异构网络间的垂直切换方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种异构网络间的垂直切换方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：基于TOPSIS确定UE切换至异构网络中各基站的先验切换概率；基于所述先验切换概率求取各基站的状态转移概率；基于设定的判决属性，确定各基站当前的状态价值；基于所述状态价值求取UE切换至各基站的条件概率；基于所述先验切换概率和所述条件概率，确定UE切换的目标基站。本发明专利技术实施例在确定目标基站的过程中，不仅考虑了基站的当前状态，还综合考虑了用户服务质量需求，从而可以有效提高异构网络系统的资源利用率和保证用户服务质量需求。

【技术实现步骤摘要】
异构网络间的垂直切换方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及无线通信
，尤其涉及一种异构网络间的垂直切换方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着无线网络技术的快速发展，具有不同网络特性、采用不同接入技术的异构网络不断涌现，如WiFi网络、4G网络、5G网络等。为了能够更好的利用各种异构网络的接入技术，满足用户对网络服务质量的需求，研究人员设计了多种异构网络融合技术方案。在异构网络的融合技术方案中，移动性管理是最重要的问题，移动性管理主要包括位置管理和切换管理。异构网络间的切换，也称为垂直切换，是当前研究的热点。异构网络间的垂直切换过程可分为网络发现、切换判决和切换执行三个阶段。其中，切换判决在整个切换过程中是一个非常重要的环节。在切换判决方面，进行垂直切换算法设计时，需要综合考虑算法的复杂度、用户的服务质量需求以及各基站的网络性能。常见的垂直切换算法大致可分为四类，第一类是基于接收信号强度的垂直切换算法，该类算法判决属性单一、设计过于简单，不能反映各制式网络的特征差异并且容易导致乒乓效应；第二类是多属性决策算法，该类算法选取多种终端判决属性并通过给属性赋权的方式构建出相应的效应函数或代价函数，以此确定最优的网络进行接入，该类垂直切换算法设计简单且运算复杂度低，因此被大量使用和研究，但是其灵活性差，且没有考虑到网络状态的动态变化特性；第三类是基于智能系统的切换算法，此类算法将网络的判决属性输入到模糊推理系统(FuzzyInferenceSystem，FIS)或神经网络中进行处理，并根据系统输出进行切换判决。该类算法准确度高但同时运算复杂度也高且切换用户的协调性差；第四类是基于马尔可夫决策过程的垂直切换算法，该类算法通过引入价值函数将不同时刻下网络的状态进行量化，使得切换用户能实时掌握网络状态的动态变化特性，很好的保证了用户接入到低阻塞率和低时延的网络，但是缺乏考虑用户侧的服务需求。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种异构网络间的垂直切换方法、装置、设备及存储介质，旨在提高异构网络系统的资源利用率和保证用户的服务质量需求。本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：本专利技术实施例提供了一种异构网络间的垂直切换方法，包括：基于优劣解距离法(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution，TOPSIS)确定用户设备(UserEquipment，UE)切换至异构网络中各基站的先验切换概率；基于所述先验切换概率求取各基站的状态转移概率；基于设定的判决属性，确定各基站当前的状态价值；基于所述状态价值求取UE切换至各基站的条件概率；基于所述先验切换概率和所述条件概率，确定UE切换的目标基站。本专利技术实施例还提供了一种异构网络间的垂直切换装置，包括：第一概率求取模块，用于基于TOPSIS确定UE切换至异构网络中各基站的先验切换概率；第二概率求取模块，用于基于所述先验切换概率求取各基站的状态转移概率；状态价值求模块，用于基于设定的判决属性，确定各基站当前的状态价值；第三概率求取模块，用于基于所述状态价值求取UE切换至各基站的条件概率；切换决策模块，用于基于所述先验切换概率和所述条件概率，确定UE切换的目标基站。本专利技术实施例又提供了一种异构网络间的垂直切换设备，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中，所述处理器，用于运行计算机程序时，执行本专利技术实施例所述方法的步骤。本专利技术实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现本专利技术实施例所述方法的步骤。本专利技术实施例提供的技术方案，基于TOPSIS异构网络中UE切换至各基站的先验切换概率，基于先验切换概率求取各基站的状态转移概率，并确定各基站当前的状态价值，基于各基站当前的状态价值求取UE切换对应的条件概率，基于先验切换概率和条件概率来确定UE切换的目标基站。本专利技术实施例在确定目标基站的过程中，不仅考虑了基站的当前状态，还综合考虑了用户服务质量需求，从而可以有效提高异构网络系统的资源利用率和保证用户服务质量需求。附图说明图1为本专利技术实施例异构网络间的垂直切换方法的流程示意图；图2为本专利技术一应用示例中仿真时基站的分布图；图3为传统的垂直切换算法与本专利技术提出的垂直切换算法在系统传输速率上的对比仿真示意图；图4为传统的垂直切换算法与本专利技术提出的垂直切换算法在系统阻塞率上的对比仿真示意图；图5为本专利技术实施例异构网络间的垂直切换装置的结构示意图；图6为本专利技术实施例异构网络间的垂直切换设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术再作进一步详细的描述。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。本专利技术实施例提供了一种异构网络间的垂直切换方法，该异构网络可以包括至少两种不同的网络，比如，包括但不限于以下中的至少两种：WiFi网络、3G网络、4G网络、5G网络等。UE可以为智能手机、平板电脑、智能穿戴穿戴设备等移动终端，本专利技术实施例对此不做具体限定。如图1所示，该方法包括：步骤101基于TOPSIS确定UE切换至异构网络中各基站的先验切换概率；这里，TOPSIS是一种组内综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。基本过程为基于归一化后的原始数据矩阵，采用余弦法找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。该方法对数据分布及样本含量没有严格限制，数据计算简单易行。这里，可以基于TOPSIS确定考虑用户侧需求的先验切换概率。示例性地，步骤101可以包括：获取用于反映用户服务质量需求的决策属性；基于TOPSIS和所述决策属性，求取UE切换至各基站的先验切换概率。该决策属性可以包括但不限于：接收信号强度、误码率及吞吐量等。假定决策属性包括K个属性，异构网络中包括M个基站，则可以对各属性进行同向化和归一化处理后，得到M×K阶的属性矩阵A。其中，同向化公式如下：归一化的公式如下：式中A(：，l)表示各基站的l属性组成的向量，矩阵Z是同向化和归一化后的标准化矩阵。然后，求解各属性的正负理想解：计算每个候选网络与正负理想解的距离：接下来，计算每个候选网络与最优方案的贴近程度：在TOPSIS算法中，候选网络j与最优方案的贴近程度越大，则用户切换到候选网络j的概率越大，将每个候选网络与最优方案的贴近程度归一化为不考虑本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异构网络间的垂直切换方法，其特征在于，包括：/n基于优劣解距离法TOPSIS确定用户设备UE切换至异构网络中各基站的先验切换概率；/n基于所述先验切换概率求取各基站的状态转移概率；/n基于设定的判决属性，确定各基站当前的状态价值；/n基于所述状态价值求取UE切换至各基站的条件概率；/n基于所述先验切换概率和所述条件概率，确定UE切换的目标基站。/n

