文摘
异构无线网络的特点是不同的无线接入技术的存在,以覆盖的方式共存。这些无线接入技术通常不同的操作参数。另一方面,移动站(MSs)在异构无线网络配备多个接口来访问不同类型的服务从这些无线接入技术。这些异构无线网络的终极目标是为全球连通性提供有效的无处不在的计算这些海量存储系统(MSs)中基于最好的连接(ABC)的原则。这就是需要聪明和高效的垂直传递(VHOs)无线技术在异构环境变得明显。介绍了设计和实现基于模糊多准则的垂直切换必要性评估(VHONE)方案VHO决定适当的时间,同时考虑到目前使用的连续性和质量服务,和最终用户的满意度。
1。介绍
在最近几年,全球连接需要访问不同类型的服务在任何地方和任何时间大大增加。最新的创新(1在无线接入技术提供不间断的按需服务,比如实时多媒体,是独立的设备类型,位置,和可用的网络2];最终目标是保持一个令人满意的终端用户体验,提供必要的质量和当前使用的连续性服务成本最低的方式。异构无线网络由不同的无线网络包括基于IEEE 802.15无线个人区域网(WPAN),基于IEEE 802.11无线局域网(WLAN),基于IEEE 802.16无线城域网(谁),不同类型的细胞技术,如全球移动通信系统(GSM)和通用移动通信系统(UMTS),车载Ad hoc网络(VANET)和卫星网络。提供无缝移动性和融合,整合这些不同的无线网络是必需的。多通道移动站(MS),在这些集成网络的存在重叠覆盖,可以连接到任何一种无线接入技术。一个女士,在异构无线网络开关当前点的附件(PoA)到一个新的无线网络使用这一过程被称为垂直切换(VHO)。这些VHOs需要维护的连续性和质量当前会话,而女士不同的无线接入技术之间的移动。传统的切换方案是基于单个指标如接收信号强度(RSS)和不考虑等因素的服务质量(QoS),终端用户偏好,女士流动及其位置,和应用程序上下文。此外,女士在异构无线环境下有能力建立和维护连接许多覆盖网络,提供不同的qos。因此,估计垂直切换的必要性和选择正确的启动时间减少不必要的传递,提高了整体QoS和限制VHO过程中固有的数据信号和重路由,导致最大化最终用户的满意度。
切换启动技术研究[3- - - - - -10]。该方案在3)利用模糊逻辑与多目标决策(MODM)的方法来选择最佳的网段。网络的相关权重参数使用层次分析法(AHP)获得。这个方案没有利用一个完整的模糊推理系统(FIS),只有利用fuzzifier计算网络的成员值参数。此外,只有QoS,不使用QoS相关的参数,分离出来。作者在4)实现切换启动方案通过结合多个参数的所有可用网络成本函数。所有可用的网络包括当前PoA然后使用AHP排序算法。然而,目标的选择网络使用一个FIS,只有利用两个输入参数,如速度和可用带宽。缺乏其他重要参数可能不产生最优的结果。此外,并不是所有的QoS参数计算切换开启时考虑。一个QoS-aware基于模糊逻辑的多准则算法(5]。利用层次分析法计算网络参数的优先权重。只有qos相关的参数被认为是创建分离出来四个模糊逻辑控制器(方法),四个不同的流量类型。这种方案的主要问题是,它依赖于庞大的规则集(81规则),这使得它效率低下。此外,没有RSS,速度、女士和其他重要参数可能导致nonoptimal切换决策。作者在6)利用模糊逻辑与RSS和QoS估计切换的必要性。然而,它没有显示QoS是如何计算出来的,如果所有必要的参数用于计算基于不同的交通类的要求。此外,女士的运动速度和方向的不考虑;这些因素发挥着重要的作用在评估传递的需要。人工智能(AI)计划(7),这是基于混合并行模糊逻辑系统,多重准则决策、和遗传算法(GA),提供适应性,开发灵活、可伸缩解决VHO决策问题。决策阶段使用三个并行模糊逻辑子系统。归一化输出这些子系统以及它们的重要性权重,优化使用天然气,被送入一个多准则决策系统。这个系统是基于一个增强版的简单的多属性评价技术(智能)。结果显示增加的比例满足用户。然而,该方案只局限于四个不同的标准,不考虑其他重要的决定因素,如网络加载条件。此外,简略气体用于优化每个独立客观的重量而不是利用多目标利用共同的方法找到最优权重,这可能会导致一种改进的性能。模糊多准则VHO增强算法的参数通过使用一个倒置的双层多层感知器(MLP)提出了8]。在拟议的方法,初步选择候选人网络使用RSS来减少执行方法的复杂性。