本发明专利技术是一种基于网络层次分析法的异构网络多属性决策方法，该方法在计算网络属性权重时考虑复杂动态网络中属性的相互作用和反馈，还考虑目标网络对网络选择的影响，更符合异构网络决策问题的实际情况，在实时语音业务下能选择低时延、低抖动的网络。具体步骤如下：先计算权重，将影响网络选择的属性因素和目标网络分为功能组、成本组和方案组，建立组内、组间元素之间和组与组之间的相互关系，按照层次分析法建立两两比较的判断矩阵，得到特征向量构成子矩阵，子矩阵共同组成未加权超矩阵，超矩阵加权和幂运算得到极限超矩阵和ANP权重；然后以ANP权重和归一化的网络参数得到网络的效用函数值，对其排序并选择效用值最大的作为目标网络。
【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于网络层次分析法的异构网络多属性决策方法，其特征在于该方法包括以下步骤：a.网络选择系统的网络结构模型的建立：整个异构网络选择系统的网络层内部是相互影响的元素所形成的网络结构，将影响网络选择的属性因素和目标网络的所有因素分成功能组C1、成本组C2和方案组C3，C1分为可用带宽c11和总带宽c12，C2分为包时延c21，包抖动c22，丢包率c23和价格c24，C3包含的目标网络有UMTS‑1，UMTS‑2，WLAN‑1，WLAN‑2，WiWAX‑1和WiMAX‑2，分别对应于元素c31，c32，c33，c34，c35和c36，Ci表示第i个元素组，cik表示第i个元素组的第k个元素，Ki表示第i个元素组的元素数目，i=1,2,3，k=1，...,Ki，K1=2,K2=4,K3=6，三组总共12个元素；b.组内组间元素的判断矩阵的建立：对以上三个组，根据层次结构的相互依存和反馈关系，利用层次分析法先将元素组C1内元素c11和c12分别以各个元素cik作为准则时进行两两比较，得到12个2*2维的判断矩阵，矩阵中每个值反映元素c11和c12对于元素cik的重要程度，同样用层次分析法分别建立元素组C2内元素和C3内元素分别以各个元素cik为准则时两两比较的判断矩阵，分别得到12个4*4维的判断矩阵和12个6*6维的判断矩阵，假设以上判断矩阵用B=(bmn)表示，bmn是用数字1‑9或其倒数表示的第m个元素相对第n个元素在某准则下的相对重要程度；c.元素组的判断矩阵的建立：以目标网络为主准则，同样按照层次分析法，分别以C1，C2，C3作为次准则构造三个元素组两两比较，得到3个3*3维的判断矩阵，假设判断矩阵表示为E=(emn)，emn是用数字1‑9或其倒数表示的第m个元素组相对第n个元素组在元素组Cj准则下的相对重要程度；d.判断矩阵的特征向量和特征值的计算：步骤b的判断矩阵为B=(bmn)，使用求和的方法计算其特征向量为G=(g(1),...,g(m)，...,g(Ki))T，其中m,n=1,2，...,Ki，i，j=1,2,3，其最大特征根为B为判断矩阵，G为判断矩阵特征向量，(BG)m为所得向量(BG)的第m个向量值；判断矩阵B的一致性比率用CR表示，CR=CI/RI，RI为平均随机一致性指标，CI为一致性指标且CI=(λmax‑Ki)/(Ki‑1)，若CR>0.1，需要对比较矩阵再做调整，返回步骤b；对于步骤c中得出的元素组间的判断矩阵E，方法同上可求出其特征向量和最大特征值，并做一致性检验，若CR>0.1则返回步骤c调整矩阵；e.未加权超矩阵的构成：假设元素组Ci中的Ki个元素基于元素组Cj中第k个元素cjk建立的判断矩阵B的特征向量在步骤d中已求出，i，j=1,2,3，k=1,...,Kj，将其表示为 G ij ( c jk ) = ( g ij ( c jk ) ( 1 ) , . . . g ij ( c jk ) ( m ) . . . , g ij ( c jk ) ( K i ) ) T , 表...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：朱琦，张丽娜，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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