專利名稱：基于認(rèn)知的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)路由方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域，涉及路由方法，具體的說是一種在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中基 于認(rèn)知的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)路由方法，用于無線網(wǎng)絡(luò)中移動(dòng)終端在多種網(wǎng)絡(luò)重疊覆蓋的區(qū)域選擇一 條合適的路徑傳輸業(yè)務(wù)。
背景技術(shù)：
隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，由于現(xiàn)在的頻譜資源都是固定分配的，整個(gè)頻譜空間 中可用的頻譜資源越來越少，頻譜資源分配不均已是目前亟待解決的問題之一。由于當(dāng)前 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境受到多種因素如頻譜資源的緊缺、電波傳輸特性的約束等方面的制約而無法繼續(xù) 擴(kuò)展，因此需要研究一種能夠充分利用各種網(wǎng)絡(luò)的資源并保證網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的提高的新技 術(shù)。未來網(wǎng)絡(luò)的趨勢(shì)是逐步走向認(rèn)知化、融合化、泛在化，即認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)。認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)是具 備一個(gè)通過感知當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)條件并做出計(jì)劃與決策，從而根據(jù)條件做出進(jìn)一步的行動(dòng)的認(rèn)知 過程的網(wǎng)絡(luò)體系，能夠?qū)W習(xí)和預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境并以此做出隨后的決策。同時(shí)，多種網(wǎng)絡(luò)融合也 是未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的趨勢(shì)所在，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合具有多方面的優(yōu)勢(shì)，如提高網(wǎng)絡(luò)可擴(kuò)展性，充分 利用網(wǎng)絡(luò)資源，更好的滿足用戶需求等。因此，需要設(shè)計(jì)一種合理的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)路由方法來解 決以上問題，即在多種網(wǎng)絡(luò)重疊覆蓋區(qū)域都希望能選擇一個(gè)最合適當(dāng)前用戶的網(wǎng)絡(luò)用戶傳 輸業(yè)務(wù)。在具有認(rèn)知能力的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，如何合理利用網(wǎng)絡(luò)資源并盡可能滿足用戶和 網(wǎng)絡(luò)的雙方需求，用戶如何通過自身的認(rèn)知能力選擇一個(gè)合適的網(wǎng)絡(luò)傳輸業(yè)務(wù)，即進(jìn)行網(wǎng) 絡(luò)切換，以達(dá)到網(wǎng)絡(luò)性能的提高，是路由選擇算法的難點(diǎn)所在。目前出現(xiàn)很多關(guān)于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇方法的研究，現(xiàn)今已有算法主要是基于模糊邏輯 的算法，基于某些因素如RSS，功率，時(shí)延等QoS需求的算法，基于效用的網(wǎng)絡(luò)選擇算法，以 及基于確定參數(shù)加權(quán)的決策方法等。這些算法僅考慮了網(wǎng)絡(luò)的部分環(huán)境因素，沒有考慮用 戶喜好與用戶類型和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之間的相互作用，而且也忽視了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)復(fù)雜的環(huán)境 特性，無法很好的適應(yīng)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜異構(gòu)性和動(dòng)態(tài)變化性，并且不能對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行認(rèn) 知和預(yù)測(cè)，無法達(dá)到未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢(shì)的要求。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的在于克服上述已有技術(shù)的不足，提供一種基于認(rèn)知的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)路由方 法，以適應(yīng)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)變化性，綜合考慮用戶喜好與用戶類型和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之 間的相互作用，對(duì)環(huán)境進(jìn)行認(rèn)知和預(yù)測(cè)，滿足未來網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的需求。