聯(lián)合可變權(quán)重的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)選擇策略研究

于慧思，張 爽，黃春雨

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

1 引言

隨著通信技術(shù)的快速發(fā)展，無線網(wǎng)絡(luò)的種類與數(shù)量不斷激增，不同運營商所提供的差異化服務(wù)形成了無線網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性。目前異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)主要包含：移動通信系統(tǒng)、有無線局域網(wǎng)絡(luò)和微基站等。正因為異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的存在，用戶才可以隨時隨地接入無線網(wǎng)絡(luò)，不斷豐富業(yè)務(wù)類型[1-3]。如何在異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中選擇最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)是用戶關(guān)心的重點問題。一般用戶通過網(wǎng)絡(luò)特點，如網(wǎng)絡(luò)資源使用情況、信號強度等將備選網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)先等級排序，并根據(jù)等級選擇出最佳的備選網(wǎng)絡(luò)[4]。

異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的選擇策略主要從業(yè)務(wù)類型和均衡負載等方面開展[5]，當前異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)選擇已成為研究熱點。文獻[6]分別采用模糊分析法與粗糙集理論法對異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重進行計算，為了達到最好的服務(wù)狀態(tài)，對主觀權(quán)重和客觀權(quán)重進行在線修改，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，還能對網(wǎng)絡(luò)負載進行有效地均衡，但沒有考慮到通信網(wǎng)絡(luò)實物間的互相影響。文獻[7]采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對建立的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)性能評價體系權(quán)重值進行確定，為了選擇最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)，利用Markov預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)，并通過垂直切換仿真分析異構(gòu)無線網(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)在傳輸過程中的丟包率，但平均切換次數(shù)有待提高。文獻[8]為了得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隸屬函數(shù)的初值，采用蜻蜓算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二、五層隸屬函數(shù)進行優(yōu)化，系統(tǒng)根據(jù)用戶對無線網(wǎng)絡(luò)的喜好程度為用戶選擇最合適的網(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)屬性的主觀權(quán)重和客觀權(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題，對各個候選網(wǎng)絡(luò)可變權(quán)重值進行排序，篩選出最合適的接入網(wǎng)絡(luò)。

2 異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)選擇

異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)是由多種相互競爭、融合、協(xié)作的無線接入網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，不斷滿足用戶日益更新的網(wǎng)絡(luò)需求。接入、業(yè)務(wù)等主要體現(xiàn)于異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的融合性。接入、終端、運營商等主要體現(xiàn)于異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性。

2.1 接入選擇機制

異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)具有不同的網(wǎng)絡(luò)特性，不同用戶的業(yè)務(wù)需求也不盡相同。就用戶而言，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網(wǎng)絡(luò)，最大程度上滿足用戶的網(wǎng)絡(luò)需求。綜上所述，異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的選擇策略應(yīng)從網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層以及用戶層三方面進行考慮，每一層都由動態(tài)因素和靜態(tài)因素組成，具體分類如表1。

表1 異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)選擇策略影響因素

為了滿足用戶需求，優(yōu)化系統(tǒng)性能，需要對網(wǎng)絡(luò)進行選擇，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強度等信息的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和包含用戶喜好、業(yè)務(wù)需求等方面進行信息的獲取。網(wǎng)絡(luò)選擇決策階段通過異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)選擇算法對信息獲取階段獲取的各種信息進行分析處理，選擇出最適合用戶接入的網(wǎng)絡(luò)，該階段不僅影響到終端是否能接入符合用戶需求的網(wǎng)絡(luò)，還關(guān)系到整個系統(tǒng)對網(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，完成對目標網(wǎng)絡(luò)的選擇接入。

2.2 選擇算法

在選擇接入網(wǎng)絡(luò)過程中，不同網(wǎng)絡(luò)屬性的量綱不同，因此需要對網(wǎng)絡(luò)屬性值歸一化處理，才可以使用初始的網(wǎng)絡(luò)屬性值對系統(tǒng)方案進行排序與擇優(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)無線網(wǎng)絡(luò)選擇中，簡單加權(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)屬性歸一化值進行加權(quán)處理，并通過加權(quán)和對各個候選網(wǎng)絡(luò)的評價值進行計算。該算法具有簡潔、易使用等特點，用公式可表示為

(7)

其中，k表示所有候選網(wǎng)絡(luò)方案總個數(shù)；s表示候選網(wǎng)絡(luò)屬性個數(shù)；ωn表示第n個網(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對網(wǎng)絡(luò)屬性的需求差異。基于此，可利用綜合權(quán)重衡量網(wǎng)絡(luò)屬性對網(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)對用戶需求的影響問題。

3.1 構(gòu)建效用函數(shù)

