一种多无线网络共存场景下的用户与网络匹配方法与流程

本发明涉及无线通信网络领域，特别是涉及一种多无线网络共存场景下的用户与网络匹配方法。

背景技术：

无线通信技术的进步推动着全球通信产业的高速发展和深度应用，也改变了人们的生活和工作方式，而日益增长的通信需求又促进了无线通信技术的进一步发展，新的通信体制和技术规范层出不穷。未来的无线通信网络不再是单一技术的演进，而是多种技术规范的异构融合，旨在为用户提供差异化服务和随时随地的最佳连接。

多种宽覆盖、支持高移动的广域蜂窝网与大量窄覆盖、支持宽带接入的无线局域网重叠覆盖形成异构多网共存，互为补充，不同网络能为用户提供多样性服务，用户也能根据自身需要选择网络实现最佳链接。新一代网络架构更复杂，网络部署更密集，异构多网融合是发展的必然趋势。

针对多无线网络共存场景下用户如何选择接入网络问题已进行了大量深入研究，如多属性决策算法能通过对网络、终端、业务的实时状态信息进行统一处理，实现三者之间的最佳匹配，为终端与业务选择最佳网络接入。但多属性决策算法主观性强，难以均衡网络负载以及优化利用资源。结合客观权重的复合型多属性决策算法虽能在一定程度上均衡网络负载，但客观权重的动态性不够。在多无线网络共存场景下，设计新的既尊重用户主观偏好，又合理均衡网络负载，高效利用网络资源的用户与网络匹配方法具有重要意义。

技术实现要素：

为解决以上技术问题，本发明提供一种多无线网络共存场景下的用户与网络匹配方法，通过计算用户终端与每种无线网络的最优匹配度，再对每种无线网络的最优匹配度进行比较，选择最优匹配度最高的无线网络接入。

技术方案如下：

步骤1、用户终端选择所在区域覆盖的第m无线网络接入；其中m＝1,2,3…M，M为用户终端所在区域的无线网络总数。

步骤2、用户终端采集接入无线网络后的特征信息；

步骤3、用户终端根据特征信息和匹配度计算方法计算用户终端与无线网络的最优匹配度C^opt；

步骤4、用户终端断开与无线网络的连接，重新接入第m+1无线网络接入探测，重复步骤2-3，获取用户终端与所在区域覆盖所有无线网络的最优匹配度

步骤5、用户终端比较所有无线网络的最优匹配度选择最大的匹配度为所对应的无线网络接入并保持。

采用上述方法，通过比较用户终端与每种无线网络的最优匹配度，找到最优匹配度最高的无线网络接入，既充分尊重用户请求业务的主观偏好，又合理均衡网络负载，高效利用网络资源，实现用户与网络之间的最佳匹配。

进一步的，用户终端采集的特征信息包括用户终端请求的业务类型和第m无线网络的N个无线网络属性参数d_mn,m＝1,…,M；n＝1,…,N。

更进一步的，用户终端与第m无线网络的最优匹配度按照以下步骤计算：

步骤3.1、编码，对每个无线网络属性参数的权重w_mn进行实数编码；

步骤3.2、生成初始种群，在规定的取值区间内对不同无线网络属性参数的权重w_mn均进行K次随机初始化，并归一化到[0,1]区间，得到K个与该无线网络的网络参数对应的的初始权重组合W。

即，对接入的无线网络的后获取的无线网络属性d_mn的权重w_mn分别进行初始化，并归一化到[0,1]的区间内。归一化后得到的无线网络属性d_mn的权重w_mn组合成为初始权重组合W，每个初始权重组合W包括N个无线网络属性参数的权重取值。

步骤3.3、按照以下公式计算在第k个初始权重组合W下用户终端与该无线网络的匹配度C_m[k]：

其中，k＝1,…,K，n＝1,…,N，和分别表示v_mn[k]的最大值和最小值；

步骤3.4、选择，在初始种群中选择50％的初始权重组合W构成新一代候选种群，初始权重组合W被选中的概率与该初始权重组合W所对应的匹配度C_m[k]成正比；

步骤3.5、交叉变异，按照实数编码规则下的变异规律对新一代候选种群执行突变，获得新的权重组合并计算新一代权重组合的匹配度

步骤3.6、重插入，选择通过选择、交叉变异得到的新一代权重组合中匹配度高的权重组合插入新一代候选种群，替代匹配度低的权重组合生成新一代种群；

步骤3.7、判定新一代种群是否为最优种群，计算新一代种群下的平均匹配度若平均匹配度小于阈值，则用此时的种群替代初始种群并返回步骤3.4，重复执行步骤3.4-3.6；

若平均匹配度不小于阈值，则判定为最优种群，最优种群中权重组合下第m无线网络的最优匹配度为

采用上述方法，具有良好的全局搜索特性，最优权重组合不易陷入局部最优，且搜索过程易于并行处理。

更进一步的，所述步骤3.2中的取值区间根据用户终端请求的业务类型确定，不同业务类型对应不同的无线网络属性参数权重的取值区间。

更进一步的，所述步骤3.4采用轮盘赌方式选择新一代候选种群。

更进一步的，所述步骤3.5中以10％的突变概率对权重组合中权重实数编码进行变异。

更进一步的，所述步骤3.7中的阈值根据用户所在区域的通信环境覆盖的无线网络数综合选取。

更进一步的，用户终端采集的无线网络属性参数包括已接入用户数、最大数据速率、丢包率、传输时延、时延抖动和价格等，用户终端实际能获得的数据速率按照以下公式测算：

U_m＝R/(1+e^a(i-b))，

其中，U_m表示接入第m无线网络用户能获得的数据速率，R表示第m无线网络能提供的最大数据速率，i为该无线网络已接入用户数，a和b表示调节参数。

有益效果：采用本发明的一种多无线网络共存场景下的用户与网络匹配方法从用户角度充分考虑用户偏好、业务需求和负载均衡三要素执行用户与网络匹配选择，能充分尊重用户主观偏好，最大化用户体验；合理利用网络资源，有效均衡网络负载，避免拥塞；根据接入用户数动态调整网络实际能提供的数据速率，使用户与网络匹配选择更符合实际。