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的路由方法包括如下步驟(1)移動(dòng)終端周期性的獲取當(dāng)前可用的網(wǎng)絡(luò)類型，感知網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)，采用 Q-Iearning方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)獲取各網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)的估計(jì)值，并求出端到端時(shí) 延及其估計(jì)值；(2)移動(dòng)終端根據(jù)獲得的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)可用帶寬f。ap、網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用f_。和端到端時(shí)延Tt。tal進(jìn)行歸一化處理，獲取端到端時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)可用帶寬和網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用的權(quán) 重值，并通過以下函數(shù)式，選擇效用值最大的網(wǎng)絡(luò)<formula>formula see original document page 5</formula>其中，<formula>formula see original document page 5</formula>是基于多參數(shù)的效用 函數(shù)，O1為網(wǎng)絡(luò)剩余可用帶寬的權(quán)重值，ω2為網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用的權(quán)重值，ω3為端到端時(shí)延 的權(quán)重值，以上權(quán)重值采用層次分析法求得；(3)根據(jù)獲得的效用值最大的網(wǎng)絡(luò)，移動(dòng)終端以概率P = 0. 9選擇該網(wǎng)絡(luò)，以概率 I-P選擇其它可用的網(wǎng)絡(luò)，作為用于業(yè)務(wù)傳輸?shù)哪繕?biāo)網(wǎng)絡(luò)；(4)移動(dòng)終端根據(jù)獲得的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行業(yè)務(wù)傳輸，判斷該目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)與當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò) 是否相同，如果相同，則移動(dòng)終端直接用該網(wǎng)絡(luò)傳輸業(yè)務(wù)；否則，移動(dòng)終端發(fā)出切換請(qǐng)求，從 當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)切換到目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中，將業(yè)務(wù)通過目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)傳輸，同時(shí)更新網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)以及 各狀態(tài)的估計(jì)值，當(dāng)業(yè)務(wù)傳送到骨干網(wǎng)中時(shí)，移動(dòng)終端對(duì)骨干網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)也做出一樣的行 為，以保證業(yè)務(wù)傳輸路徑的最優(yōu)化。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點(diǎn)1)本發(fā)明由于在移動(dòng)終端在業(yè)務(wù)傳輸過程中利用對(duì)環(huán)境的認(rèn)知能力，對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境 狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)與估計(jì)，使得移動(dòng)終端獲取的環(huán)境狀態(tài)情況更加逼近真實(shí)情況，而不是一味 地相信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)的歷史信息，且能預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)未來一段時(shí)間的環(huán)境狀態(tài)趨勢(shì)，有利于移 動(dòng)終端做出符合網(wǎng)絡(luò)資源分配情況的選擇，降低了網(wǎng)絡(luò)擁塞的產(chǎn)生，也在網(wǎng)絡(luò)資源分配以 及網(wǎng)絡(luò)資源利用率上得到很好的改善與提高；2)本發(fā)明由于在移動(dòng)終端采用結(jié)合多參數(shù)的效用函數(shù)作為選擇網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)則，因而 減少了移動(dòng)終端對(duì)單個(gè)環(huán)境因素的過分依賴，更符合移動(dòng)終端所處的整體網(wǎng)絡(luò)環(huán)境情況， 以便于移動(dòng)終端選擇更符合自身要求的網(wǎng)絡(luò)用于業(yè)務(wù)傳輸，能達(dá)到網(wǎng)絡(luò)資源的均衡以及網(wǎng) 絡(luò)資源利用率的提高；3)本發(fā)明由于在移動(dòng)終端采用以一定概率來選擇用于傳輸業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)，通過減小 移動(dòng)終端始終選擇某一個(gè)效用最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)的概率，降低由此引起的網(wǎng)絡(luò)擁塞，從而降低了 業(yè)務(wù)丟包率，提高了業(yè)務(wù)成功傳輸?shù)母怕?；也提高了一部分次?yōu)網(wǎng)絡(luò)的利用率，從而在資源 利用率上得到改善。仿真結(jié)果表明，與現(xiàn)有方法相比，本發(fā)明提高了網(wǎng)絡(luò)資源利用率以及業(yè)務(wù)傳輸?shù)?成功概率，降低了業(yè)務(wù)傳輸?shù)亩说蕉藭r(shí)延以及丟包率，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡，提高了網(wǎng)絡(luò)通 信性能。


