基于非合作博弈模型的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法

鄧紅

摘要：針對(duì)現(xiàn)有的垂直切換算法大多只考慮單個(gè)用戶獲得的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量（QualiIy ofService，QoS），少有考慮用戶之間存在的網(wǎng)絡(luò)資源競(jìng)爭(zhēng)行為，該文提出一種基于非合作博弈模型的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法。算法的思想是：首先基于馬爾科夫過程計(jì)算網(wǎng)絡(luò)資源為用戶提供的QoS;其次建立用戶之間的非合作博弈模型來描述其自我優(yōu)化的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系;最后通過求解納什均衡使終端切換到最優(yōu)的接入網(wǎng)絡(luò)。結(jié)果表明，該文算法能有效提高系統(tǒng)的吞吐量，使終端均能獲得相對(duì)最優(yōu)的QoS。

關(guān)鍵詞：異構(gòu)網(wǎng)絡(luò);垂直切換;馬爾科夫過程;非合作博弈

中圖分類號(hào)：TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）13-0015-03

1引言

異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)允許不同的接入網(wǎng)、終端和服務(wù)共存，從而提供了一種以用戶為中心的新的通信模式，即用戶不再固定接人一個(gè)或者一種類型的網(wǎng)絡(luò)中，而是可以選擇可用的最佳接入網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)出現(xiàn)新的服務(wù)請(qǐng)求或者影響會(huì)話變化的因素時(shí)，終端通過垂直切換瞄算法來選擇可接入的網(wǎng)絡(luò)以支持服務(wù)會(huì)話。當(dāng)前主流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、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。但是現(xiàn)有的垂直切換算法大多只考慮單個(gè)用戶獲得的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量，而少有考慮用戶之間客觀存在的網(wǎng)絡(luò)資源競(jìng)爭(zhēng)行為，因而會(huì)造成用戶接人目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)后服務(wù)體驗(yàn)差異較大、網(wǎng)絡(luò)資源使用欠合理等情況。

針對(duì)上述問題，本文研究各候選網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的相互關(guān)系，提出一種基于非合作博弈模型的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法，為每個(gè)用戶尋找最佳的接入方式，以優(yōu)化他們之間的競(jìng)爭(zhēng)行為，從而獲得相對(duì)最優(yōu)的服務(wù)質(zhì)量。本文的主要貢獻(xiàn)為：

1）設(shè)計(jì)以用戶為中心的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估模型。在垂直切換過程中，每個(gè)用戶都希望獲得最優(yōu)的服務(wù)質(zhì)量。本文考慮當(dāng)前時(shí)刻和下一時(shí)刻各候選網(wǎng)絡(luò)為用戶提供的服務(wù)質(zhì)量總和，基于馬爾科夫過程設(shè)計(jì)以用戶為中心的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估模型。

2）提出基于非合作博弈模型的垂直切換算法。對(duì)于每個(gè)用戶終端來說，在當(dāng)前條件下都期望選擇服務(wù)質(zhì)量最高的網(wǎng)絡(luò)。因而，不同用戶同一時(shí)刻的切換行為客觀存在著網(wǎng)絡(luò)資源的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。本文基于非合作博弈模型來描述用戶之間自我優(yōu)化的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。

2異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)模型

在未來較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，蜂窩網(wǎng)和WLAN（Wireless LocalAreaNetwork）由于其覆蓋范圍、帶寬、費(fèi)用等方面的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，將相互協(xié)作，共同為用戶提供泛在的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。因而，本文以LTE fLong Term Evolutioll）和WLAN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，2個(gè)基站fBase Station，BS）和3個(gè)接入點(diǎn)（Access Point，AP）以緊耦合的方式相連，也就是說這兩種不同類型的網(wǎng)絡(luò)通過同一個(gè)核心網(wǎng)（core Network，CN）直接相連。并且，用戶終端可以在任何位置隨機(jī)發(fā)起和結(jié)束會(huì)話，運(yùn)動(dòng)速度和運(yùn)動(dòng)方向也可隨機(jī)改變，這基本符合客觀實(shí)際情況。

3服務(wù)質(zhì)量評(píng)估模型

3.1馬爾科夫過程

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。本文采用時(shí)間和狀態(tài)均離散的馬爾科夫來評(píng)估異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前時(shí)刻狀態(tài)和下一時(shí)刻狀態(tài)的網(wǎng)絡(luò)性能。網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)空間C可以定義為：

3.2服務(wù)質(zhì)量評(píng)估

通過對(duì)異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中垂直切換過程的深入分析和研究，發(fā)現(xiàn)接收信號(hào)強(qiáng)度（Received Signal Strength，RSS）、帶寬、時(shí)延和丟包率是影響用戶服務(wù)質(zhì)量體驗(yàn)的重要參數(shù)，因而將這4個(gè)參數(shù)選取為本文研究的判決參數(shù)。判決參數(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。同時(shí)采用“最大一最小值法”分別進(jìn)行歸一化。