附图说明

图1为本发明的用户与网络匹配流程图；

图2为本发明的用户终端与无线网络的最优匹配度计算流程图；

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明作进一步说明。

本实施例中多无线网络共存场景包括4种异构的无线网络，分别是基于WCDMA的3G网络、基于TD-LTE的4G网络以及两张基于WiFi的无线局域网WLAN1和WLAN2，用户终端位于这4张无线网络的重叠覆盖区域。

如图1所示，一种多无线网络共存场景下的用户与网络匹配方法，包括以下步骤：

步骤1、按照覆盖区域大小分配无线网络序号，WCDMA网络为第1无线网络，TD-LTE网络为第2无线网络，WLAN1和WLAN2分别为第3和第4无线网络，用户终端首先选择第1无线网络接入探测，即m＝1,…,4；

步骤2、用户终端采集接入第1无线网络后的特征信息，包括用户终端请求的业务类型和无线网络属性参数；

根据3GPP对业务的划分，用户终端请求业务有会话类、交互类、流媒体类和后台类4种类型，不同类型业务对无线网络属性参数有不同偏好：

会话类：传输时延>时延抖动>数据速率>丢包率>价格；

交互类：丢包率>传输时延>数据速率>价格>时延抖动；

流媒体类：时延抖动>数据速率>丢包率>价格>传输时延；

后台类：数据速率>丢包率>价格>传输时延>时延抖动。

用户终端采集的无线网络属性参数有：已接入用户数、最大数据速率、丢包率、传输时延、时延抖动和价格等6个，即j＝1,…,6，用户终端实际能获得的数据速率按照以下公式测算：U_m＝R/(1+e^a(i-b))，其中，U_m表示接入第m无线网络用户能获得的数据速率，R表示第m无线网络能提供的最大数据速率，i为该无线网络已接入用户数，a和b表示调节参数，如选取a＝0.5,b＝15。

以用户终端请求的业务为会话类业务为例，用户终端采集到的无线网络属性参数列表如下：

步骤3、用户终端根据特征信息和匹配度计算方法计算用户终端与第1无线网络的最优匹配度

如图2所示，用户终端与第1无线网络的最优匹配度计算步骤如下：

步骤3.1、编码，对第1无线网络属性参数d₁₁,d₁₂,d₁₃,d₁₄,d₁₅,d₁₆的权重进行实数编码。

步骤3.2、生成初始种群，根据会话类业务规定各无线网络属性参数权重的取值区间，当前已接入用户数权重取值区间为[0,3/18]、最大数据速率权重取值区间为[0,3/18]、丢包率权重取值区间为[0,2/18]、传输时延权重取值区间为[0,5/18]、时延抖动权重取值区间为[0,4/18]、价格权重取值区间为[0,1/18]。

在不同无线网络属性参数权重取值区间内随机初始化，每个无线网络属性参数权重产生100个经过实数编码的初始权重，并且把初始权重归一化到[0,1]区间，构成1个100×1维列向量，将所有无线网络属性参数初始权重列向量合并为1个100×6维矩阵，矩阵的每行构成一种初始权重组合W，即每个初始权重组合W包括6个无线网络属性参数的权重取值，所有100个初始权重组合W构成初始种群。

步骤3.3、按照以下公式计算在第k个权重组合W下用户终端与第1无线网络的匹配度C₁[k],k＝1,…,100：

其中，n＝1,…,6，由于0<a_1n<1，0<w_1n<1，v_1n[k]的最大值v_1n[k]的最小值

步骤3.4、选择，在初始种群中选择50％的初始权重组合W构成新一代候选种群，初始权重组合被选中的概率与该初始权重组合W下计算得到的用户终端与无线网络的匹配度成正比，即对C₁[k],k＝1,…,100做降序排列，选择前50％的初始权重组合构成留作新一代候选种群。

步骤3.5、交叉变异，按照实数编码规则下的变异规律对新一代候选种群执行突变，这里以10％的突变概率对权重组合中权重实数编码进行变异，获得新的权重组合并利用这些新权重组合依据步骤3.3计算匹配度；

步骤3.6、重插入，将通过选择、交叉变异得到的匹配度高的权重组合插入新一代候选种群，替代匹配度低的权重组合生成新一代种群；

步骤3.7、判定新一代种群是否为最优种群，计算新一代种群下的平均匹配度若平均匹配度小于阈值，用此时的种群替代初始种群并返回步骤3.3，重复执行步骤3.3-3.6；若不小于阈值，则判定为最优种群，最优种群中权重组合下第1无线网络的最优匹配度为

步骤4、用户终端断开与第1无线网络的连接，分别对第2至第4无线网络重复步骤2、3，获取用户终端与这些无线网络的最优匹配度

步骤5、用户终端比较所有无线网络的最优匹配度得到最大最优匹配度用户终端选择匹配度为的无线网络接入保持。

最后需要说明的是，上述描述仅仅为本发明的优选实施例，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不违背本发明宗旨及权利要求的前提下，可以做出多种类似的表示，这样的变换均落入本发明的保护范围之内。