圖1是本發(fā)明使用的基本應(yīng)用場景圖；圖2是本發(fā)明的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)路由方法流程圖；圖3是本發(fā)明使用的場景拓?fù)鋱D；圖4是現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)路由方法獲得的丟包率仿真圖；圖5是現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)路由方法獲得的網(wǎng)絡(luò)成功傳輸比率仿真圖；圖6是現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)路由方法獲得的端到端時(shí)延仿真圖；圖7是本發(fā)明提出的網(wǎng)絡(luò)路由方法獲得的丟包率仿真圖8是本發(fā)明提出的網(wǎng)絡(luò)路由方法獲得的網(wǎng)絡(luò)成功傳輸比率仿真圖；圖9是本發(fā)明提出的網(wǎng)絡(luò)路由方法獲得的端到端時(shí)延仿真圖。
具體實(shí)施方式

為清楚說明本發(fā)明中的方法，下面給出了應(yīng)用場景圖及流程圖并結(jié)合附圖詳細(xì)說 明。本發(fā)明應(yīng)用在如圖1所示的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景中，該場景為在一個(gè)由無線局域 網(wǎng)WLAN，通用分組無線網(wǎng)絡(luò)GPRS和廣帶無線接入網(wǎng)絡(luò)WiMAX的多種類型的網(wǎng)絡(luò)部分重疊覆 蓋的區(qū)域，當(dāng)前移動(dòng)終端在業(yè)務(wù)傳輸過程中可以選擇已覆蓋到本身的任何一個(gè)網(wǎng)絡(luò)用于傳 輸業(yè)務(wù)，而非局限于某種特定的網(wǎng)絡(luò)；移動(dòng)終端為找到一個(gè)更符合當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)情況 且滿足自身需求的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行業(yè)務(wù)傳輸，在整個(gè)過程中需要移動(dòng)終端在多種網(wǎng)絡(luò)之間選擇其 中一個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行業(yè)務(wù)傳輸，并且不斷預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)的情況，從而獲得一條傳輸業(yè)務(wù)的 最佳路徑。參照?qǐng)D2，本發(fā)明的路由步驟如下步驟1，移動(dòng)終端周期性獲取當(dāng)前可用的網(wǎng)絡(luò)集合Net(i) = {N(j), j = 1 η} 及其對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)，其中網(wǎng)絡(luò)類型包括無線局域網(wǎng)WLAN、通用分組無線網(wǎng)絡(luò)GPRS和 廣帶無線接入網(wǎng)絡(luò)WiMAX，移動(dòng)終端當(dāng)前使用的網(wǎng)絡(luò)為N(i)，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)包括網(wǎng)絡(luò)可用 帶寬f。ap、網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用fPri。以及數(shù)據(jù)傳輸速率rat(N(i)，N(j))、切換時(shí)延sw(N(i)，N(j)) 和接入時(shí)延ac(N(i)，N(J))；將效用值最大的網(wǎng)絡(luò)序號(hào)net_nUm的初始值置為0，時(shí)延估計(jì)
值初始置為30，最大效用值max初始置為0。步驟2，移動(dòng)終端根據(jù)獲得的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)，采用具有認(rèn)知能力的Q-Iearning方 法預(yù)測(cè)與估計(jì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)，根據(jù)以下公式，獲得各狀態(tài)的估計(jì)值，求出所需的端到端時(shí)延
Ttotal以及時(shí)延估計(jì)值込、(#(/),#(_/·))rat_e (N(i)，N(j)) = rat (N(i)，N(j)) + λ rat [rat_e (N(i)，N(j)) -rat (N(i)， N(j))]ac_e (N (i)，N (j)) = ac (N (i)，N (j)) + λ ac [ac_e (N (i)，N (j)) -ac (N (i)，N (j))]sw_e (N (i)，N (j)) = sw(N (i)，N (j)) + λ sw [sw_e (N (i)，N (j)) -sw (N (i)，N (j))]Ttolal = sw—e(N(i),N(J)^ac_<N{f),N(J))+pk/ra—式N{i\N{jy}+ min &^N(J)Mk))
keNet(f)JQt_e,(7V(0,iV(y)) = Λ Qt_e;(7V(/),iV(y)) + (1 - A)[ry + max Qt_e7("(/)，>'⑷)]
