异构网络下用户移动预测辅助垂直切换算法研究

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1、广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）异构网络下用户移动预测辅助垂直切换算法研究李思思二〇一八年五月二十八日分类号：学校代号：11845UDC：密级：学号：2111505026广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）异构网络下用户移动预测辅助垂直切换算法研究李思思指导教师姓名、职称：程良伦教授学科(专业)或领域名称：计算机科学与技术学生所属学院：计算机学院论文答辩日期：2018年5月28日ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegree

2、ofMaster（MasterofEngineeringScience）UserMotionPredictionAidedVerticalHandoffinHWNsCandidate:SisiLiSupervisor:Prof.LianglunChengMay2018SchoolofComputerScienceandTechnologyGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510006摘要摘要人们对随时随地和快速移动宽带上网的需求

3、呈现出前所未有的增长，曾经单一的网络服务早已无法满足人们当下的需求。为了适应人们日益增长的需求，提出了异构网络融合。为实现异构网络融合，垂直切换作为实现网间实时、快速、高效切换的关键技术具有重要的研究意义。针对异构无线网络的垂直切换技术，国内外很多研究者提出了各具特色的解决方案，但较密集异构网络场景下的垂直切换研究较少。此外，现有大部分的解决方案都是笼统的将切换时机判决过程和网络选择过程杂合在一起，并且以网络为中心进行网络选择。本文根据较密集网络垂直切换的需求，提出一种异构网络下用户移动预测辅助的垂直切换算法，将垂

4、直切换决策过程中切换时机判决子过程和网络选择子过程进行明确划分，分别针对两个过程存在的问题给出相应的解决方案。首先针对基于接收信号强度切换时机判决算法，存在用户高速移动造成频繁调用网络选择算法发起切换请求的问题，提出基于用户移动预测的切换时机判决算法，采用模糊逻辑的思想，选择接收信号强度、移动速度和移动方向作为参数，通过预估终端用户在网络内的持续时间计算切换适宜度。接着，综合考虑网络、用户以及终端三方因素，针对网络覆盖较为密集的场景，提出一种基于服务体验（QoE）的网络选择算法，通过逼近理想解排序技术和灰度关联分析

5、法自适应结合，拟达到提高网络选择精确度且同时降低计算复杂度的目的。仿真实验表明，本文所提切换时机判决算法在选择合适的向上切换和向下切换门限值后，其切换次数、WLAN利用率和不必要切换率的评估结果总体优于基于迟滞判决算法；本文网络选择算法的网络选择结果与应用需求以及用户偏好保持一致，在网络覆盖密度较大场景下，在具有较低的计算复杂度的同时保证了较高的精准度。关键词：异构网络；垂直切换决策；切换时机；网络选择I广东工业大学硕士学位论文ABSTRACTPeopledemandforhigh-speedbandwidthIn

6、ternetaccessanytimeandanywhere,andthisdemandhasshownunprecedentedgrowth.However,anysinglenetworkservicecannotsatisfypeople’scurrentdemand.Thenweproposedheterogeneousnetworkconvergence.Thekeytechnologytoimplementheterogeneousnetworkconvergenceisverticalhandover

7、,whichcanrealizereal-time,fast,andefficienthandoverbetweennetworksandhasimportantresearchsignificanceforimplementing.Manydomesticandforeignscholarshaveputforwardtheirownsolutionstotheverticalhandovertechnologyinheterogeneouswirelessnetworks,butthereisverylittl

8、eresearchontheverticalhandoverindenserheterogeneousnetworks.Inaddition,mostoftheexistingsolutionsgenerallycombinetheprocessofhandovertimingdecisionwiththeprocessofnetworkselection,