代价函数权值可变的速度自适应的异构无线网络垂直切换算法

利用移动车载终端的测速功能,针对移动WiMAX网络支持高速移动的特点,本文提出了一种在异构无线网络中的基于车载终端的代价函数权值可变的速度自适应垂直切换算法.该算法使用速度自适应策略克服了网络发现阶段采用测量网络的接收信号强度这种固定且单一的网络发现方式带来的缺点,提高了候选网络集更新速度,改进了高速移动用户网络发现的...     

异构无线网络的自适应垂直切换判决算法

在未来的异构环境中,网络间的垂直切换将对QoS保证产生重要影响。针对移动终端在异构网络间切换不理想的问题,提出了一种自适应的垂直切换判决算法。采用基于用户多应用的代价函数对接入网络进行评估与选择,综合考虑移动终端当前的电池电量,判断当前业务是否需要进行网络切换,使移动终端能自适应地进行切换判决。仿真结果表明,该算法可以有效地延长移动终端的工作时间,减少乒乓效应,提高系统的切换性能,改善业务的QoS。     

一种基于异构网络的自适应垂直切换算法

提出一种基于WSN与WLAN异构网络环境下无缝移动通信的垂直切换算法。该算法针对日益普及的传感器网络自身特点与室内应急通信应用的特殊性,提出网络选取优先级参数。针对传感器网络在应急通信等特殊场合的应用．制定了专门的切换判决策略。实验分析表明,该算法可以一定程度地提高通信网络对现场场景变化的适应程度,满足室内环境下异构网络通信的需求。     

基于运动趋势的模糊逻辑垂直切换算法

随着无线异构网络的融合,移动性管理技术成为其关键问题,而切换管理又是移动性管理的重要部分。针对垂直切换管理提出了一种基于运动趋势的模糊逻辑垂直切换算法。算法分为预判定、模糊逻辑控制及切换判决3个过程。首先,在预判定阶段根据MN的运动趋势及接收信号强度滤除掉不适宜接入WLAN的网络信息,从而有效减少不必要的数据量和系统开销;其次,将接收信号强度、网络的可用带宽和网络开销送入模糊逻辑控制器,通过参数的归一量化最终得到网络综合性能值(VCPN);最后,通过综合考虑VCPN和驻留时间来进行网络切换判决。仿真结果显示,该算法能够有针对性地做出切换判决,有效消除乒乓效应,提高网络切换性能。     

一种新的无线异构网络的自适应垂直切换算法

针对当前无线异构网络融合技术中的垂直切换机制,提出了一种以平均接收信号强度为评价指标,并由此指标判断可能的运动趋势的自适应垂直切换算法。仿真结果表明:相比于传统的固定门限的平均接收信号强度垂直切换算法,提出的方法能较好地预测并提前触发该发生的切换,改善切换性能。     

基于用户消费习惯多选权重的垂直切换算法

针对现有异构网络垂直切换算法未能充分考虑不同用户以及同一用户不同次通信对网络资源需求有所不同的问题,提出了一种基于用户消费习惯的多选权重垂直切换算法(MWVH)。算法通过计算用户近期实时业务和非实时业务消费的期望、方差以及消费频率动态改变候选网络切换利润函数中的指标权重,得到符合用户近期消费习惯的网络选择。     

基于mSCTP的垂直切换的研究

随着通信技术的发展,同一地区可能存在多个异构的网络,并且这些网络存在互补关系。为了充分的利用这些异构的网络,研究垂直切换技术将非常有必要。mSCTP由于其多家乡性,可以充分的支持垂直换。相比其他技术并有一定的优势。     

垂直切换中的网络选择算法比较

随着移动通信技术的不断发展,通信业引入越来越多的无线通信技术标准,不同接入技术的融合已是业界公认的通信网络的发展趋势。因此。异构网络环境下的垂直切换及最优网络选择也就成为通信界的一个研究热点。现有的网络选择算法可以分为MADM（多属性决策）算法和非MADM算法两大类,文章详细阐述了两类算法的基本原理．并对两类算法的特点...     

面向终端个性化服务的模糊垂直切换算法

在异构无线网络中,针对终端不同类型的应用在服务质量(QoS)需求上的差异,该文提出一种面向终端个性化服务的模糊垂直切换算法。该算法从以下两个方面提高切换性能：首先在网络发现阶段,通过预测候选网络在切换时刻的负载状态,对候选网络进行筛选;然后在切换判决阶段,根据每类应用对QoS参数的不同需求范围设计不同的隶属度函数。仿真结果表明,该算法能有效降低切换阻塞率,提高系统吞吐量,并能根据终端的应用类型合理地选择切换网络,满足了终端的个性化服务需求。     

无线异构网络的垂直切换判决算法

传统上的水平切换处理方法已经应用在同一接入技术的网络中（如无线蜂窝网络）。随着多种异构无线网络的出现,下一代网络必须支持垂直切换技术以保证用户从一个网络切换到内一个网络时仍然保持连接,垂直切换作为多网融合的基础,受到了学术界和工业界的广泛关注。对使用层次分析法进行垂直切换技术的工作原理及应用环境进行了分析,提出同时使用多种切换技术以解决不同环境下的切换问题。     

考虑负载均衡和用户体验的垂直切换算法

在超密集异构无线网络中,针对城区交通高峰期,大规模车载终端短时间聚集性移动引起的网络拥塞问题,该文提出一种考虑负载均衡和用户体验(LBUE)的垂直切换算法。首先,引入网络环境感知模型预测网络未来的拥塞程度,并提出一个融合自组织网络的网络架构,缓解网络拥塞。其次,定义业务适应度和负收益因子,并提出一种基于秩和比(RSR)的自适应切换判决算法,为用户筛选出当前环境下满意度最高的目标网络。实验结果表明,该算法能够有效降低终端接入网络的阻塞率和掉话率,实现网络间负载均衡并提升用户体验。     

