2020 年 12 月 Journal on Communications December 2020
第 41 卷第 12 期 通 信 学 报 Vol.41
No.12
基于 DA 优化模糊神经网络的异构无线网络接入选择算法
钱志鸿,冯一诺,孙佳妮,王雪
(吉林大学通信工程学院,吉林 长春 130012)
摘 要:针对异构无线网络的接入选择问题,在考虑用户业务类型和网络状态的前提下,提出了一种基于蜻蜓算
法优化模糊神经网络的异构无线网络接入选择算法。针对模糊神经网络收敛速度低的问题,利用蜻蜓算法对模糊
神经网络第二层和第五层的隶属度函数参数进行寻优,以得到模糊神经网络隶属度函数参数的初始值。系统根据
不同业务类型下用户对网络的偏好程度和网络的输出评分为用户选择最适合的网络。实验结果表明,利用蜻蜓算
法优化模糊神经网络能够提高模糊神经网络的收敛速度,提高系统吞吐量,降低接入阻塞率,并在一定程度上减
少切换次数。
关键词:异构无线网络;接入选择;模糊神经网络;蜻蜓算法
中图分类号:TN92
文献标识码:A
doi: 10.11959/j.issn.1000−436x.2020230
Access selection algorithm for heterogeneous wireless network
based on DA optimized fuzzy neural network
QIAN Zhihong, FENG Yinuo, SUN Jiani, WANG Xue
College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130012, China
Abstract: To solve the access selection problem of heterogeneous wireless network, an access selection algorithm based
on dragonfly algorithm (DA) optimized fuzzy neural network (FNN) was proposed, considering the user’s business type
and network state. In view of the low convergence speed of the fuzzy neural network, the dragonfly algorithm was used
to optimize the membership function parameters of the second and fifth layers of the fuzzy neural network, so as to obtain
the initial value of membership function parameters of the fuzzy neural network. The most suitable network was selected
for the users according to their preference to the network and the output score of the network under different business
types. The experimental results show that dragonfly algorithm optimization can improve the convergence speed of fuzzy
neural network, improve system throughput, reduce blocking rate, and reduce switching times to some extent.
Key words: heterogeneous wireless network, access selection, fuzzy neural network, dragonfly algorithm
1 引言
社会经济的快速发展、5G 部署的不断推进以
及人们对高质量信息通信的需求等因素促使无线
移动通信技术飞速发展
[1-2]
。下一代无线网络将会
是由多种无线接入技术共同组成,可提供多种接
入方式、支持终端无缝移动的异构无线网络
[3]
。
网络接入选择是异构无线网络融合的关键技术之
一,其主要功能是对用户的接入请求进行控制,
并选择某一个网络为用户提供连接服务
[4]
。如何
在兼顾用户和网络两方面的情况下,为用户选择
最适合的网络并保证用户的服务质量,已经成为
研究热点。
目前,国内外针对异构无线网络接入选择问题
收稿日期:2020−07−03;修回日期:2020−09−21
基金项目:国家自然科学基金资助项目(No.61771219);吉林大学基础科研基金资助项目(No.SXGJQY2017-9, No.2017TD-19)
Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (No.61771219), Fundamental Research Funds of Jilin Universit
(No.SXGJQY2017-9, No.2017TD-19)
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