方法需要5输入包括当前RSS和加载条件和目标系统,共有24女士的速度模糊切换规则包括通用规则,UMTS特定的规则,WLAN创建特定的规则。在中长期规划建议的方法远离火源,方法参数作为输入和输出所需的UMTS和WLAN的吞吐量,使用非线性系统训练,然后倒。这种方法是对一个算法相比,基于固定的覆盖率和负载阈值。然而,无线网络在本质上是高度动态的结果在不同加载条件和范围。作者在9)利用AHP对体重引出和网络选择过程。RSS是唯一标准,用于触发切换。这个工作是扩展(10),作者实现了基于AHP的体重来说引出过程随着技术相似,理想的解决方案(TOPSIS)等级可用的网络。然而,并不是所有的QoS参数用来做出选择的决定。
在本文中,我们提出一个模块来估计混合无线环境中垂直传递的必要性。该方案利用模糊逻辑和层次分析法来确定需要VHO基于网络参数的测量值从服务获得《行动纲领》和其他可用的无线网络。VHO因素计算使用多个参数,包括RSS的预测价值,提供QoS的程度,包括其女士的速度移动的方向(向/从服务PoA),和女士之间的距离小。确定需要的切换,这种计算VHO因素是比较反对一个预定的阈值基于类型(WLAN、人、或无线广域网)的《行动纲领》。灰色预测理论(GPT)是用来预测未来值可以减少调用概率下降的RSS的女士由于RSS骤降,这在对数正态衰落异构无线网络中很常见。QoS的程度计算基于当前的需求利用交通类类型(对话、互动、背景或流)使用所有必要的参数,如吞吐量、抖动、延迟和丢包率(PLR)。来满足这些需求,我们的方案计算和分配适当的各自的交通类的权重,使用不同的技术,如层次分析法、层次分析法的模糊版本(模糊),和一个模糊方案基于语言变量的用法和三角模糊数(tfn的)。几个平行的方法减少了规则集实现规范化的网络参数(测量范围内无线接入技术)以及计算垂直切换的因素。拟议中的切换的必要性评估方案是第一个模块整体切换决策算法。切换是必要的,第二个模块的切换算法执行《行动纲领》目标的选择; the selection is based on ranking algorithms that are designed to prioritize the potential target networks for VHO. Three Multiattribute Decision Making (MADM) based methods were utilized for developing the second module, being TOPSIS with AHP weighting, TOPSIS with FAHP weighting, and Fuzzy TOPSIS (FTOPSIS) with linguistic variables [11]。我们的方案评价提供了数值例子和通过使用一个全面的模拟试验台,模拟实际异构无线环境与WLAN等三个网络共存,谁和无线广域网。不同的无线资源管理(RRM)子系统包括信道分配,叫承认,流动性,传播、实现和交通比较我们的方案与参考算法,即基于rss的负载平衡算法。性能指标,如平均中断概率和切换率是用来评估我们的计划。
本文的其余部分组织如下。节2提出的方案进行了讨论。部分3概述了模拟环境。节4使用不同的性能指标,仿真结果提供。最后,在节5,结束语。
2。提出了方案
无线环境的特征是它的动态特性,固有的不确定性和不精确的参数和约束。网络参数如吞吐量、RSS、网络延迟等本质上不是很精确。由于这种模糊性,这些网络参数的精确测量在无线环境中是一个艰巨的任务。因此,模糊逻辑方法似乎产生更好的结果,用于系统设计时环境。虽然,模糊逻辑可能较慢的垂直切换算法和经典的基于价值的技术可以用来减少切换延迟,这些传统技术无法生产智能和高效的切换决策。因此,我们的计划包含了基于模糊逻辑的技术执行切换需要估计和目标选择。
拟议中的VHONE模块的框图如图1。该模块能够执行传递对于退化的QoS和疲软的RSS,如果其他条件,如不可用一个通道,成为真实的。在下面,每个组件的细节提供支持VHONE模块提供。
2.1。系统参数
