论文研究-基于多维标度的动态网络选择算法.pdf

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异构无线网络的网络选择问题中,除了考虑多属性的网络参数外,还需考虑无线信道的时变性特征。针对这两个考虑因素,提出了一种基于多维标度的新的动态网络选择算法,可将多属性判决的网络选择问题近似转化为一个低维的拟合构图,并能反映不同时刻同个网络的变化。仿真结果表明,在不考虑负载的情况下,提出的算法能有效地选择出适合于移动终端当前业务的网络,并能在低维坐标系中直观地观察网络间的区别。
曾旭斌,原玲:基于多维标度的动态网络选择算法 2014,50(1)85 W-x1),1-1,2…,m=12…m球坐标系中半径r(=2,3 1)越小时,备选网络 某个时刻的质量状况越好。 当i=j时,d=0。 根据公式(4)则得到加权的距离阵,其中权重向量3仿真结果分析 为W=;V2,…Wn 3.1场景1对比仿真 采用文献[5]屮的动态接入选择网络参数表中的参 M(x4-x)2,=1,2,…,m;/=1,2,…,m(4)数和其指标权重向量,在不考虑时间权重向量的情况 构造矩阵D=(4)=(5a,再由D构造中心化下,文献5的算法及本文算法N分别取2和3所得的结 果,如表1所示。 内积知阵Bmxm=(b),其中: 表1不同算法的结果对比 6..=d d"2+d",d2=-yd 选网络文献(51算法 本文算法N=2本文算法N=3 排序向量排序P排序R排序 0.6041 1.3:6 1.1739 d. d WLAN10.4876 1.6746 1.74543 求矩阵B的特征值λ与特征向量ν,取拟合构造点 WLAN20.5019 21.34922 1.3960 的维数N,因此取前N个最大的特征值,设为 结果表明本文算法在设定维度N=2及N=3时均 λn,,…,,并且与这N个特征值相对应的特征向量能很好地反映网络的质量状况其选择结果也与文献 vx,由此可得古典解,如公式(5)所示 [6所得结果一致。 y=(万1v(),2(O 32场景2对比仿真 (5 设置的场景中由一个wLAN(IEEE802.1b)接入点 其屮,1=1,2,…,m。 (AP),个的UMTS基站(BTS)和个wMAX网络组 23判决 成,网络仿真拓扑图如图2所示。用户在3个网络重叠 为了直观地看出各个备选网络在不同时刻的质量覆盖区域发起一个新的业务呼叫,设该业务对树络质量 状况与各个备选网络和最优网络、最养网络间的距离,参数(时延、抖动、丢包率、误码率、安全系数和吞吐量) 选取N=2作为降雏后的维数,根据公式(5)得到的古典对应的权重向量W为(0.2,0.2,0.1,0.2,0.1,0.2),选取 解则为 c=10,即10个网络质量参数样本 S2=(A1v()、2v,()=(X,Y (6) 对式(6)进行坐标转换,以最优网络作为坐标原点 得S2=(x2y)=(X-x0Y-y),并转换成极坐标表示, 此时最优网络点即为极坐标极点。根据极坐标转换公 式(7)可得当n(=2,3,…,m-)越小时,备选网络某 个时刻凶质量状况越好 图2仿真场景 P=x2+y2,9,=y/x(x≠0) (7) 考虑到网络客观属性参数的动态实时性,设置各个 最后,确定最终排序,取备选网络h在c个时刻所参数在某一区间内任意取值,如表2所示。特别的,需 得的pn,h=1,2,…,,t=1,2,…,C利用公式(8)计对误码率b的原始数揣进行取对数绝对值化处理,这 算该网络的均值P,并对1个备选网络的P从小到大时,误码率b为效益型指标。 进行排序P=(P…,PA,…,P),最小的P所对应的备 表2网络质量参数表 选网络即为最佳接入网络。 网络质量参数 UMTS WLAN WiMAX [15,25 35,45 45,80」 =∑P Pn:∈P [0,1S] [30.50] 若取N=3时,根据公式(5)得到的古典解为: [0.5,1.5][0.2,08][0.2,0.8] lgb 2,3 3.5,5 S3=((O、22(O,、3v3()=(X,F12)(9) 对式(9)变换坐标原点并转换为球坐标后,可得当 /Mb [1.s,2] [8,25] [30,50 62014,50(1) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 当N=2,N=3时,分别得到的3个备选网络不同 905 120 60 时刻的p和r取值如图3所示,分别计算得到排序向 量P=(P3G,PwA,PwMx),R=(Rxc,RwLN,Rwx)及 150 最终排序如表3所示。 N=2时P的取值 维数不同时备选网络与最优点距离 3时R的取值 24 300 10 27 图5极坐标图 1.0 2 时间段C内的10个采样时刻 图3N=2与N=3时的各网络排序值 表3最终排序 图6各点三维坐标中分布情况 备选网络 排序 R 排序 3G 1.7697 18300 WLAN 1.4035 1.4546 WIMAX 9749 3 2.0495 当N取2时,得到的3G(“口”)、WLAN(“*”) WIMAX(“。”)及绝对最优(“·”)、最差网络(“★”)分别 在直角坐标系、极坐标系中的分布,如图4、图5所示 由图4可以看出,同类型网络不同时刻的点会聚集在 个小区域内,这是由于不同类型的网络存在较大的差异 性,而同类型网络尽管会因为无线信道的时变特性造成 参数取值不定性,但这种变化是有范围的。由图5则可 图7各点在三维坐标中的俯视图 看出,各个网络的分布总的看来大致为圆形且均以极点 最后,根据 Takane等人提出偏离完美匹配的量度S 为圆心,能直观地看出哪个网络状况更佳 应力公式(10),其中d为降维后的空间距离,d,为原 1.0 先对象间的距离。其大小介于0和1之间,通常当S小 于0.1时,表示降维后得到的拟合构图是对高维对象的 最优网终点 0.5 一个很好的几何表示 1.0 Σ∑(2-)/2 (10) 对给定本文算法采用的錐数N=2,N=3,分别计 算相应的S应力,计算后得S2=0.1439,S3=0.0857。 最差网络点 结果表明采用三维表示能很好地反映网络的真实质量 1.0 0.5 0.5 1.0 1.5 状况,而通过对比图4和图7也能看出,三维拟合构图能 更好地区分树络类型,更准确地选出最佳接入树终 图4二维直角坐标图 当N取3时,得到三维图像如图6和7所示。在三4结東语 维图中,能明显可看出,同种网络在不同时刻分布的点 本文提出了基于多錐标度的动态网终选择算法,通 更加紧凑地聚集在一起。 (下转90页)

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