车载异构网中基于最优停止算法的垂直切换

目前,传统的车载Ad Hoc网络正朝着车载异构网发展;这就迫切需要为车辆用户提供一个高效、智能的网络接口进行切换,以满足其QoS要求。在本文中,我们针对车载异构网络存在的切换问题提出了一个优化算法,该策略整合了多个指标,包括价格成本、可用带宽和数据传输延迟等。利用最优停止理论,能最大限度提高用户满意度。仿真结果表明,基于最优停止的策略是可行的。     

一种基于业务切换的垂直切换判决算法

在下一代异构无线网络环境中,为满足在异构无线网络架构下采用不同切换方式的垂直切换请求,我们提出一种基于业务切换的垂直切换判决算法,并设计了一种基于业务切换的代价函数。通过数学分析和在UMTS,WLAN融合的网络环境下对该方案的切换失败率的仿真分析,证明了该方案在支持终端的移动性、保障用户业务请求满意度以及缓解网络负载压力上相比传统基于代价函数的垂直切换判决算法更具优势。     

一种层次分析垂直切换算法的仿真实现

文章首先介绍了层次分析（AHP）法,然后阐述了一种基于AHP的垂直切换算法,提出了基于目标代价函数的网络选择策略过程。对一个典型的切换场景进行的仿真分析,证明了这种具有多属性决策的垂直切换算法的有效性。     

车辆异构网络中基于决策树的稳健垂直切换算法

在带有噪声干扰的车辆异构网络中,针对当前基于决策树的垂直切换算法存在切换精准性不高的问题,该文详细分析并给出当前算法决策过程中存在的错误判决概率,提出一种基于决策树的稳健垂直切换算法。首先,采用卡尔曼滤波算法,根据网络属性的预测值和当前测量值,并结合它们各自的噪声偏差,做出更准确的网络属性估计。其次,针对少量网络属性值出现在判决门限附近的情况,提出概率阈值区间法,通过二次检测提高算法判决的准确性。仿真结果表明,所提算法提高了切换判决精准性和网络总吞吐量,降低了乒乓效应和切换失败率,并得到了与传统算法同阶的时间复杂度性能结果。     

多网络共存下基于贝叶斯的垂直切换算法

针对目前的垂直切换技术普遍不能满足多网络下的切换问题,提出了一种改进的基于贝叶斯决策的垂直切换算法。首先根据接入终端网络的信号强度、网络负载、误码率和网络阻塞率以及用户业务对网络的实际需求偏好建立多条件相关的切换概率分布,计算出先验切换概率;然后通过贝叶斯决策算法计算出后验概率来进行判决比较,从而选取最优的接入网络。仿真结果表明,该算法不仅能有效地实现不同接入技术之间的垂直切换,从而减少不必要的切换,提高了切换成功的概率,而且还能在维持各网络平均负载达到30%~40%时减轻通信热点的阻塞情况,为用户提供更优的服务质量。     

基于用户体验的VLC/WiFi异构网络切换算法

针对可见光通信(VLC)与WiFi组成的异构网络中的网络选择问题,现有工作大多仅关注实际物理网络指标的优化,如信干噪比(SINR)和吞吐量等,而忽视了终端用户的异构需求和服务体验。基于此,该文提出了一种以用户体验质量(QoE)为优化目标的网络切换算法。该算法首先基于平均主观评分(MOS)机制建立离散化的QoE等级模型,然后根据不同网络对应的实际QoE水平给出了相应网络切换准则,当且仅当新网络使得用户QoE等级提升时才进行网络切换,从而在一定程度减小盲目追求容量优化引起的网络切换开销。仿真结果表明,该算法相比现有算法能够在保证QoE水平的前提下显著减小整体的网络切换次数,从而降低网络开销,提升网络性能。      

基于层次分析法的异构网络切换技术研究

异构网络是移动互联网的热门发展方向,切换技术是其研究的重要内容.基于异构网络,对其垂直切换技术进行研究.采用系统研究中的层次分析方法,解决目标代价函数中不同属性的加权系数计算问题,为多个因素共同影响网络状态时进行网络切换选择提供了参考依据.     

联合资源管理的异构无线网络垂直切换算法

针对资源有限的无线异构网络,关键问题是如何管理稀缺的无线资源(如带宽)来满足服务提供者和享受服务的用户的需求。提出一种联合带宽动态分配,准入控制的垂直切换算法,旨在提高运营商的利益最大化的同时兼顾用户的服务质量。仿真结果表明,该算法可以有效地提高带宽资源的利用率,有效降低阻塞率和掉话率,能够满足不同业务的切换要求,适合异构无线网络的多业务传输。     

基于强化学习的异构网络垂直切换方法

网络切换技术不仅可以保证用户的网络连接,同时能够以较强的信号传输网络数据。网络切换技术的性能对网络服务质量(quality of service, QoS)的影响至关重要。然而,现有的切换算法多数存在严重的乒乓效应,这不仅造成网络资源的严重浪费,还会损害用户的QoS。为此,提出了一种基于强化学习的异构网络垂直切换方案,主要从触发切换、网络选择及判决切换等方面进行优化。在触发切换时将垂直切换考虑成必要切换和择优切换,通过Q-Learning（QL）算法在选择网络时优化垂直切换;然后以QoS为条件,在判决切换时加入驻留定时器,从多角度减少用户切换次数,降低乒乓效应对异构网络垂直切换的影响。仿真结果表明,基于强化学习的异构网络垂直切换方法可以在保证QoS的条件下有效减少用户切换网络的次数,短时间内频繁切换的情况也有所改善,降低了乒乓效应的影响。