空天异构网络中基于Q学习的切换判决优化算法

小型空中飞行平台在接入空天异构无线网络时,现有切换算法未充分考虑下一时刻网络与用户状态以及用户对不同业务的传输需求。为此,提出一种支持空天异构无线网络的Q学习优化算法。在回报函数中考虑用户体验,将通过综合预测方法获得的当前与下一时刻网络的信干燥比、用户移动速度、网络切换代价、信息传输的时延及网络的拥塞程度作为综合评价参数,同时根据层次分析法确定不同业务类型下的评价参数权值。仿真结果表明,在用户到达率较高、环境干扰强度较强时,相比基于Q学习的切换判决算法,该算法可以有效提高网络切换成功率并降低切换次数,在传输不同类型的业务时,可以提供更优的网络切换策略并降低切换阻塞率。

基于层次分析法的WLAN/蜂窝网络切换判决算法

针对WLAN/蜂窝异构网络的特点,提出了基于层次分析法的网络切换判决算法。算法综合考虑了网络状态及用户业务特征,分别采用SAW法和TOPSIS法对网络组合权向量进行了计算,仿真表明基于层次分析法的TOPSIS法与SAW法相比,更适合时延敏感业务的网络切换判决。

一种SAE异构网络中的预测辅助切换判决算法

针对3GPPR8中基于SAE(system architecture evolution,系统演进架构)的全IP异构网络,提出一种预测辅助的切换判决算法。以往的算法没有考虑移动终端高速运动时对切换效果的不利影响,在此算法中首先提出了一种最大速度的预判决方法,然后根据信号接收强度的历史信息,合理运用卡尔曼滤波预测算法对下一抽样时刻作出快速、准确预测,使移动节点可以对切换触发时机作出准确判断。仿真结果表明该算法提高了切换中的整体性能,并有利于系统运行效率的提升。

基于位置信息的IP层切换判决机制及性能分析

基于IP的移动性管理技术使得移动终端可以在互联网间漫游 ,并且不会改变自己的IP地址 .当同时存在多种类型无线网络的时候 ,如何选择最佳的候选网络 ,何时发起切换等切换判决问题也是提高基于IP的移动性管理性能的重要课题 .提出了一种基于位置信息的切换判决算法 ,使得终端在对自身移动模型预测的基础上 ,做出正确的切换目标和切换时间的选择 ,从理论分析和仿真结果可以看出 ,该算法明显减小了切换次数和丢包率 ,提高了切换的性能 .

HAP网络中的移动预测辅助切换判决算法

在基于高空平台(High Altitude Platform,HAP)的通信网络中,用户在小区间运动时会触发通信切换。采用常规基于信号强度的切换判决方法,门限低易发生乒乓切换,而门限高对于高速用户会发生越区未切换。为提高判决算法对速率的适应性,结合HAP波束覆盖的特点,设计了一种基于移动预测辅助的切换判决算法,利用速度信息预测下一时刻的位置,再根据波束覆盖模型推导其信号强度,以此辅助切换判决。仿真证明该算法在降低切换次数保证切换成功率方面具有较好的性能。

模糊控制在垂直切换判决算法中的应用

为了满足用户的各种通信需求,垂直切换判决算法中考虑的因素越来越多,判决因素的增加,使得切换判决所需的时间延长,不能够实现快而有效的切换判决,影响了移动终端的实用性。并行模糊控制系统使得各判决因素同时进行模糊推理且大大减少模糊规则的数量,降低了切换判决的时延。把网络可用带宽、用户移动速度及网络的服务费用作为判决因素进入并行模糊控制系统,通过用户服务类型的不同,对各判决因素动态地计算相应的权值,同时各判决因素通过模糊控制系统的输出值与权值对应相乘相加,从而得到最优的切换目标网络。仿真结果表明,该算法增强了切换的准确性,减少了不必要的切换,增强了系统性能。

异构网络下一种切换判决算法

基于传统切换算法的不足,提出了GPS辅助条件下位置知晓切换判决算法,实现异构网的切换。该算法综合考虑了网间切换的时延和信令负荷等问题,并对此算法进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法性能相对于传统纯粹基于接收功率的切换算法有显著提升。

基于信号强度与车辆速度的切换判决算法

本文提出了基于接收信号强度与车辆速度的切换判决算法,基于模糊逻辑控制利用速度大小得到动态迟滞参数,并联合接收信号接收强度作为新的触发切换请求的判断依据,并根据速度方向准确评估车辆运动趋势,确定目标基站,避免错误切换次数,减少了切换判决的时间。并搭建仿真平台,对算法性能进行评估。

异构无线网络垂直切换判决技术分析

异构无线网络中移动用户通过在多种接入技术不同异构网络之间漫游,核心问题是通过不同的垂直切换判决策略,选择最合适的接入网络确保多模终端在异构网络移动过程中保持连接。通过对异构网络垂直切换判决方法对比分析,其中接近理想方案的序数偏好法TOPSIS对网络更为敏感,而简单加权法SAW则相对稳定。

智能电网安全策略切换判决算法设计及应用

为了保证效率的基础上提高安全切换裁判算法性能,提出基于效率和性能下的安全策略切换算法,通过网络端实现网络QoS性能的评估,从而降低终端计算工作量及效率;并且因为不同安全应用对QoS具有不同的需求,所以对安全应用业务类型进行全面的考虑,在网络端针对不同业务类型分别进行设计,从而有效满足安全需求;因为现代网络的情况不能够代表未来的网络情况,并且网络情况的变化也会出现一定的趋势;所以,使用此网络状态实现未来网络的预测,能够为安全策略判决切换提供全面的网络信息。

