏈路損耗(WLAN中d單位為m,其余為km)UMTS433000152.19+48.63lgdWLAN13010040.04+35.188lgdWLAN23010040.04+35.188lgdWiMAX401500143.38+38.72lgd

根據發射功率及無線損耗模型，利用下式便可求得網絡的接收信號強度

RSSi(d)=Pt-PLOSS(d)+X(uPL,σPL)

(12)

式中：Pt為基站的發射功率，是常量；X(uPL,σPL)為以uPL為均值、σPL為方差的一個高斯隨機衰落過程，在UMTS及WiMAX中X(uPL,σPL)=X(0,8),在WLAN中X(uPL,σPL)=X(0,6)。由此可得，各網絡的接收信號強度如下

(13)

2.2結果分析

為得出網絡選擇結果，首先需要計算出各類業務對網絡QoS的需求權重，然后根據效用函數以及最優接入網絡確定過程確定最優接入網絡集。

(14)

最終求得考慮終端速度影響的業務QoS需求權重，如表3所示。

表3V=5 km/h的業務QoS需求權重

業務類型考慮終端速度的業務QoS需求權重(RSS,BW,D,PL)會話類W=[0.30,0.21,0.23,0.26]交互類W=[0.29,0.20,0.19,0.32]流媒體類W=[0.31,0.25,0.15,0.29]后臺類W=[0.28,0.20,0.21,0.31]

2.2.1接入網絡選擇結果對比

下面將詳細分析3種算法的網絡選擇結果。如圖2和圖3分別為V=5 km/h以及V=75 km/h時的流媒體類及會話類業務的接入網絡選擇結果，可以看出：1)與基于普通加權法的網絡選擇算法(SAW-NS)[8]相比，該方法克服了傳統的單接入網絡選擇算法不能同時利用多網絡的缺點，同時在終端的移動過程中會大大減少網絡重選的次數。2)與基于終端控制的并行接入網絡選擇策略(TBPA-NS)[6]相比，FlowB-MNS在接入網絡集的確定過程中，綜合考慮了多種因素，最終根據不同業務的QoS需求以及當前網絡質量確定最優接入網絡集。因此，其克服了以時延最小為條件的缺陷，從而其能在保證業務QoS的同時，最大限度地利用具有高帶寬優勢的其他網絡的資源。3)由于SAW-NS、TBPA-NS算法均不考慮速度對網絡選擇的影響，因此不同速度下其網絡選擇結果不變。但是在FlowB-MNS下，隨著速度的增大，其對接收信號強度以及丟包率的影響變大，最終使得業務QoS需求發生變化，因此依據業務的QoS需求及實際網絡狀況進行網絡選擇的結果便會發生變化。

圖2　V=5 km/h的接入網絡選擇結果

圖3　V=75 km/h的接入網絡選擇結果

2.2.2終端吞吐量對比

吞吐量其一般以兆比特每秒為單位[9]。計算如

(15)式中：βi為接入網絡i吞吐量的實際利用率[9]，詳細設置如表4所示；Bi為接入網絡i給終端分配的帶寬；RSSi(t)為在時刻t接入網絡i的信號強度；n0為理想化為加性高斯白噪聲的多模終端的噪聲功率。

表4吞吐量實際利用率設置

參數UMTSWiMAXWLAN1WLAN2βi0.850.700.650.65

由于本文是以多模終端為基礎的區分業務類型的接入網絡選擇算法，因此定義終端的吞吐量為：時刻t，當前所有業務的網絡選擇結果向量M中所選網絡的實時吞吐量總和，即

(16)

式中：i是M中標記為“1”的網絡。當多模移動終端從網絡覆蓋場景中的A點分別以5 km/h，75 km/h的速度勻速直線運動至F點的過程中，其在不同的位置會選擇不同的接入網絡。根據網絡選擇結果對終端實時的吞吐量進行計算，圖4、圖5即為終端吞吐量對比圖。從圖中可以看出：本文所提出的多接入網絡選擇算法的終端吞吐量較其他兩類算法有較明顯的優勢，無論在低速或者較高速情況下，其在4 000～4 600 m均出現了吞吐量的峰值。

圖4　V=5 km/h時終端吞吐量

圖5　V=75 km/h時終端吞吐量

從以上的分析可得，本文所提的多接入網絡選擇算法在多網絡覆蓋的場景下能獲得更高的聚合吞吐量，在較少網絡覆蓋的場景下，也會盡力從業務需求的角度出發，選擇能滿足業務QoS需求的網絡。

3　總結

本文介紹了基于業務的多接入網絡選擇算法，其通過考慮業務實際的QoS需求以及終端速度的影響科學地確定了網絡選擇過程中各決策因素的權重，并通過改進的效用函數模型求取各網絡的效益值，最終通過最優接入網絡集確定過程為業務選擇出聚合效益值最高的網絡組合，即最優接入網絡集。同時本文完成了對FlowB-MNS的仿真驗證，結果表明：FlowB-MNS能將不同的業務接入到不同的網絡，由于權重確定的合理性，該多接入網絡選擇算法較其他兩種算法能有效地提高終端的吞吐量。

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責任編輯：許盈

New multi-access network selection algorithm based on business of mobile

TAO Yang，SU Jiansong

(DepartmentofCommunicationandInformationTechnology,ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications,Chongqing400065,China)

A multi-access network selection algorithm basing on business is proposed in this paper. This algorithm takes the business as the basic unit of network selection, and determines the optimal set of networks by the following three steps: firstly, determine the weights of each factors after having make full consideration of the actual QoS requisition of business and the influence caused by the speed of terminals; secondly, using utility function to define the utility of networks; at last, an optimal access network sets is found for each business. The simulation results indicate that the algorithm can select the optimal set of networks according to the speed of moving terminals and business requirements, and it can also improve the throughput of terminals.

heterogeneous network；multi-mode terminal；access network selection；business

TN915；TN943

ADOI：10.16280/j.videoe.2016.06.015

重慶市“121”科技支撐示范工程(CSTC2014ZKTJCCXBX0027)

2015-11-16

文獻引用格式：陶洋，蘇建松. 基于移動終端業務的多接入網絡選擇算法[J].電視技術，2016，40(7)：65-69.

TAO Y，SU J S. New multi-access network selection algorithm based on business of mobile [J].Video engineering，2016，40(7)：65-69.