J keNet{j)J其中，rat_e(N(i)，N(j))為數(shù)據(jù)傳輸速率估計(jì)值，λ rat為數(shù)據(jù)傳輸速率的估計(jì)速 度，sw_e(N(i)，N(j))為從網(wǎng)絡(luò)N⑴切換到網(wǎng)絡(luò)N(j)所需的切換時(shí)延估計(jì)值，Xsw為切換 時(shí)延的估計(jì)速度，ac_e(N(i)，N(j))為接入時(shí)延估計(jì)值，λ a。為接入時(shí)延的估計(jì)速度，pk為
要傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)大小，TV(Q)為業(yè)務(wù)從網(wǎng)絡(luò)N(j)通過網(wǎng)絡(luò)N(k)傳輸?shù)亩说蕉藭r(shí)
延估計(jì)值，λ為Q值的估計(jì)速度，為業(yè)務(wù)從網(wǎng)絡(luò)N(j)傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)N(j)所獲得的效用值。步驟3，移動(dòng)終端根據(jù)獲得的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)可用帶寬、網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用以及 端到端時(shí)延，通過以下公式進(jìn)行歸一化處理<formula>formula see original document page 7</formula>其中BWmin為網(wǎng)絡(luò)可獲得的最小可用帶寬，BWmax為網(wǎng)絡(luò)可獲得的最大可用帶寬， Pricemin為網(wǎng)絡(luò)使用需付的最小費(fèi)用，Pricemax為網(wǎng)絡(luò)使用需付的最大費(fèi)用，Tmin為業(yè)務(wù)傳輸 的最小端到端時(shí)延，Tfflax為業(yè)務(wù)傳輸允許的最大端到端時(shí)延。步驟4，移動(dòng)終端根據(jù)獲得的端到端時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)可用帶寬和網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用的歸一化 值，采用層次分析法獲取端到端時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)可用帶寬和網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用的權(quán)重值，根據(jù)三者不 同的相對(duì)影響程度分配影響程度等級(jí)，各等級(jí)的值可在1 9之內(nèi)的整數(shù)中隨機(jī)選取，影響 程度等級(jí)越高，選擇的數(shù)值越小，反之，影響程度等級(jí)越低，選擇的數(shù)值越大，假設(shè)首次隨機(jī) 選取的影響程度等級(jí)為1、2、5，得到一個(gè)由影響程度等級(jí)構(gòu)成的比較矩陣W
<formula>formula see original document page 7</formula>步驟5，根據(jù)獲得的比較矩陣W，通過IW-XmaxEl =0求出最大特征值λ _，其中E 為3X3的單位矩陣；然后由一致性指標(biāo)公式CI= (λ_-η)/(η-1)求出Cl，其中η為比較 矩陣W的維數(shù)；并根據(jù)獲得的一致性指標(biāo)Cl，由一致性比率指標(biāo)公式CR = CI/RI求出CR，其 中RI為隨機(jī)一致性指標(biāo)，不同的η值有固定的RI值，可通過查找隨機(jī)一致性指標(biāo)表得到。步驟6，根據(jù)求得的CR判斷矩陣是否能夠接受，當(dāng)CR < 0. 1時(shí)認(rèn)為比較矩陣W可 以接受，則通過Wx= λΜχΧ求出最大特征值λ_對(duì)應(yīng)的特征向量χ = (χι，χ2，χ3)τ，將求得 的X1, x2，X3值作為時(shí)延、帶寬以及費(fèi)用的權(quán)重值ω” ω2，ω 3，完成各個(gè)狀態(tài)的權(quán)重值求解 過程；否則，認(rèn)為比較矩陣W不能接受，則繼續(xù)執(zhí)行步驟3重新選擇能夠接受的比較矩陣，再 計(jì)算權(quán)重值。步驟7，根據(jù)獲得的權(quán)重值，采用基于多參數(shù)的效用函數(shù)，綜合各種參數(shù)對(duì)路由選 擇的效用，通過以下函數(shù)式，選擇效用值最大的網(wǎng)絡(luò)并將對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)序號(hào)存儲(chǔ)在net_nUm中Max Ui = Fi (fcap, fpric, Ttotal)Fi (fcap, fpric, Ttotal) = ω : (Bfffflax-fcap) + ω 2fpric+ ω 3Ttotal其中，O1為網(wǎng)絡(luò)剩余可用帶寬的權(quán)重值，BWmax為該網(wǎng)絡(luò)分配的總帶寬，ω2為網(wǎng)絡(luò) 使用費(fèi)用的權(quán)重值，ω3為端到端時(shí)延的權(quán)重值。步驟8，根據(jù)獲得的效用值最大的網(wǎng)絡(luò)，移動(dòng)終端在W，l]區(qū)間內(nèi)隨機(jī)選取一個(gè)實(shí) 數(shù)作為選擇網(wǎng)絡(luò)的概率P，如果P < 0. 9成立，則移動(dòng)終端選擇效用值最大的網(wǎng)絡(luò)作為傳輸 業(yè)務(wù)的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，否則在集合Net (i) = {N(j), j = 1 η}中隨機(jī)取任意一個(gè)可用網(wǎng)絡(luò)作 為目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。