该方案利用参数(比如RSS,女士的速度和方向(向/从当前PoA)的移动,距离当前PoA与女士之间,QoS的服务网络。这些参数监测和评估VHONE模块确定VHO迫在眉睫。尽管如此,计划像[4)电池状态女士认为,该方案忽略了它作为最终用户可以控制这个参数通过连接电池充电器,旅行。假设这些参数可以通过一些女士机制;例如,全球定位系统(GPS)模块安装在大多数现代MSs女士能够估算速度和方向。也为简单起见,我们假定女士能够连接不同类型的无线网络WLAN等人,和无线广域网,但在一个给定时刻的时间只是连接到一个特定的类型。的操作范围的网络参数被认为是由我们的方案如表所示1。
2.2。重量计算系统参数
为了指定终端用户的需求和偏好,并区分不同的交通类、优先级权重计算和分配这些网络参数。自从VHONE的目标是最终用户的满意度最大化的质量和接受服务的连续性,更高的权重分配给RSS和qos相关的参数分离出来。此外,由于交通类型如会话、流媒体、互动,和背景有不同的QoS要求(12),重量不同的qos相关的参数包括分离出来的吞吐量,抖动,延迟,PLR也计算和分配。注意,这些权重可以手动分配或计算一定重量后抽取技术。更多细节,读者可以参考(13]。
2.3。RSS使用灰色预测理论预测
在对数正态衰落的无线环境中,更高的传递率以及不必要的传递可能会影响所提供的服务的质量,从而降低了最终用户的满意度。虽然,RSS和阈值和滞后的方法(14)可以减少不必要的传递的数量,这些计划导致电话低数据率和高概率下降以来,在传递的时候,RSS接待从当前PoA可能会变得太弱。在[15)基于GPT的计划(16]提出执行水平的传递;我们使用GPT来确定未来的垂直切换需要基于RSS的预测价值测量从当前行动纲领》。表2显示RSS (prs)值预测使用GPT的三种网络类型。而连续下降模式可以观察到RSS WLAN和谁网络,较弱的RSS的预测值,计算使用GPT,可以帮助减少不必要的调用滴。读者可以参考(13)基于数学细节关于GPT RSS的预测。
2.4。标准化的网络参数
操作参数测量的不同类型的无线网络异构环境中通常是不同的,不具有直接可比性。例如,WLAN的RSS范围和人有很大的不同。因此,一个高价值的RSS测量WLAN可能不被认为是高的人环境。本研究工作提出了并行方法的使用(图2)规范化所有参数通过计算各自的成员值的范围内(0,1)。为每个参数,模糊集与各自的宇宙的话语(最终需氧量)基于出版的标准17,18),创建。
不同的语言变量,比如低、中,这些最终需氧量高用于分区。由于其计算简单,梯形隶属度函数是用来表示这些表示模糊集 在哪里和分别是上下界限。是中心,是顶部的宽度对称梯形。自网络参数可分为类型或成本类型中受益,他们的规范化使用特定的模糊推理规则执行,最大化利益的成员值类型和最小化成本的值类型参数,分别。RSS等受益类型参数,方法生产女士的概率选择基于测量RSS的网络。同样,成本类型参数如延迟、各自的方法估计的概率拒绝网络基于延迟值测量网络。表3和4分别展示了规则集的费斯为RSS(受益类型参数)和开发的延迟(成本类型),测量从人。图3展示了人的模糊集表示RSS,而图4描述了RSS的方法在WAMN环境中,用于规范RSS的值。在FIS,基于规则方法产生一个单值的范围(0.0,1.0),作为一个标准化的参数值。以类似的方式,其他参数归一化的值。
2.5。计算当前PoA QoS的程度
RSS和QoS扮演关键角色是两个重要的因素在决定最终用户的满意度。因此,基于当前服务类型,该方案监控QoS相关的参数提供的服务PoA分离出来,计算QoS的程度的范围(0,1)据 在哪里QoS参数的重量吗(和吞吐量延迟,抖动,PLR)为特定的交通类TC(对话、流媒体、背景或互动)。方程(2)计算加权和会员的QoS参数值(PLR延迟,抖动,吞吐量)。这些参数的变化影响总体程度的QoS。此外,由于QoS需求为各种类型的交通类是不同的,不同的权重对这些交通类型需要计算和分配,专门为QoS相关的参数分离出来。这些权重计算使用不同的MADM算法利用不同的特征和QoS要求交通类的四种类型所定义的3 gpp ts - 23.107规范(12]。
2.6。使用模糊逻辑VHO因子计算
