基于分解的多目标进化算法的异构无线网络业务接入控制

异构无线网络接入控制问题包含多个优化目标,现有算法考虑不全面且多是将其转换为单目标求解,限制了各目标的相对关系,无法适应不同的实际需求。该文提出一种直接采用多目标进化算法的接入控制算法。首先将优化目标扩展为3个,分别是最小化阻塞率、最小化占用总资源和负载均衡;其次引入基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)并设计进化策略,进行初步寻优;最后通过非支配排序得到Pareto最优解集,即最佳接入方案。仿真结果表明,所提算法可以提高各优化目标的求解精度,从而提高业务接入成功率和网络资源利用率,并且为决策者提供多种接入方案,可根据实际需求进行最优选择。     

异构无线网络中基于业务转移和接入控制的混合负载均衡

 针对现有异构无线网络负载均衡方法未能综合考虑重载网络业务转移和新业务接入控制的问题,提出了一种混合负载均衡算法.该算法首先根据各小区负载水平和终端移动性,将重载小区的适量业务向重叠覆盖的轻载小区转移;其次通过资源预留和强占优先的接入控制策略,为不同优先级的新到业务提供有差别的服务.仿真结果表明,本文算法在保证系统资源利用率的同时,保障了实时与非实时业务的QoS,并相对于参考算法有效降低了系统阻塞率和业务切换概率.     

基于多目标粒子群算法的异构网接入控制

各种异构接入网络的无缝融合是下一代网络的显著体征之一。研究异构网络的呼入接纳控制,考虑延时、价格和阻塞率因素,致力于同时提高运营商收益和用户满意度,将无线异构网络的呼入接纳控制转换为组合优化问题,利用多目标粒子群优化算法收敛速度快,可同时在多目标上进行优化的特点,提出了一种基于多目标粒子群优化算法的异构无线网络呼入接纳控制算法。通过仿真,证明可以在运营商的收益和用户群的满意度中找到好的平衡。     

基于模糊神经网络的异构无线网络接入选择算法

针对现有异构无线网络基于模糊逻辑及神经网络的接入选择方法未能合理考虑网络负载状况的问题,提出一种基于RBF(径向基函数)模糊神经网络的接入选择方法.该方法以可接入网络的接入阻塞率相等为模糊神经网络参数强化学习的目标,对网络负载程度具有很好的动态适应性,实现了智能化的接入判决.仿真结果表明,该方法能有效均衡异构无线网络间的负载,保障实时与非实时业务的QoS,并且相对于负载均衡算法(MLB算法)降低了网络的接入阻塞率.     

异构无线网络可信接入设计及实现

异构无线网络互连后的安全问题是当前网络安全研究的一个热点问题,为了解决异构网络互连后产生的接入安全问题,提出了一种基于信任模型的可信接入框架,该框架建立了异构无线网络间的信任评价体系,对接入异构无线网络用户除了进行身份验证,还必须进行用户信任度的验证,既拒绝了恶意节点接入,又确保了合法节点的安全接入,从而保证异构无线网络互连接入的安全和可信。     

异构无线网络终端接入选择功能架构的研究

在异构无线网络环境中,为了实现多模移动终端总是无缝连接到最适合应用需求的接入网络,本文首先提出一种异构终端管理系统,接着设计了接入选择功能架构,赋予终端选择接入网络的功能,并详细描述了3个核心部件(网络接口适配、用户偏好和移动性管理模块)的功能,最后论述了接入选择功能的执行和实现过程。     

异构无线网络接入策略的比较研究

针对目前异构无线网络接入选择算法种类繁多并且功能各异的情况,为了解决异构无线网络中移动终端在任何时间、任何地点进行最优网络接入的问题,该文首先简单介绍了异构无线网络,其次根据优化目标的不同将异构无线网络接入选择算法分为基于决策因素的接入选择算法和基于数学模型的接入选择算法两类,最后分析了目前国内外异构无线网络接入选择算法的研究情况,对现有的异构无线网络接入选择算法在业务类型、用户策略以及网络安全性等方面进行了分析。为选择合适的异构无线网络选择算法提供了有效的依据及借鉴意义。     