步驟9，移動(dòng)終端根據(jù)獲得的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行業(yè)務(wù)傳輸，判斷該目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)與當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)是否相同，如果相同，則移動(dòng)終端直接用該網(wǎng)絡(luò)傳輸業(yè)務(wù)；否則，移動(dòng)終端發(fā)出切換請(qǐng)求， 從當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)切換到目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中，將業(yè)務(wù)通過目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)傳輸。步驟10，移動(dòng)終端完成以上的業(yè)務(wù)傳輸后，重新更新網(wǎng)絡(luò)及其環(huán)境狀態(tài)參數(shù)，即把 切換后的網(wǎng)絡(luò)作為移動(dòng)終端當(dāng)前使用的網(wǎng)絡(luò)，并獲取該網(wǎng)絡(luò)下的新的環(huán)境狀態(tài)參數(shù)，繼續(xù) 選擇用于業(yè)務(wù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)，當(dāng)業(yè)務(wù)傳送到骨干網(wǎng)中時(shí)，移動(dòng)終端對(duì)骨干網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)也做出 一樣的行為，以保證業(yè)務(wù)傳輸路徑的最優(yōu)化。本發(fā)明的效果可以通過以下仿真進(jìn)一步說明仿真條件采用MATLAB的仿真環(huán)境。圖3是本發(fā)明方法的應(yīng)用場景拓?fù)鋱D，該拓?fù)鋱D表示移動(dòng)終端需要將業(yè)務(wù)從源端 網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到目的端網(wǎng)絡(luò)，其中節(jié)點(diǎn)1為源端網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)9為目的端網(wǎng)絡(luò)，移動(dòng)終端可以自由 接入任何網(wǎng)絡(luò)傳輸業(yè)務(wù)。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境包括WLAN、WiMAX、GPRS網(wǎng)絡(luò)及其相應(yīng)的骨干網(wǎng)絡(luò)，不同 類型的網(wǎng)絡(luò)有不同的數(shù)據(jù)傳輸速率、接入時(shí)延、分配的網(wǎng)絡(luò)可用帶寬以及網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用。移 動(dòng)終端當(dāng)前使用的網(wǎng) 絡(luò)為WLAN網(wǎng)絡(luò)。如圖4，圖5和圖6所示，在采用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)路由方法中，由于受到不同類型的網(wǎng)絡(luò) 之間資源不能共享的約束，大量業(yè)務(wù)到達(dá)會(huì)使當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)長期處于擁塞飽和狀態(tài)，因而到達(dá) 的業(yè)務(wù)無法立即得到服務(wù)，造成計(jì)時(shí)器超時(shí)，使得丟包率迅速增加，網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)成功傳輸比 率因大量的丟包而呈現(xiàn)大幅度的下降，等待服務(wù)的業(yè)務(wù)也因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)擁塞而被迫停止等待傳 輸，因而端到端時(shí)延也迅速增加；同時(shí)，由于網(wǎng)絡(luò)之間資源不能共享，網(wǎng)絡(luò)間不均勻的業(yè)務(wù) 到達(dá)使得各網(wǎng)絡(luò)之間負(fù)載不均衡，資源利用率相對(duì)較低。如圖7，圖8和圖9所示，采用本發(fā)明提出的方法，移動(dòng)終端具有對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的認(rèn) 知能力，能夠通過感知網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)來對(duì)網(wǎng)絡(luò)做出相應(yīng)的有效的估計(jì)和預(yù)測(cè)，然后根據(jù)預(yù) 測(cè)情況通過采用多參數(shù)的效用函數(shù)作為選擇網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)則，并以一定概率選擇一個(gè)用于業(yè)務(wù) 傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)不一定是當(dāng)前使用的網(wǎng)絡(luò)。因此，在大量業(yè)務(wù)到達(dá)時(shí)，由于移動(dòng)終端的 認(rèn)知能力使得選擇的網(wǎng)絡(luò)能夠獲知網(wǎng)絡(luò)的擁塞情況，因此業(yè)務(wù)不會(huì)被大量阻塞，丟包率只 有較小幅度增加的趨勢(shì)，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)成功傳輸比率也不會(huì)因?yàn)榇罅繕I(yè)務(wù)的到達(dá)而大幅度的降 低，端到端時(shí)延也只是緩慢的增加而后降低到一定的值后就不再有較大波動(dòng)?？梢姳景l(fā)明 的方法能更好的實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源負(fù)載均衡，提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率，改善網(wǎng)絡(luò)性能。
權(quán)利要求