基于当前条件服务行动纲领》,利用四种不同的方法来计算VHO因素反过来决定的价值传递的必要性。为了减少规则和系统的复杂性,三个模糊逻辑控制器结合并行的方式。这三种方法的输出是输入到第四个模糊逻辑控制器产生最终VHO因素。精心设计的规则,Sugeno [19]和Mamdani [20.]类型费斯。这是显示在图2。在接下来的段落,这四个的细节模糊逻辑控制器提供。速度是考虑该方案的一个重要因素。降低中断概率和不必要的传递,MSs和更高的速度和更大的覆盖网络连接无线广域网等领域。基于Sugeno方法与一个输入(MS-Velocity)和三个输出变量是利用。输入变量有三个隶属度函数(低、中、高)和三种输出变量有三个单例隶属度函数(低、中、高)。拒绝的概率输出变量反映了一个女士在一个特定的网络类型在给定输入速度。表5显示了FLC-1的推理规则。女士之间的距离和当前行动纲领》(BS /美联社)决定传递发挥了至关重要的作用。女士之间的距离和当前PoA增加,RSS和其他重要因素的测量值减少。因此,切换变得迫在眉睫。FLC-2的方案设计是基于覆盖由一个特定的网络类型。自三种类型的网络的覆盖区域是不同的,假设在大多数女士将连接到一个行动纲领》,单独的隶属函数与不同最终需氧量设计基于这些网络类型。基于Sugeno方法与一个输入(女士之间的距离和美联社)和一个输出(拒绝网络类型)的概率是为每个网络创建类型。
由于该方案的主要目的是最终用户的满意度最大化的质量和当前利用服务的连续性,RSS和QoS实现这个目标起着非常重要的作用。如果这两个参数低于最低,当前应用程序会话的总体质量减少导致了最终用户的满意度。女士FLC-3旨在确保执行切换之前的这两个因素低于所需的最小网络价值观来维持当前应用的服务质量。自QoS测量从一个网络类型到另一个不同,不同方法设计的三种网络类型。基于Mamdani方法与两个输入(网络prs度和网络QoS度)和一个输出是利用。作为一个例子,FLC-3推理规则的WLAN如表所示6。这些规则表明,低价值的输入为输出变量,导致高价值PRSS-QoS因素,表明更高概率的切换。类似的方法是为谁设计和无线广域网。这三种方法的唯一区别是不同的公司最终需氧量与不同范围为每个网络类型由于不同QoS值。
FLC-4是主要控制器的必要性决定VHOs基于服务行动纲领》的现有条件。这些条件将使用并行方法来产生三种不同的因素。这些因素作为输入Mamdani FLC-4为基础,进而输出当前PoA VHO因素。注意,可以WLAN《行动纲领》,谁,或者无线广域网。减少数量的规则实现(而不是27日19日)由于该方案给了RSS-QoS因素更为重要,因为它扮演了一个关键的角色在决定当前使用的服务质量和最大限度地提高最终用户的满意度。每个隶属度函数的每个参数的细节省略由于空间限制。然而,读者可以参考(13更多信息)。
2.7。切换需要估计
最后传递系数,得到的输出FLC-4比较与预定的阈值来确定是否需要从服务切换PoA。这个阈值的范围(0.0,1.0),计算和优化后进行大量的模拟轮和观察VHO因素由VHONE计算模块。注意价值更高的阈值将阻止必要的传递,导致高概率的下降。另一方面,一个较低的值会导致频繁的和昂贵的传递,导致不必要的浪费系统资源。因此一个平衡值阈值是必需的。这个平衡值是通过执行大量的模拟和观测的需要传递基于不同的输入条件。由于技术的区别,这个值可以选择不同为不同类型的网络,可以为不同的仿真设置和不同数值的参数,并且可以根据网络的灵敏度调整类型。但是,为了简单起见,该方案利用所有三种网络类型的值为0.75。
3所示。模拟环境
VHONE是使用MATLAB实现和评估使用综合试验台开发基于符文的概念(21]。符文模拟器来模拟无线网络是一个特殊的目的。几个RRM模块包括流动性、传播和交通创建使用细胞三共存的网络概念,也就是说,无线局域网,谁和无线广域网。
WLAN的定义与27个细胞半径100米。谁和定义无线广域网12个细胞,每一个半径为375和750米,分别。对所有三种网络类型,标准的六角形状与全向天线被认为是网络中的每一个细胞。一群3细胞形成和总频率范围为每个网络划分其中3细胞。这些分裂的频率重复在每个集群。这样的安排是相同的所有三个网络类型。可用频道每个细胞的总数保持8、12、16 WLAN,人,和无线广域网。不同的渠道网络被认为是正交的。我们考虑路径损耗、阴影衰落和瑞利衰落的传播模型。