效用函數(shù)是在異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)選擇過程中，可定性分析用戶對網(wǎng)絡(luò)屬性的滿意程度。假設(shè)di表示可分配給用戶的網(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)無線網(wǎng)絡(luò)選擇中具有四個特性，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)中不僅不會改變函數(shù)的主觀屬性，還會構(gòu)造出有關(guān)偏好程度的函數(shù)。對于效用函數(shù)的設(shè)計，不僅考慮業(yè)務(wù)類型，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。通過調(diào)整參數(shù)α，可改變效用函數(shù)的形狀，因此可通過參數(shù)α準確確定異構(gòu)無線網(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)，但僅僅通過調(diào)整參數(shù)dA和α來滿足網(wǎng)絡(luò)選擇中的用戶需求、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。通過對調(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

為了方便對用戶的主觀喜愛程度進行量化處理，以及解決網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的問題，本文引用AHP算法計算主觀權(quán)重。將網(wǎng)絡(luò)選擇模型映射為主觀判斷，構(gòu)建出用戶偏好矩陣，通過偏好矩陣計算出主觀權(quán)重值。偏好矩陣用公式可表示為

(11)

其中，n表示網(wǎng)絡(luò)屬性個數(shù)。由于不同用戶對網(wǎng)絡(luò)的判斷和選擇不同，因此僅通過偏好矩陣對屬性程度進行確定可能會有偏差，因此需要對偏好矩陣進行進一步驗證，確定其合理性。首先根據(jù)檢驗指標和一致性指標值計算出一致性比例指數(shù)，然后對一致性比例指數(shù)進行比較判斷。若滿足需求，表示主觀權(quán)重值具有合理性；反之，需要對主觀權(quán)重值進行重新計算。

在候選網(wǎng)絡(luò)的過程中還需對網(wǎng)絡(luò)屬性的客觀權(quán)重值進行考慮，本文采用CRITIC算法計算客觀權(quán)重。由于不同網(wǎng)絡(luò)屬性擁有不同的量綱等級，因此需要對決策矩陣中的成本型和效益型屬性進行無量綱歸一化處理，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)選擇過程中，若網(wǎng)絡(luò)屬性的標準差越大，表示該網(wǎng)絡(luò)的信息量越大，客觀權(quán)重值也會越大，因此需要對標準差進行求解，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)合標準差，進一步計算出網(wǎng)絡(luò)屬性指標中所包含的網(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)屬性指標的客觀權(quán)重，用公式可表示為

(15)

為了保證異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)選擇策略的合理性，聯(lián)合主客觀權(quán)重，從網(wǎng)絡(luò)與用戶兩個方向完成網(wǎng)絡(luò)的選擇，本文采用最小二乘法對可變權(quán)重值進行計算。

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

(16)

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

(17)

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

(18)

(19)

綜上所述，通過求解出的可變權(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

為了驗證聯(lián)合可變權(quán)重的異構(gòu)無線網(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)定多用戶均可進入該網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的覆蓋區(qū)，并根據(jù)用戶發(fā)起通信業(yè)務(wù)類型以及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)選擇出恰當?shù)木W(wǎng)絡(luò)，完成接入服務(wù)。

在網(wǎng)絡(luò)實際選擇的過程中，有眾多因素都會對網(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、延時時間、抖動時間、丟包率以及價格。在本文算法的仿真驗證中，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)無線網(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法計算并反映出網(wǎng)絡(luò)屬性的客觀權(quán)重，并針對會話類業(yè)務(wù)、流媒體類業(yè)務(wù)和交互類業(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，然后對可變權(quán)重值進行大小排序，選擇出目標網(wǎng)絡(luò)。在相同環(huán)境下進行200次網(wǎng)絡(luò)選擇實驗，并分別將本文算法與傳統(tǒng)算法對網(wǎng)絡(luò)選擇結(jié)果進行統(tǒng)計，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，會話類業(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)延時小；流媒體類業(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)辨識度的性能對比結(jié)果如圖3所示。

圖3 網(wǎng)絡(luò)辨識度的性能對比結(jié)果

從圖中可以看出，在會話類業(yè)務(wù)、流媒體類業(yè)務(wù)和交互類業(yè)務(wù)這三種業(yè)務(wù)類型中，聯(lián)合可變權(quán)重的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇算法與傳統(tǒng)算法相比對目標網(wǎng)絡(luò)的確定更加準確，與此同時，由于本文算法具有較高的算法識別度，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

針對多屬性網(wǎng)絡(luò)選擇過程中未考慮用戶業(yè)務(wù)的滿意度情況，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)選擇過程中引入效用函數(shù)，并計算出每個網(wǎng)絡(luò)屬性的效用值。為了避免主觀權(quán)重或客觀權(quán)重造成網(wǎng)絡(luò)選擇的片面性問題，構(gòu)造了最小二乘法優(yōu)化模型，對可變權(quán)重值進行計算。通過對權(quán)重值的大小排序，選擇出最合適的目標網(wǎng)絡(luò)。在本文構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進行200次網(wǎng)絡(luò)選擇實驗，將本文算法與傳統(tǒng)算法對網(wǎng)絡(luò)選擇結(jié)果進行對比，實驗結(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，并且具有較高的識別性。