【技术特征摘要】
1.一种异构网络间的垂直切换方法，其特征在于，包括：
基于优劣解距离法TOPSIS确定用户设备UE切换至异构网络中各基站的先验切换概率；
基于所述先验切换概率求取各基站的状态转移概率；
基于设定的判决属性，确定各基站当前的状态价值；
基于所述状态价值求取UE切换至各基站的条件概率；
基于所述先验切换概率和所述条件概率，确定UE切换的目标基站。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于TOPSIS确定UE切换至异构网络中各基站的先验切换概率，包括：
获取用于反映用户服务质量需求的决策属性；
基于TOPSIS和所述决策属性，求取UE切换至各基站的先验切换概率。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述先验切换概率的计算公式如下：



其中，cij表示用户i对基站j的贴近程度，M为异构网络中基站的数量，BRj为基站j的阻塞率，BRk为基站k的阻塞率，cik表示用户i对基站k的贴近程度。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述先验切换概率求取各基站的状态转移概率，包括：
基于所述先验切换概率统计各基站的用户数，并求取各基站的用户到达率和用户离去率；
基于所述用户达到率和所述用户离去率，求取各基站的状态转移概率。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于设定的判决属性，确定各基站当前的状态价值，包括：
基于设定的判决属性确定求表征基站的当前状态的状态价值函数；
基于所述状态价值函数，确定各基站当前的状态价值；
...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓宏贵，王书敏，刘刚，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43