異構無線網絡接入選擇策略

畢妍

摘要 文章首先對異構無線網絡作出綜述，探討異構無線網絡接入點選擇中所應用的技術方法。重點從異構無線網絡接入選擇算法的角度展開論述，幫助明確接入點選擇與實際需求之間存在的聯系，以提升異構無線網絡接入穩定性的有效方法，為無線網絡接入點算法選擇提供有力參照。

[關鍵詞]異構無線網絡 接入選擇 算法選擇

1 異構無線網絡綜述

異構無線網絡的產生對信息交換精準度有明顯提升作用，用戶在使用異構無線網絡時也可以根據自己的信息傳輸需求，選擇不同介入模式，從而達到通過無線接入點配合來實現功能轉化的效果。最初異構無線網絡是由美國計算機軟件科學家提出的，這一網絡接入模式與傳統的有線網絡連接有本質上的區別，可以同時實現多項用戶資源的管理操控。并且彼此之間不存在相互影響可以實現用戶通過，異構無線網絡隨時查取信息資源，從而獲得更好的用戶體驗。如果無線網絡在不同網絡接入點下，功能之間并不兼容，從而也保障了用戶對信息查取的高效性，將其應用在移動終端中，用戶可以自動對所識別的無線網絡進行切換與選擇。如果無線網絡在不同網絡接入點下，功能之間并不兼容。從而也保障了用戶對信息查取的高效性，將其應用在移動終端中，用戶可以自動對所識別的異構無線網絡進行切換與選擇。

2 異構無線網絡接入選擇算法

2.1 決策因素下的接入選擇

決策是影響異構無線網絡運算方向的決定性因素，基于決策因素下對異構無線網絡的接入方法做出選擇，最終接入模式更能滿足移動網絡環境。決策因素結構算法必然是具有多選擇性的，異構無線網絡可以從網絡環境中選擇最有利于自己進行數據傳輸的一種模式。面對不斷變化的網絡環境，所選擇的接入模式也會根據網絡運行環境變化而做出改變。實現這一算法選擇計劃需要對網絡環境進行分層，按照不同網絡傳輸速度來進行，同時更應該結合用戶對網絡接入的主觀偏好，綜合幾項因素后利用最小二成法來展開運算。運算過程是由異構無線網絡在虛擬環境中自動完成的，并根據所得到的運算結果來進一步確定接下來的網絡接入模式。以決策因素為前提開展的異構無線網絡接入點選擇，主要考慮用戶對網絡接入的喜好以及網絡傳輸速度實際情況，綜合這兩項因素最終所得出的角色必然會符合網絡接入點需求，選擇的接入點也能為用戶帶來更好的無線網絡體驗。

2.2 基于數學模型的接入選擇算法

2.2.1 模糊神經網絡的接入選擇方法

無線網絡接入點選擇中所處理的數據并不完全是清晰的，也有一部分模糊數據需要在短時間內做出判斷，這便要求異構無線網絡再進行介入算法選擇時，能夠兼備模糊處理功能。模糊神經網絡接入運算模式，模擬了神經元的分散特征，同時在多個發散性的分支中展開運算，可做到模糊信息是根據大致算得的結果快速劃分層次，通過模糊神經網絡接入運算大幅度提升了異構無線網絡的信息處理速度，在網絡接入點選擇中，時間也得到明顯縮減。模糊神經網絡接入點選擇運算模式中，不僅僅是要提升運算速度，增大異構無線網絡接入點的選擇效率，更應該最大程度提升模糊神經元算法中的精準度。避免出現接入的無線網絡傳輸速度較慢，影響用戶對移動網絡設備使用體驗的情況。模糊神經網絡屬于數學建模算法，雖然處理速度提升明顯，但在誤差范圍上卻能達到所規定的標準，并不會引運算速度提升而影響到最終的精準度。

2.2.2 現代人工智能算法應用

現代人工智能算法通常被稱為蟻群算法。是目前高級軟件開發中普遍應用的一種模式，可同時處理大量信息，并排除無線網絡接入中的非線性干擾。應用現在人工智能算法可對異構無線網絡接入中接入點所選擇的負載問題作出平衡，這樣接入無線網絡中便不會出現因信道阻塞造成的時間延長。除此之外，現代人工智能算法具有很強的兼容性，能夠適應不同軟件對無線網絡選擇中的需求。人工智能算法中，會對異構無線網絡選擇接入點的時間做出預算，當實際接入時間超出這一預算時，系統那邊會自動進行錯誤評估。判斷出影響接入時間的因素，并通過對算法的完善來解決這一問題，提升異構無線網絡，接下來對接入點選擇的準確度。

2.2.3 學習法算法接入選擇

如果無線網絡所運行環境具有極強的變化性，需要算法選擇在展開接入點判斷中能夠融合環境因素，應用學習法算法可以滿足這一需求，在對接入點進行選擇時，異構無線網絡會根據以往連接數據中提取出的共同點作出分析。從而判斷異構無線網絡用戶在接入點選擇中的偏好，這樣便減輕了接下來算法運算承擔的任務，實現整體運算效率提升。并且在運算中也會對網絡的負載情況作出進一步判斷，選擇最適合的時機進入到網絡中，該算法最大的優勢是具備學習能力與記憶功能，因此投入使用后對網絡環境適應能力更強。學習算法接入選擇模式是當前異構無線網絡技術應用的主流，也是技術未來發展中重點研究的方向。確定算法選擇方向后，對異構無線網絡的使用才能達到資源最大化利用效果，從而為用戶營造穩定的運行環境。

3 結語

通過以上文章中論述的內容可以總結到，在設計網絡選擇算法時應該綜合考慮影響網絡和用戶的多個方面的因素：多目標性：選擇算法時要兼顧影響網絡選擇時的各種決策因素，如QoS、用戶偏好、網絡價格、網絡帶寬、數據速率等。認知功能：選擇算法時要考慮異構網絡的動態性，需要具有能夠適應網絡動態變化的能力。端到端目標最優化：網絡選擇不僅僅是對接入網的選擇，還要進行對骨干網絡的選擇;異構網絡資源調整與分配：在選擇算法時還要同時考慮用戶接入不會對現存的用戶通信和網絡負載帶來失效和超負載的后果，而且不會帶來乒乓效應。

參考文獻

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