LEO卫星网络切换判决方法研究综述

低地球轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星网络因轨道高度低、传输时延小,可实现全球范围内全天时全天候无缝覆盖,在应急通信、情报侦查和灾害救援等领域得到了广泛应用。然而,由于LEO卫星与终端之间的高速相对运动导致频繁的切换问题,切换判决作为切换中的关键环节,直接影响切换是否能够成功以及切换性能的好坏,是实现可靠平滑切换的重要前提。结合LEO卫星网络切换判决方法研究进展,综述了基于单属性决策和多属性决策的2类切换判决方法;归纳了常用的图论模型切换判决方法;总结了机器学习在LEO卫星网络切换判决中的应用;结合常用评价性能指标对不同切换判决方法进行了对比分析;对未来LEO卫星网络切换研究值得关注的问题进行了展望,为后续相关研究提供解决思路。

简谐振子免疫优化算法求解异构无线网络垂直切换判决问题

本文设计了垂直切换判决方案问题的数学模型,给出了一种基于简谐振子免疫优化算法的垂直切换判决方案.并与文献方案进行了对比实验实验结果表明,本文方案能够有效地平衡网络负载、增加终端电池的生存时间,具有较好的应用价值.

异构网络垂直切换判决策略研究

在异构无线网络中,垂直切换是实现无缝切换的关键环节。本文通过分析垂直切换判决因素和切换判决所面临的难题,对现有的主要判决策略进行了研究和分析,并提出了进一步研究的方向。

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。

异构无线网络垂直切换技术综述

垂直切换是多网融合的基础,是实现异构网络互通、支持不同接入方式无缝衔接的核心技术,目前正在受到业界的重点关注,并成为学术界研究的热点问题。随着无线移动通信技术向接入多元化、网络一体化和应用综合化的方向发展,各种蜂窝移动接入、宽带无线接入和固定接入将共同接入基于IP的统一核心网络,通过网络间的垂直切换,支持用户的移动性和移动过程中业务的连续性。首先给出了垂直切换的定义和基本概念,介绍了垂直切换的分类和基本流程,随后详细论述垂直切换的切换判决和切换执行2个环节。针对切换判决,总结了现有判决算法,重点评述各代表算法工作原理并剖析论其特点和存在的不足。针对切换执行,详述了现有垂直切换执行机制的工作原理和适用场景,并分析其优缺点。最后,对未来垂直切换技术的研究方向进行了展望。

一种支持车-地宽带互联的广义AP间切换模型

针对旅客列车车-地宽带互联的AP(Access Point,接入点)间切换不仅要求切换执行快速、而且要求切换判决迅速的特点,研究如何实现车载通信网关自主快速的AP间切换。为此首先提出狭义和广义AP间切换的概念,以描述车载通信网关自主地从一个AP切换到下一个AP的完整过程,并根据旅客列车宽带Internet应用的需求与特点建立车-地宽带互联的广义切换模型。为实现该模型的AP间切换性能,进一步设计基于RSM的切换判决模型和基于多无线模块的快速AP间切换算法TTBC。研究表明,基于车-地宽带互联的广义切换模型及其切换判决模型,结合快速AP间切换算法TTBC,不仅可将网络中断时间减少至毫秒级,并且可保证切换前后的通信质量,从而实现车载通信网关随旅客列车在不同AP间快速移动时自主快速的AP间切换。

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。

异构网络垂直切换决策研究

在下一代异构无线网中,用户能够通过多接口终端享受接入网的不同服务。切换决策将基于多种协议标准和用户的喜好。本文阐述了判决的过程和依赖的参数,论述了模糊多属性判决算法,并创造性提出了利用过程神经元对异构无线网的判决。

一种适用于GMR-1与FDD-LTE系统间联合切换方法

针对陆地通信与卫星通信间切换研究较少以及其系统间切换研究不成熟的情况,首先对卫星通信GMR-1与陆地通信FDD-LTE间切换技术、切换方法进行了深入的研究,然后通过分析卫星通信与陆地通信各自具有的特点,提出了一种基于TOPSIS(逼近理想点排序法)的联合垂直切换判决算法。将网络的接收信号强度、带宽、时延、费用、满意度5个属性作为TOPSIS算法的输入,并引入切换定时器、总接收信号强度和持续时间进行切换控制,对输出网络进行切换判决,切换正确率得到了很大的提升。这种切换策略与基于滞后门限策略相比,平均切换次数降低,很好地避免了切换中乒乓效应,系统服务等级升高,用户的体验得到改善。

GEO卫星与地面移动通信网络多覆盖下切换研究

通过分析GEO卫星与地面移动通信网络多覆盖下的信号分布特点和终端运动特点,提出了终端在通话过程中切换次数的估计方法。利用切换过程中产生的信令数目、切换延迟、信号质量和丢包情况建立了切换代价模型,以量化切换对通话质量的影响。在此基础上提出了基于代价估计的切换判决算法。仿真结果表明,该算法相比于传统算法,能显著降低高速终端的切换次数和切换延迟,提高了切换效率。