對(duì)于終端所獲得的服務(wù)質(zhì)量（Quality ofService，QoS），可以通過效用函數(shù)來評(píng)估。各候選網(wǎng)絡(luò)所提供的資源須滿足終端的QoS需求。當(dāng)終端所獲得的QoS低于邊界值時(shí)，其對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的需求越高，效用函數(shù)的斜率與用戶所獲得的QoS成正比;反之亦然。因而，在t時(shí)刻用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)m的QoS需求Qi函數(shù)是一個(gè)S型函數(shù)嘲：

4非合作博弈模型的建模和求解

4.1非合作博弈模型的建模

在異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中，整個(gè)系統(tǒng)由M個(gè)候選網(wǎng)絡(luò)和不同終端構(gòu)成。這些終端相互競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)資源，并且都會(huì)選擇其中提供最高QoS的網(wǎng)絡(luò)。不失一般性，我們假設(shè)：1）終端通過設(shè)置候選網(wǎng)絡(luò)的總效用Qi來進(jìn)行切換，從而存在網(wǎng)絡(luò)資源競(jìng)爭(zhēng);2）各候選網(wǎng)絡(luò)提供的服務(wù)是可替換的;3）終端之間不存在結(jié)盟。這樣，我們可以通過非合作博弈模型來模擬異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的關(guān)系。非合作博弈模型的3個(gè)必不可少的基本要素是：參與者、策略和收益，如表1所示。

4.2非合作博弈的納什均衡

非合作博弈的納什均衡是指：對(duì)于任意一個(gè)參與者，在其他博弈參與者策略不變的情況下，其所選的策略是最優(yōu)反應(yīng)策略。通過博弈各方的最優(yōu)反應(yīng)策略，形成策略矩陣，即可得到納什均衡解。對(duì)于各候選網(wǎng)絡(luò)而言，其網(wǎng)絡(luò)容量是有限的，即博弈中的參與者數(shù)量不特別大。而且，各用戶終端在同一時(shí)刻可接人的網(wǎng)絡(luò)也是有限的，即每個(gè)參與者的策略數(shù)量有限。因而，可以通過窮舉法或剔除劣策略法來求得納什均衡解。

5仿真結(jié)果分析

本文根據(jù)圖1所示的異構(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2個(gè)LTE和3個(gè)WLAN，其中LTE和WLAN的覆蓋半徑為1200m和20m，帶寬分別為20MHz和15MHz。首先在仿真區(qū)域隨機(jī)產(chǎn)生了80個(gè)用戶終端，每個(gè)終端的移動(dòng)速度在0-22 m/s之間，之后按照參數(shù)為λ的泊松分布陸續(xù)到達(dá)新的終端。接下來，將本文算法與傳統(tǒng)的未考慮用戶之間競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的基于效用函數(shù)的算法進(jìn)行對(duì)比。

如圖3所示為未考慮用戶之間競(jìng)爭(zhēng)的算法與本文算法的吞吐量曲線?？梢?，當(dāng)λ≤0.4時(shí)，兩種算法的吞吐量都隨著呼叫到達(dá)率的增加而迅速增加;當(dāng)λ≥0.5時(shí)，未考慮用戶之間競(jìng)爭(zhēng)的算法的吞吐量不再明顯增加;當(dāng)λ≥0.6時(shí)，本文算法的吞吐量不再明顯增加。此外，在相同到達(dá)率下，本文算法的吞吐量始終高于未考慮用戶之間競(jìng)爭(zhēng)的算法。這是因?yàn)楸疚乃惴ǔ浞挚紤]用戶之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，終端通過納什均衡解進(jìn)行最優(yōu)切換，從而保證數(shù)據(jù)的有效傳輸。

圖4為未考慮用戶之間競(jìng)爭(zhēng)的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)比未考慮用戶之間競(jìng)爭(zhēng)的算法要少。這是由于本文算法充分考慮用戶之間的競(jìng)爭(zhēng)行為，為其選擇相對(duì)最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行接人，可以減少不必要的切換。

6結(jié)束語

本文在異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，提出了一種基于非合作博弈模型的垂直切換算法。該算法除了關(guān)注以用戶為中心的高服務(wù)質(zhì)量需求，還考慮用戶之間的非合作競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，通過非合作博弈模型的建模和求解完成網(wǎng)絡(luò)選擇的過程。仿真結(jié)果表明，本文算法能較好地優(yōu)化用戶之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，使其從中獲得相對(duì)最優(yōu)的服務(wù)質(zhì)量。