基于自适应的多属性垂直切换算法

金彦亮, 白植树,周旭琴,马 威

(上海大学特种光纤与光接入网省部共建重点实验室,上海 200444)

基于自适应的多属性垂直切换算法

金彦亮, 白植树,周旭琴,马 威

(上海大学特种光纤与光接入网省部共建重点实验室,上海 200444)

3G网络和无线局域网融合是下一代移动通信的发展趋势,在两种异构网络之间实现智能切换是融合网络的关键技术.针对多属性垂直算法的分析,提出了一种自适应的多属性垂直切换算法.该算法根据请求业务的不同特性和当前网络状态动态调整层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的参数,从而使得切换算法具有较低的阻塞率和时延,以及较高的带宽使用率.最后对该算法进行了性能仿真,验证了其有效性.

层次分析法;垂直切换;自适应;异构网络

随着无线通信技术的进步,多种网络的融合已成为下一代通信网络的发展趋势.WLAN网络能够提供相对较快的数据速率,但是覆盖范围较小;3G蜂窝网络能够提供广阔的移动服务范围,但是数据速率相对较慢,且业务量分布不均(通常在人群高密集场所业务量较大).由于3G网络无线资源是有限的,不能无限满足用户的需求,为此提出了WLAN-3G融合网络,通过WLAN来实现数据的分流.针对异构网络的垂直切换机制,科研人员提出了多种算法,主要分为以下4类[1-2].第一类是以信号强度为研究对象,当信号强度满足一定条件时,做出切换决定.基于信号强度的决策算法[3-4]当前已被广泛使用,但其过于简单,并没有考虑得到网络的复杂性.第二类是基于多属性判定算法,将网络的带宽、费用、时延等作为参数来寻求代价最小的网络.基于多属性算法[5-6]对网络进行多方面的研究,可使结果更准确.但是由于多属性算法需要对候选网络的判决参数进行准确模型描述,如何对多个参数进行综合统一估测,一直是一个研究热点.第三类是基于人工神经网络和模糊算法[7-8],能够通过自主学习的方式,获取到更加准确的结果,但该算法需要事先进行训练,而且训练较复杂.第四类是基于信噪比,负载均衡[9-10]等因素的切换算法.本研究参考了神经网络的动态特性,提出了一种自适应的多属性算法,可以根据当前的业务和实际参数情况,动态调整权重,从而使该算法具有较低的阻塞率及时延和较高的带宽使用率.

1 层次分析法

1.1 层次分析法简介

层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)是美国运筹学家、匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初提出的,是将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础上进行定性和定量分析的决策方法.在AHP进行判决时,主要经过如下4个步骤:①建立系统的递阶层次结构模型;②构造两两比较判决矩阵;③进行层次单排序和一致性检验;④计算各层元素对系统总目标的组合权重.

1.1.1 建立递阶层次结构模型

首先分析备选网络的可用属性,构造出一个层次分析的结构模型.决策问题被分解成不同的组成部分,然后按照属性将元素分组,形成互补相关的层次,上一层次对相邻的下一层次的部分或全部元素起支配作用.这样就形成了层次间自上而下的逐层支配关系.由于在无线通信过程中的最终目标是选择最佳网络,因此本研究仅考虑影响网络选择的三种因素:带宽、时延、价格.具体的AHP结构如图1所示.

图1 AHP结构Fig.1 Structure of AHP

1.1.2 构造两两比较判决矩阵

在层次结构中,由于同一层次中相对于上层的重要程度不同,因此在单一准则下,采用1～9比例标度法构建两两比较矩阵A,即

式中,aij=1～9.1～9比例标度法可用于表示不同元素之间的比重关系.根据这一思想构建了如下的判决矩阵A:

式中,c1表示带宽,c2表示时延,c3表示价格.

权重的计算方法很多,其中特征根法应用最为广泛,其表达式为

式中,λmax为最大特征根,W为判决矩阵A对应的特征向量.

1.1.3 一致性检验

在构造判决矩阵时,为了避免个人主观认识对结果的影响,AHP算法对n阶判决矩阵进行了次比较,并通过一致性校验来修正矩阵的误差.

