基于终端移动状态的LGD触发算法

针对垂直切换中LMS预测LGD触发机制没有考虑终端移动状态的问题,提出基于终端移动状态的LGD触发算法,由终端移动模型推导出移动状态(速度和方向)与信号强度的关系,并将信号强度推导值与抽样值加权求和后采用LMS算法预测信号强度的变化趋势。仿真表明,改进后的LMS算法预测误差小,可以降低丢包率和空闲时间。

时间表映射的LGD链路触发网络切换机制

接收信号强度对比理论和LMS预测理论的链路触发机制没有考虑到终端的移动情况,当终端的移动速度较低或者移动方向改变时,会造成无效的网络切换。综合考虑了预估计的网络切换时间,以及采用无线传播模型与移动速度计算出的理论时间,提出了基于时间表映射的链路触发机制。通过映射对比这两个时间表,设置静默时钟的时长,动态确定LGD触发时刻。仿真结果表明,算法不仅降低了无效网络切换率,而且可以节约系统资源。

基于灰色预测的链路即将中断触发算法

及时有效的链路即将中断(LGD)触发机制对网络切换的性能有重要的影响。首先引入IEEE 802.21介质独立切换(MIH)标准,利用MIH提供的信息服务估计出网络切换所需时间,然后提出了一种基于灰色预测的LGD触发机制,通过估计的切换时间建立灰色预测模型,预测出终端的接收信号强度,动态确定触发时刻。并且为了降低预测开销,提出了基于信号衰减检测的灰色预测建模方法。仿真结果表明,算法实现了LGD及时有效地触发,而且可以减少不必要的预测开销,避免了终端资源的浪费。