一種基于認(rèn)知的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)路由方法，包括如下步驟(1)移動(dòng)終端周期性的獲取當(dāng)前可用的網(wǎng)絡(luò)類型，感知網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)，采用Q-learning方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)獲取各網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)的估計(jì)值，并求出端到端時(shí)延及其估計(jì)值；(2)移動(dòng)終端根據(jù)獲得的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)可用帶寬fcap、網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用fpric和端到端時(shí)延Ttotal進(jìn)行歸一化處理，獲取端到端時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)可用帶寬和網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用的權(quán)重值，并通過以下函數(shù)式，選擇效用值最大的網(wǎng)絡(luò)Max Ui＝Fi(fcap，fpric，Ttotal)其中，F(xiàn)i(fcap，fpric，Ttotal)＝ω1(BWmax-fcap)+ω2fpric+ω3Ttotal是基于多參數(shù)的效用函數(shù)，ω1為網(wǎng)絡(luò)剩余可用帶寬的權(quán)重值，ω2為網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用的權(quán)重值，ω3為端到端時(shí)延的權(quán)重值，以上權(quán)重值采用層次分析法求得；(3)根據(jù)獲得的效用值最大的網(wǎng)絡(luò)，移動(dòng)終端以概率P＝0.9選擇該網(wǎng)絡(luò)，以概率1-P選擇其它可用的網(wǎng)絡(luò)，作為用于業(yè)務(wù)傳輸?shù)哪繕?biāo)網(wǎng)絡(luò)；(4)移動(dòng)終端根據(jù)獲得的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行業(yè)務(wù)傳輸，判斷該目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)與當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)是否相同，如果相同，則移動(dòng)終端直接用該網(wǎng)絡(luò)傳輸業(yè)務(wù)；否則，移動(dòng)終端發(fā)出切換請(qǐng)求，從當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)切換到目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中，將業(yè)務(wù)通過目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)傳輸，同時(shí)更新網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)以及各狀態(tài)的估計(jì)值，當(dāng)業(yè)務(wù)傳送到骨干網(wǎng)中時(shí)，移動(dòng)終端對(duì)骨干網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)也做出一樣的行為，以保證業(yè)務(wù)傳輸路徑的最優(yōu)化。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)選擇路由方法，其中步驟(1)所述的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)， 包括網(wǎng)絡(luò)可用帶寬f。ap、網(wǎng)絡(luò)使用費(fèi)用fpH。以及數(shù)據(jù)傳輸速率rat(N(i)，N(j))、切換時(shí)延 sw (N⑴，N (j))和接入時(shí)延ac (N⑴，N (j))。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)選擇路由方法，其中步驟(1)所述的感知網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)， 如下步驟進(jìn)行(3a)移動(dòng)終端獲取當(dāng)前可用的所有網(wǎng)絡(luò)類型，用集合Net(i)表示，Net(i) = {N(j), j = 1 n}，網(wǎng)絡(luò)類型包括無線局域網(wǎng)WLAN，通用分組無線網(wǎng)絡(luò)GPRS和廣帶無線接入網(wǎng)絡(luò) WiMAX ；(3b)針對(duì)網(wǎng)絡(luò)類型，獲取其對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)，并通過下式得到數(shù)據(jù)傳輸速率，接入 時(shí)延以及切換時(shí)延的估計(jì)值rat_e (N ⑴，N (j)) = rat (N (i)，N (j)) + 入 rat [rat_e (N (i)，N (j)) -rat (N (i)，N (j))] ac_e (N (i)，N (j)) = ac (N (i)，N (j)) + 入 ac [ac_e (N (i)，N (j)) -ac (N (i)，N (j))] sw_e (N(i)，N(j)) = sw(N(i)，N(j)) + 入 sw[sw_e (N(i)，N(j)) -sw(N(i)，N(j))] 其中，入@為數(shù)據(jù)傳輸速率的估計(jì)速度，rat_e(N(i)，N(j))為數(shù)據(jù)傳輸速率的估計(jì)值， 入3。