步骤1 计算一致性指标CI(consistency index),其表达式为

式中,n为判决矩阵的阶数.

步骤2 查找相应的n的平均随机一致性指标RI(random index).当n=1,2,···,9时,RI参考值如表1所示.

表1 RI值Table 1 Values of RI

步骤3 计算一致性比例.当n＜2时,矩阵必须是对角矩阵;当n≥2时,一致性比例CR(consistency ratio)的表达式为

当CR＜1.0时,表明判决矩阵具有一致性,否则应对判决矩阵进行修改,以保证其一致性.

1.1.4 计算组合权重

在系统决策中,需要在进行了统一性处理后再构建对比矩阵.以带宽为例,当某一时刻移动终端检测到的WLAN网络中的可用带宽为bWLAN,3G网络中的可用带宽为b3G, b=max(bWLAN,b3G)时,则比较第二层的判决矩阵为同理,可得其他参数的矩阵,如时延判决矩阵PD,资费判决矩阵PP.

对上述3个矩阵进行一致性检测,求得这3个矩阵的最大特征根所对应的特征向量如下:带宽的特征向量为Wb,时延的特征向量为Wd,资费的特征向量为Wp,并由这些特征向量组成了第二层的权重矩阵Wc,即Wc={Wb,Wd,Wp}.最终的网络选择结果如式(6)所示.

哪个网络的W值大就表示哪个网络性能好;若二者相同,则表示性能相当.

1.2 算法分析

AHP算法在实际应用中存在以下两点不足:一是不具有业务自适应性,实时业务和非实时业务不作区分;二是AHP算法的权重判决矩阵是根据经验获得的比值,没有考虑根据网络的状态实现权重自适应.在实际应用中,由于两种网络的带宽都足够大,对网络选择的影响应尽量小.反之,当网络的某一参数已经接近最低值,但其他参数却较优,通过AHP算法选择后,仍然选择该网络,从而导致阻塞.

2 自适应的层次分析法

2.1 算法提出

为了解决上述两个问题,本研究提出了自适应的层次分析法.该算法可根据业务选用不同的判决矩阵,并根据网络状态的具体参数,对权重进行修正.

2.2 业务自适应

业务自适应主要是根据业务的不同选择不同的判决矩阵,即针对不同业务,调整其参数对比关系,构建两种不同的判决矩阵,以提高某种参数对网络切换的贡献率.例如,对于实时业务,首先通过降低a12=c1/c2、升高a21=c2/c1,在构造判决矩阵A时,提高了时延参数对目标的贡献率,反之亦然;然后再通过判决矩阵A求出相应的归一化后的特征向量矩阵Wa(见式(6)).

2.3 权重自适应

权重的自适应主要是根据网络状态对式(6)中的Wc进行动态调整.假设采集到的网络带宽为BWLAN和B3G,针对某一个业务,所需的最低带宽要求是α×B,最佳带宽要求是β×B.将检测到的带宽分成3种情况:小于α×B、在α×B和β×B之间、大于β×B.如果不同的网络带宽都大于最佳网络带宽,则该网络参数对整个网络选择的影响可忽略不计.网络带宽越接近最佳值,影响就越小,越接近最低要求值,影响就越大.如果检测到的带宽小于α×B,则排除该网络.带宽表达式为

当min(B3G,BWLAN)＜α×B时,由于存在网络不符合条件,可直接排除,不必执行垂直切换算法.

结合式(5)和(7),得到如下的以带宽为目标的3G网络和WLAN网络的对比矩阵:

由于时延是成本目标,时延的表达式为

当max(D3G,DWLAN)＞β×D时,由于存在网络不符合条件,可直接排除.按照上述提出的修正方式,优化第二层的比较判决矩阵为

本算法只是根据业务类型调整了判决矩阵中某些参数的贡献率,引入了基于网络状态的权重动态调整机制,并没有增加算法的复杂性.相比于传统算法,本算法更具通用性和鲁棒性.

