异构网络垂直切换方法及其系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及通信技术领域，特别是一种异构网络垂直切换方法及其系统。
【背景技术】
[0002] 随着通信技术的快速发展，一方面各种不同类型的无线接入技术不断涌现，现在 较主流的无线接入技术主要包括无线个域网（如Bluetooth)、无线局域网（如Wi-Fi)、无线 城域网（如WiMAX)、公众移动通信网（如2G、3G)以及Ad Hoc网络等。另一方面，随着智能设备 的广泛普及，人们的通信方式不再局限于语音通话，更要求支持视频电话，多媒体游戏等业 务，单一的网络架构逐渐不能满足用户的多种需求。异构网络逐步走向融合是下一代网络 发展的大势所趋，在复杂的异构网络环境下，当用户从一个网络覆盖区域移动到另一个网 络覆盖区域时，如何保持用户通信的连续性和通信的质量是一个重要的研究内容。实现异 构网络无缝覆盖和保障用户QoS的重要技术之一是移动性管理技术，而移动性管理技术的 关键技术首推垂直切换技术。在异构融合网络下发生网络切换，不再仅仅是传统的移动终 端在同种技术的网络的不同基站间的切换，为了满足用户的多种通信需求，为用户提供最 佳的通信体验，出现了更多的涉及不同技术和结构或者不同运营商之间的异构网络之间的 切换，亦即垂直切换(VH，Vertical Handoff)。异构网络之间无缝的垂直切换是网络融合的 基础，是异构网络移动性管理中的重要研究内容。
[0003] 目前，提出的垂直切换算法有基于RSS(Received Signal Strength)判决算法，该 算法比较简单，易于实现，但只考虑接收信号强度，算法比较单一;还有基于人工智能判决 算法，该算法在一定程度上判决的结果比较精确，但是算法的计算量和复杂度很大，导致其 应用范围受到限制。
【发明内容】
[0004] 针对上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种异构网络垂直切换方法及其系 统，能够根据网络的实际负载状况切换网络，保证在复杂的异构网络环境下网络使用的负 载均衡。
[0005] 本发明的异构网络垂直切换方法，技术方案如下，包括：
[0006 ]获取多模终端当前连接网络的流量，根据所述流量预测下一个时刻流量；
[0007] 根据下一个时刻流量确定进入网络选择阶段，在网络选择阶段基于RSS对备选网 络进行筛选，得到目标网络；
[0008] 获取当前连接网络、目标网络的网络评价属性信息，根据所述网络评价属性信息 得到当前连接网络的效用函数值和目标网络的效用函数值；
[0009] 根据当前连接网络的效用函数值和目标网络的效用函数值进行网络切换。
[0010] 本发明的异构网络垂直切换系统，包括：
[0011] 流量预测模块，用于获取多模终端当前连接网络的流量，根据所述流量预测下一 个时刻流量；
[0012] 网络筛选模块，用于根据下一个时刻流量确定进入网络选择阶段，在网络选择阶 段基于RSS对备选网络进行筛选，得到目标网络；
[0013] 计算模块，用于获取当前连接网络、目标网络的网络评价属性信息，根据所述网络 评价属性信息得到当前连接网络的效用函数值和目标网络的效用函数值；
[0014] 网络切换模块，用于根据当前连接网络的效用函数值和目标网络的效用函数值进 行网络切换。
[0015] 本发明的异构网络垂直切换方法及其系统，根据多模终端当前连接网络的流量预 测下一个时刻流量，基于RSS对备选网络进行筛选，得到目标网络，再根据网络评价属性信 息得到当前连接网络的效用函数值和目标网络的效用函数值进行网络切换，因此，本发明 能够根据网络的实际负载状况，以及网络评价属性信息综合评估网络的性能，保证在复杂 的异构网络环境下网络使用的负载均衡。
【附图说明】
[0016] 图1为一个实施例的异构网络垂直切换方法的流程示意图；
[0017] 图2为一个较佳实现方式的异构网络垂直切换方法的流程示意图；
[0018] 图3为一个较佳实现方式的仿真主流的三种无线接入方式组成的异构无线环境 图；
[0019 ]图4为一个实施例的异构网络垂直切换系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0020] 为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进 一步地详细描述。
[0021] 请参阅图1中一个实施例的异构网络垂直切换方法的流程示意图，包括步骤SlOl 至S104:
[0022 ] S101，获取多模终端当前连接网络的流量，根据所述流量预测下一个时刻流量。 [0023] 所述多模终端为可以在不同技术标准的网络(如GSM和⑶MA)之间使用的终端。本 步骤通过多模终端当前连接网络的流量预测下一个时刻流量，使得能够根据网络的实际负 载状况评估网络的性能，从而提高网络性能评估的准确性。
[0024]进一步地，所述根据所述流量预测下一个时刻流量可通过以下方式实现:根据所 述流量创建时间序列，对所述时间序列进行平稳化处理，得到时间序列的自相关系数以及 偏相关系数;根据所述自相关系数、偏相关系数以及自回归滑动平均模型对所述流量进行 拟合，得到所述自回归滑动平均模型的参数;根据所述参数对自回归滑动平均模型进行有 效性检验，得到下一个时刻流量。通过自回归滑动平均模型更准确地预测下一个时刻流量， 从而进一步提高网络性能评估的准确性。