绩效评估,我们考虑一个多用户场景,几个海量存储系统(MSs)中加入系统基于泊松到达率和连接时间是基于指数分布的建模。流动模型类似于(21)被认为是在新环境中的海量存储系统(MSs)中分布均匀,每个女士的新方向和速度随机更新基于一个特定的相关性与以前的值。模拟是利用完整VHO算法有两个模块:VHONE作为第一个模块和第二个模块基于TOPSIS-AHP排名目标网络,TOPSIS-FAHP, FTOPSIS算法。两个指标被认为是评估拟议的计划,也就是说,系统中断概率和平均切换率。我们比较的性能提出的方案与现有VHO算法结合了RSS阈值比较和网络负载平衡。评估是基于不同数量的调用每个细胞和多个海量存储系统(MSs)中随机移动抵达1 m / s的速度,5 m / s, 9米/秒。会话交通类是用于获取结果。
4所示。绩效评估
表7描述了两个选择场景参数值集。请注意,除了典型的参数值,模糊变量如低,中,高,附近,远也介绍了表为读者提供一个更好的理解。第一组展示了不同的设置和参数值利用假设终端用户正在观看网络直播记录(流)使用他/她的家里的WLAN。RSS的GPT预测更高价值结合静止的女士(0 m / s),位于距离WLAN接入点(AP),结果在一个低的价值0.25。这个值表明VHONE模块整体传递系数计算基于参数集合1的值。因为这个值小于切换阈值,对WLAN目前设定为0.75,不执行切换和女士仍然连接到当前的行动纲领》(WLAN)。
第二个场景是基于假设最终用户离家工作,开始走向最近的公车站在看同样的网络直播。第二组的参数值(如表所示7)是用于这一场景。当用户正在远离他/她的家里,WLAN-AP之间的距离和增加和RSS女士开始变得虚弱。注意,基于RSS样本,GPT RSS值预测,无法感觉到的女士是WLAN-AP远离。基于参数集合2,VHONE模块计算VHO高于阈值的0.85倍。因此,该模块触发切换,以保证连续性和目前使用的质量服务。
以下两个指标被认为是对该方案进行评估。的平均故障概率的概率是一个统计测量,它定义了一个女士没有收到一个信号与足够的质量在一个特定的位置。这个故障发生在女士的SINR低于规定的阈值。切换的必要性和决定选择最好的网络切换的目标是与此相关的指标。较低的价值这个指标显示大量的海量存储系统(MSs)中,获得足够的信号强度,进而转化为智能和高效的网络选择方案的决策。的平均切换率被定义为传递的数量表现女士在电话联系。度规是至关重要的,因为它会影响服务的质量。较低的价值这个指标是可取的终端用户满意度最大化的保证连续性和服务质量。一定要提到平均切换率成正比女士电池消耗。切换率越高,越快,电池消耗。
数据5,6,7显示平均系统中断概率提供了三种不同算法调用到达每个细胞(1 - 10)基于会话的流量类型。它可以观察到,VHONE计划利用TOPSIS-AHP, TOPSIS-FAHP, FTOPSIS提供显著的性能改进现有的RSS和load-balancing-based方案。在海量存储系统(MSs)中以任何速度移动,FTOPIS优于其他算法的平均中断概率;例如,使用最大数量每单元(10)的电话,一个女士移动9米/秒的速度显示了基于rss的方案改善17%。数据8,9,10描述相同的平均切换率算法利用VHONE。再次VHONE利用FTOPSIS执行比其他算法的显著减少切换率31%,而基于rss的计划,显示了一个非常高的切换率为71%。上述切换率计算平均呼叫到达率10细胞和MSs的9米/秒的速度。这些改进了现有的基于rss的算法表明,该VHONE模块执行切换必要性评估更聪明和高效的方式。这反过来又降低了乒乓效应,节约有限的女士表的电池寿命8总结了故障概率和传递率的百分比为会话交通类基于最大呼叫到达率为10和女士三个不同的速度(1、5、9米/秒)。
5。结论
垂直切换的必要性评估计划(VHONE)提出了以确定正确的时间为未来切换为了保存当前会话的连续性和质量。几个平行的模糊逻辑控制器是利用多个参数测量从当前点的附件(PoA)来计算垂直传递的必要性。这包括当前PoA RSS提供的预测价值的计算运用灰色预测理论(GPT),提供的QoS的程度根据当前类型的交通类(对话、流媒体、互动,或背景),和定向速度的海量存储系统(MSs)中。发现我们的方案提供了更好的结果相比对RSS load-balancing-based算法。例如,使用我们FTOPSIS-based VHO算法,提高了整个系统的中断概率约17%和切换率40%,在海量存储系统(MSs)中移动9米/秒的速度和最大系统加载(10调用每个细胞)。