3 性能仿真与分析

3.1 场景模拟

假设在某一WLAN和3G共同覆盖的区域,业务类型有实时与非实时两种.假设实时业务为视音频业务,非实时业务为数据业务.3G的覆盖半径为500 m,WLAN的为100m.为了更好地验证算法,假设除了切换算法外,由其他原因造成的时延忽略不计.实时和非实时业务的参数设置如表2所示,WLAN和3G网络的参数设定如表3所示.

表2 业务参数设置Table 2 Business parameters

表3 网络参数设置Table 3 Network parameters

仿真采用M/M/C/∞排队系统,其中第一个M表示呼叫到达是非记忆Poisson过程,第二个M表示用户服务时间指数分布,C表示可用中继信道数,∞表示对同时服务用户数没有严格限制.当用户发起呼叫时,若发现任何一个信道是空闲的,就可获得服务,否则遍历所有信道.当发现存在某些业务距离结束时间小于本业务的最大时延时间时,该业务呼叫会选择等待,否则阻塞.

3.2 仿真结果与分析

图2～4均为通过Matlab仿真的结果,其中图2为阻塞率的仿真图.可以看出,使用自适应多属性算法可显著降低阻塞率.当话务量增大到一定程度时,3G和WLAN网络的阻塞率逐渐接近.因为当话务量增大到一定值时,3G和WLAN网络的性能均不佳,因此无论选择哪个网络,都会引发阻塞.

图2 阻塞率仿真图Fig.2 Simulation results of blocking rate

图3为平均时延的仿真图.可见,刚开始话务量少,故呼叫无需等待,平均时延小.当话务量增大到一定值时,平均时延基本稳定.此时,虽然话务量进一步增加,但此时的话务阻塞率也增大,接入系统的呼叫数量逐渐趋于系统的最大值,从而使时延变得稳定.而且利用自适应多属性算法的平均信道时延使用率明显小于传统的AHP算法.需要说明的是,平均时延的减小主要是因算法中不再进行信道遍历所致.

图3 平均时延仿真图Fig.3 Simulation results of average time delay

图4为系统带宽使用率的仿真结果.可见,刚开始话务量少,有许多信道处于空闲状态.随着话务量的增加,带宽使用率增长速度变慢,最后趋于稳定.此时,话务量达到一定饱和值,系统各信道都得到了充分的使用,带宽使用率增长速度变慢.

图4 带宽使用率仿真图Fig.4 Simulation results of bandwidth usage

4 结束语

下一代无线网络是融合多种无线接入技术的异构网络.当移动终端处于多种网络共同覆盖的区域时,需要对异构网络进行选择性切换,而影响切换的因素是多方面的.本研究根据多属性切换算法提出了一种参数自适应的AHP算法.通过对业务和环境参数的分析和仿真表明,相比传统的AHP算法,基于自适应的多属性垂直切换算法有效降低了阻塞率和时延,提高了带宽的使用率,提升了异构网络的整体性能.

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本文彩色版可登陆本刊网站查询:http://www.journal.shu.edu.cn

Adaptive vertical hando ffalgorithm in heterogeneous network

JIN Yan-liang,BAI Zhi-shu,ZHOU Xu-qin,MA Wei
(Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai University,Shanghai 200444,China)

Integration of 3G networks and wireless local area networks is a trend of the next generation mobile communication.Vertical hando ffis the basic requirement for convergence of di ff erent access technologies,and therefore receives much attention from the academia and industry.This paper analyzes tradition algorithms and proposes a new algorithm that can adjust parameters according to the business and network status.Simulation results show that the proposed algorithm has low blocking rate,low average time delay,and high bandwidth usage.

analytic hierarchy process(AHP);vertical hando ff;self-adapt;heterogeneous network

TP 393

A

1007-2861(2015)04-0414-08

10.3969/j.issn.1007-2861.2014.05.013

2014-02-13

上海市科委基金重点资助项目(12511503303,14511105602,14511105902);上海大学特种光纤与光接入网重点实验室开放课题资助项目(SKLSFO2012-04);上海市教委基金资助项目;上海微系统所无线通信与传感器网络重点实验室开放课题资助项目

金彦亮(1973—),男,副教授,博士,研究方向为无线传感网、移动通信、无线通信等.

E-mail:jinyanliang@sta ff.shu.edu.cn