[0025] 预测下一个时刻流量之后，进入步骤S102,根据下一个时刻流量确定进入网络选 择阶段，在网络选择阶段基于RSS对备选网络进行筛选，得到目标网络。其中，所述备选网络 包括 LTE、WLAN 以及 WIMAX。
[0026]进一步地，根据所述下一个时刻流量以及当前连接网络的总带宽，得到下一个时 刻的流量负载为：
[0028] 其中，Load ( i )为下一个时刻的流量负载，Traf f i c ( i )为下一个时刻流量， Bandwidth为总带宽;若所述流量负载大于设定的负载阈值，则进入网络选择阶段。
[0029] 为了得到较高质量的目标网络，在网络选择阶段，获取备选网络的RSS以及当前连 接网络的RSS，若备选网络的RSS与当前连接网络的RSS之差大于设定值，则将该备选网络设 置为目标网络。
[0030] S103,获取当前连接网络、目标网络的网络评价属性信息，根据所述网络评价属性 信息得到当前连接网络的效用函数值和目标网络的效用函数值。
[0031] 其中，所述网络评价属性信息包括RSS、网络负载、带宽、时延、抖动、丢包率以及价 格。选取用于垂直切换的参数，除了表征网络性能的RSS和网络负载，根据用户的主观喜好 和业务要求，还包括业务的Qos性能：带宽、时延、抖动、丢包率，并且还包括用户在选择网络 过程比较关注的价格因素，因此，基于多属性判决的垂直切换算法的判决结果较为精确，且 具有较佳的用户体验，更容易受到广泛的应用。
[0032] 进一步地，步骤S103中，所述根据所述网络评价属性信息得到当前连接网络的效 用函数值和目标网络的效用函数值，包括通过层次分析法确定各网络评价属性信息的主观 权重;通过熵权法确定各网络评价属性信息的客观权重;根据所述主观权重以及客观权重 得到各网络评价属性信息的综合权重，并根据网络评价属性信息及其综合权重分别得到当 前连接网络的效用函数值以及目标网络的效用函数值。从而进一步地提高垂直切换算法的 判决结果的准确度。
[0033] S104,根据当前连接网络的效用函数值和目标网络的效用函数值进行网络切换。
[0034]进一步地，为了提高网络切换的判断当前连接网络的效用函数值是否小于目标网 络的效用函数值，若是，执行从当前连接网络到目标网络的切换，否则，不执行网络切换。
[0035] 由上述实施例的异构网络垂直切换方法可知，根据多模终端当前连接网络的流量 预测下一个时刻流量，基于RSS对备选网络进行筛选，得到目标网络，再根据网络评价属性 信息得到当前连接网络的效用函数值和目标网络的效用函数值进行网络切换，从而能够根 据网络的实际负载状况，以及网络评价属性信息综合评估网络的性能，保证在复杂的异构 网络环境下网络使用的负载均衡。
[0036] 以下为本发明的异构网络垂直切换方法的一个较佳实现方式，如图2的一个较佳 实现方式的异构网络垂直切换方法的流程示意图，包括步骤S201至步骤S208:
[0037] S201，初始化网络。
[0038] S202,对网络流量进行建模及预测。
[0039] 具体地，仿真主流的三种无线接入方式LTE(2G/3G)、WLAN、W頂AX组成的异构无线 环境，如图3所示。选取用于垂直切换的参数，除了表征网络性能的RSS和网络负载，加入用 户的主观喜好跟业务要求，引入业务的Qos性能：带宽（B)、时延（D)、抖动（J)以及丢包率 (L)，并且加入用户在选择网络过程比较关注的价格(C)因素。
[0040]根据网络的历史流量数据建立时间序列模型，由于网络流量具有很强的自相似性 特点，使用ARM模型（自回归滑动平均模型)对流量进行预测，预测模型步骤如下:若时间序 列是非平稳的，对时间序列进行平稳化处理，求出平稳化后时间序列的自相关系数(AC)和 偏相关系数(PAC);根据时间序列的AC值与PAC值，以及预设的ARMA模型，对流量数据进行拟 合，求得ARMA模型参数;根据模型参数对ARMA模型进行有效性检验，得到下一个时刻流量数 据。
[0041] S203,采集终端网络状态信息，得到下一个时刻流量负载。具体地，根据所述下一 个时刻流量以及当前连接网络的总带宽，得到下一个时刻的流量负载为：
[0043]其中，Load( i )为下一个时刻的流量负载，Traf f i ( ci )为下一个时刻流量， Bandwidth为总带宽。
[0044] S204,结合流量的负载状况和RSS对备选网络进行筛选。可获取备选网络的RSS以 及当前连接网络的RSS，若备选网络的RSS与当前连接网络的RSS之差大于设定值，而且Load (i )> 80 %时，则将该备选网络设置为目标网络。
[0045] S205，利用层次分析法和熵权法综合确定各网络属性的权值。
[0046] 利用层次分析法确定各网络属性的主观权重，具体步骤为:选择其中带宽(B)、时 延(D)、抖动(J)以及丢包率(L)以及价格(C)等网络评价属性构建层次分析结构模型，如图 3;构建判决矩阵〇=(叫) 5><5，其中$(8、0、1、1^〇，」为备选网络，(^为属性1相对于