為接入時(shí)延的估計(jì)速度，ac_e(N(i)，N(j))為接入時(shí)延的估計(jì)值，X sw為切換時(shí)延的估 計(jì)速度，sw_e(N(i),N(j))為切換時(shí)延的估計(jì)值；(3c)根據(jù)上述得到的估計(jì)值，通過下式得到移動(dòng)終端在業(yè)務(wù)傳輸時(shí)所需的端到端時(shí)延Ttotal :<formula>formula see original document page 2</formula>其中，pk為業(yè)務(wù)大小，pk/rat_e(N(i), N(j))為業(yè)務(wù)在網(wǎng)絡(luò)之間傳輸所需的時(shí)間，為t務(wù)從_絡(luò)N(j) fflilN^N(k)傳輸所fW勺端到端W延估i十值；(3d)移動(dòng)終端對(duì)于獲取的環(huán)境狀態(tài)，采用Q-learning方法進(jìn)行估計(jì)，得到業(yè)務(wù)從網(wǎng)^ N(i)通過網(wǎng)絡(luò)N(j)繼續(xù)傳輸?shù)亩说蕉藭r(shí)延估計(jì)值<formula>formula see original document page 3</formula>其中，A為Q值的估計(jì)速度，為業(yè)務(wù)從網(wǎng)絡(luò)N(i)傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)N(j)所獲得的效用值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)選擇路由方法，其中步驟(2)所描述的狀態(tài)權(quán)重值 2，《3，通過以下步驟求得(4a)根據(jù)時(shí)延、帶寬以及費(fèi)用相對(duì)于移動(dòng)終端的影響程度，分配三者不同的影響程度 等級(jí)，各等級(jí)的值可在1 9之內(nèi)的整數(shù)中隨機(jī)選取，影響程度等級(jí)越高，選擇的數(shù)值越小， 反之，影響程度等級(jí)越低，選擇的數(shù)值越大，假設(shè)首次隨機(jī)選取的影響程度等級(jí)為1、2、5，得 到一個(gè)由影響程度等級(jí)構(gòu)成的比較矩陣W <formula>formula see original document page 3</formula> (4b)根據(jù)獲得的比較矩陣W，通過| W- A _E | = 0求出最大特征值\ _，其中E為3 X 3 的單位矩陣；(4c)根據(jù)獲得的最大特征值入.，由一致性指標(biāo)公式CI = (Afflax-n)/(n-l)求出CI， 用該指標(biāo)進(jìn)行一致性校驗(yàn)，其中n為比較矩陣W的維數(shù)；(4d)根據(jù)獲得的一致性指標(biāo)CI，由一致性比率指標(biāo)公式CR = CI/RI求出CR，其中RI 為隨機(jī)一致性指標(biāo)，不同的n值有固定的RI值，可通過查找隨機(jī)一致性指標(biāo)表得到；(4e)當(dāng)CR<0. 1時(shí)，認(rèn)為比較矩陣W可以接受，則通過Wx=入.求出最大特征值入. 對(duì)應(yīng)的特征向量x= 0^，&，。\將求得的^2，知值作為各個(gè)狀態(tài)的權(quán)重值…，《2，《3， 完成各個(gè)狀態(tài)的權(quán)重值求解過程；否則，認(rèn)為比較矩陣W不能接受，則繼續(xù)執(zhí)行步驟(4a)重 新選擇能夠接受的比較矩陣，再計(jì)算權(quán)重值。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于認(rèn)知的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)路由方法，主要解決現(xiàn)有方法僅考慮網(wǎng)絡(luò)部分環(huán)境因素，忽略異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的動(dòng)態(tài)復(fù)雜性，無法對(duì)環(huán)境進(jìn)行認(rèn)知與預(yù)測(cè)的問題，其步驟為首先，判斷當(dāng)前可用的網(wǎng)絡(luò)類型，感知網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)，采用Q-learning方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)并求出端到端時(shí)延及其估計(jì)值；其次，根據(jù)感知的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)，采用基于多參數(shù)的效用函數(shù)得到各網(wǎng)絡(luò)的效用值；然后以概率P＝0.9選擇效用值最大的網(wǎng)絡(luò)，以概率1-P選擇其他可用網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)；最后，用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)傳輸業(yè)務(wù)，執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)切換，同時(shí)更新網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)。本發(fā)明提高了網(wǎng)絡(luò)資源利用率，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡，可用于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中。
文檔編號(hào)H04W40/02GK101835235SQ20101015501
公開日2010年9月15日 申請(qǐng)日期2010年4月23日 優(yōu)先權(quán)日2010年4月23日
發(fā)明者劉勤, 吳曉慶, 張文柱, 李建東, 李紅艷, 李維英, 盛敏, 趙林靖 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)