異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的接入選擇算法研究.pdf

1、隨著無(wú)線通信技術(shù)迅速發(fā)展，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)多元化趨勢(shì)日益明顯，各類無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)作互補(bǔ)所構(gòu)成的異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，成為無(wú)線網(wǎng)絡(luò)發(fā)展融合的必然趨勢(shì)，而合適的網(wǎng)絡(luò)接入選擇是實(shí)現(xiàn)異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)資源管理、提升網(wǎng)絡(luò)容量與用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵。因此，本文主要就如何在異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)有效的接入選擇進(jìn)行研究。
　　網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)發(fā)展趨于多樣化，用戶個(gè)性化需求越來(lái)越突出，由此產(chǎn)生的不同類型業(yè)務(wù)需求也日益明顯，需要區(qū)分業(yè)務(wù)類型進(jìn)行接入選擇；現(xiàn)有接入選擇算法多側(cè)重采用服務(wù)質(zhì)量（

2、QoS，Quality of Service）作為網(wǎng)絡(luò)選擇標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)調(diào)整體網(wǎng)絡(luò)性能，忽略了不同用戶的具體需求；現(xiàn)有的接入選擇算法未考慮到網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息的可用性和動(dòng)態(tài)變化，不能做出有效的選擇決策。
　　針對(duì)上述問(wèn)題，本文引入多臂賭博機(jī)（MAB，Multi-Armed Bandit）相關(guān)理論，在不中斷通信的前提下感知網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化，通過(guò)自學(xué)習(xí)為各類業(yè)務(wù)匹配最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)。首先，對(duì)MAB的具體模型分類進(jìn)行研究歸納，驗(yàn)證此類模型的回報(bào)分布特性，以及不

3、同規(guī)模、不同回報(bào)方差對(duì)決策的影響，實(shí)現(xiàn)算法參數(shù)的選取。
　　其次，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)QoS和用戶體驗(yàn)（QoE，Quality of Experience）屬性，采用層次分析法，定義區(qū)分業(yè)務(wù)類型的歸一化多屬性回報(bào)函數(shù)，用以反饋接入對(duì)用戶的影響；在MAB選擇算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，提出多種多業(yè)務(wù)接入的網(wǎng)絡(luò)選擇算法，將MAB模型中單一決策目標(biāo)，轉(zhuǎn)換為區(qū)分業(yè)務(wù)的多目標(biāo)決策。此類接入選擇算法在考慮QoS的同時(shí)注重用戶需求，利用MAB模型自身的自學(xué)習(xí)

4、特性感知網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化，為各類業(yè)務(wù)接入最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)，更好的利用已有信息，加快算法收斂速度。通過(guò)仿真，比較各算法的接入選擇性能。
　　最后，對(duì)連續(xù)時(shí)間MAB（CTMAB，Continuous Time Multi-Armed Bandit）模型進(jìn)行研究，提出了考慮業(yè)務(wù)垂直切換的接入選擇算法。CTMAB考慮了回報(bào)的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)，引入回報(bào)率作為決策反饋；利用 CTMAB這一特性，定義回報(bào)與切換代價(jià)的比值為回報(bào)率；將各業(yè)務(wù)在其持續(xù)時(shí)間內(nèi)劃分為若干決