异构无线网络中多模终端多接入选择机制研究

为进一步提升多模移动终端的传输性能和服务连续性,设计了一种利用异构无线网络多无线传输分集进行多网络同时接入和并行传输的多模终端多接入选择机制,该机制应用指数平滑方法处理已测量参数;使用状态转移模型管理终端多个网卡的接入选择策略;采用效用函数动态平衡终端功耗与传输速率。仿真结果表明与传统切换式接入选择相比,所提出的方法显著减少了不必要的接入重选次数,并在保证终端功耗与吞吐量的前提下提高了传输能效。     

基于混沌遗传的异构无线网络接入选择策略

为了解决异构无线网络接入选择问题,提出一种基于混沌遗传算法的解决方法.将网络接入选择转换为一个多属性优化问题,利用混沌遗传算法解决全局寻优问题.算法首先通过超混沌系统产生初始种群和混沌扰动向量,对遗传算法进行改进;然后利用混沌遗传算法对适应度函数求解得到网络选择评价指标权重.仿真结果表明,该算法能够使新到达的用户更均匀地分布在各备选网络中,有效降低网络阻塞率并减小各候选网络阻塞率差距,实现网络的负载均衡.     

异构无线网络中基于免疫计算的联合会话接纳控制

本文研究了单运营商异构网络环境下的联合会话接纳控制问题,给出了一个基于免疫计算的会话接纳控制方案.设计了联合会话接纳控制问题的数学模型,给出了基于免疫多目标优化算法的控制方案框架,并通过仿真实验验证了本文方案.实验结果表明,与文献方案相比,本文设计的接入控制方案在阻塞率和频谱效用之间获得了更好的性能折中,同时更好地兼顾...     

基于蚁群算法的模糊神经网络垂直切换算法

提出了基于蚁群算法(ACO)优化的模糊神经网络垂直切换算法ACO-FNN,综合考虑了信号强度、移动速度、可用带宽等因素进行模糊神经网络处理,并采用蚁群算法进行优化,调整隶属度函数的参数。仿真结果表明,该算法能够在减少乒乓效应的基础上更好的保证用户的服务质量QOS。     

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。     

面向异构无线传感器网络的节点调度算法

针对传感器网络中的节点冗余问题,提出了一种冗余判别方法来关闭冗余节点,以达到延长网络生命周期的目的.首先按邻居节点的不同位置对节点进行分类,研究了每组邻居节点的网络覆盖率与工作节点数k之间的约束关系,在此基础上,按不同的冗余法则对节点进行判断,关闭冗余节点.理论分析和实验结果表明,提出的算法能关闭网络中的冗余节点从而有效地延长网络的生存时间.     

基于终端移动与业务到达认知的自适应无线接人控制机制

在未来移动互联网中,异种网络之间的密切合作将为用户提供无缝的业务链接.终端移动与业务到达的突发性造成了网络负载在时空域的不均衡分布,成为影响网络性能的重要因素.自适应的无线接入控制机制是均衡异种网络负载、提高无线资源利用率的有效途径.首先,本文提出了一种新的基于终端移动与业务到达认知的动态负载均衡策略.然后,根据业务到...     

On Minimizing Delay with Probabilistic Splitting of Traffic Flow in Heterogeneous Wireless Networks

In the paper,we propose a framework to investigate how to effectively perform traffic flow splitting in heterogeneous wireless networks from a queue point.The average packet delay in heterogeneous wireless networks is derived in a probabilistic manner.The basic idea can be understood via treating the integrated heterogeneous wireless networks as different coupled and parallel queuing systems.The integrated network performance can approach that of one queue with maximal the multiplexing gain.For the purpose of illustrating the effectively of our proposed model,the Cellular/WLAN interworking is exploited.To minimize the average delay,a heuristic search algorithm is used to get the optimal probability of splitting traffic flow.Further,a Markov process is applied to evaluate the performance of the proposed scheme and compare with that of selecting the best network to access in terms of packet mean delay and blocking probability.Numerical results illustrate our proposed framework is effective and the flow splitting transmission can obtain more performance gain in heterogeneous wireless networks.