基于多属性决策优化的异构无线网络接入的无线资源管理算法

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1、Multi-attributedecisionmakingbasedonoptimalheterogeneouswirelessaccessnetworkADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：NiNieSupervisor：Prof.HeWeiYuSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：TP3学校代号：10561学号：201320130525华南理工大学硕士学位论文基于多属性决策优化的异构无线网络接入选择算法研究作者姓名：聂妮指导教师姓名、职称：

2、俞鹤伟教授申请学位级别：工学硕士学科专业名称：计算机应用技术研究方向：网络与高性能计算论文提交日期：2016年5月1日论文答辩日期：2016年6月4日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：文贵华.委员：俞鹤伟，吕建明，杨灿，吴一民.摘要在移动网络通信技术日新月异的今天，发展了诸如GSM、CDMA、GPRS、WiMAX以及WLAN等多种不同类型网络，异构网络的融合及多网覆盖环境下进行网络接入选择是当前研究的热点和难点。在无线异构网络环境中，不同的接入网络使用的接入技术以及协议标准也各不相同的，不同的业务对网络性能指标的要求也不同。在遵循为用户提

3、供随时最佳连接（alwaysbestconnect）服务的条件下，为减少网络切换延时，本文提出了一个基于信息粒化的SVM（SupportVectorMachine）接受信号强度时序回归预测的方法，首先对接收信号进行归一化处理增大预测准确性，再通过使用SVM对粒化的信号强度进行回归预测，可以在一个相对较小的误差范围内以较高准确率预测出接下来2个时间点终端接收信号的强度，这样就可以提前进行网络选择和切换预测达到减小切换时延的目的。而在异构无线网络的选择接入方面，由于不同的接入网络的带宽，丢包、时延等性能指标的衡量标准各有差异。而现有的研究提出的诸如最接近理想方案算法（Tech

4、niqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution，TOPSIS）算法，虽然综合考虑了多种网络属性对选择接入的影响，但是当某一网络的单一属性值过大的时候，推荐的网络就会偏于单一属性值过大的网络，这就使得推荐网络不是最接近最优方案的网络。因此本文提出了一个多属性均衡接近最优（Multipleattributeequilibriumclosetooptimal，MAECO）的网络选择算法，该算法最核心的思想是设法使多个属性替代最优方案的概率都最大，使得推荐网络的多个属性都最接近最优方案。为验证本文提出算法，构建了一个含有多

5、种网络的异构网络环境，实验结果表明该算法推荐的最佳接入网络与TOPSIS选择的目标网络是一样的。但是在本文提出的仿真环境中修改LTE带宽属性之后的实验结果表明，MAECO算法使得接入网络的信息增益平均波动为1.06，而TOPSIS使得接入网络接近最优方案贴进度的平均波动为1.52，相比之下MAECO算法稳定性能提高了30%。关键词：无线异构网络；SVM；归一化；回归预测；粒化；切换时延；网络接入选择；丢包；MAECO；信息增益IAbstractNowadays,themobilecommunicationtechnologyhaschangedrapidly.Themea

6、nwhile,manydifferenttypesofnetworkssuchasGSM,CDMA,GPRSandWiMAXandWLANarealsodevelopingfast.SohowtochosethetechnologyanduseitselectnetworkaccessinnetworksfusionconditionishotanddifficultpointofcurrentresearchEspecially,therearekindsofaccessnetworkcoverageinthesameareaonheterogeneouswireles

7、snetworks,butuseofaccesstechnologyandprotocolstandardisvariesfromaccessnetworks.Similarly,differentservicesofnetworkalsorequirementthedifferentnetworkperformanceindex.Forthesakeofthebestconnection(alwaysbestconnect)service,thispaperpresentsamethodofreceivedsignalstr