胡明娣, 譚明明

(西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院， 陜西 西安 710121 )

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基于Vague集的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法

胡明娣, 譚明明

(西安郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院， 陜西 西安 710121 )

給出一種基于Vague集的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法，在模糊化時(shí)將參數(shù)映射到Vague集上，并構(gòu)造新的計(jì)分函數(shù)使其更為智能化。仿真結(jié)果表明，所給算法可減少不必要切換的頻率，減小乒乓效應(yīng)的不利影響。

Vague集；異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)；垂直切換

當(dāng)今的無線網(wǎng)絡(luò)是多種技術(shù)并存與融合而形成的無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)[1]。綜合利用不同網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，可以提升網(wǎng)絡(luò)性能，達(dá)到無縫連接，得到實(shí)時(shí)切換服務(wù)[2]，滿足用戶需求。網(wǎng)絡(luò)融合的關(guān)鍵在于垂直切換，優(yōu)秀的切換算法在越區(qū)時(shí)適時(shí)切換，可以使用戶服務(wù)不中斷。

垂直切換過程分為3部分：系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)、切換判決和切換執(zhí)行[2]。在垂直切換判決中，判決算法需考慮多種參數(shù),如可用的帶寬、延遲、抖動(dòng)、接入的代價(jià)、誤碼率、傳輸?shù)墓β?、終端電源情況以及用戶個(gè)人的偏好等。在切換執(zhí)行階段，要無縫地從當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)切換到新網(wǎng)絡(luò)，其關(guān)鍵仍在于判決算法的確定。垂直切換要考慮多種因素，故最好選擇多屬性判決(Multiple Criteria Decision Making，MCDM)[3]。

關(guān)于垂直切換判決的研究，已由當(dāng)初的基于簡單加權(quán)、序數(shù)偏好、層次分析法的多屬性決策算法[3]，發(fā)展到現(xiàn)在基于模糊[4]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的、遺傳算法的人工智能判決算法[2,5]。

基于層次分析法的切換算法，雖然能夠解決代價(jià)函數(shù)中不同性的加權(quán)問題，但難以避免個(gè)人主觀判斷對(duì)判決結(jié)果的影響,有的算法[6]還容易帶來乒乓效應(yīng)。對(duì)逼近理想解排序法判決結(jié)果的逆序問題加以改進(jìn)，可實(shí)現(xiàn)由每個(gè)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)Qos的范圍確定絕對(duì)正負(fù)理想解[7]，但難于處理不確定問題。遺傳網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法[8]收斂速度很快，但容易早收斂，可能會(huì)影響判決結(jié)果的精準(zhǔn)性。人工智能模糊推理算法[2,5]在模糊推理機(jī)中，模糊化的隸屬度僅限3種取值(low，medium，hight)，還遠(yuǎn)不能表達(dá)人腦對(duì)事物狀態(tài)認(rèn)識(shí)的復(fù)雜性。

Vague集[9]是Fuzzy集[10]的推廣。對(duì)Vague集中的任一元素，可用一個(gè)真隸屬度函數(shù)和一個(gè)假隸屬度函數(shù)表示其隸屬度的邊界，這兩個(gè)邊界一個(gè)反映了元素對(duì)象肯定具有的信息，一個(gè)反映了該信息震蕩變化的上界。對(duì)元素隸屬度上下界的同時(shí)關(guān)注，可使對(duì)信息知識(shí)的把握更實(shí)際，從而使Vague集在處理信息時(shí)有更強(qiáng)的柔韌性和表現(xiàn)力，更加符合事實(shí)的多變性和復(fù)雜性。

本文擬將Vague集引入異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法的研究。先在模糊控制的模糊化時(shí)，將參數(shù)的隸屬度與非隸屬度轉(zhuǎn)化到Vague集區(qū)間上，再構(gòu)造新的計(jì)分函數(shù)，并證明其有效性，之后，將計(jì)分函數(shù)引入模糊推理機(jī)中，給出基于Vague集的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法。

1 Vague集及計(jì)分函數(shù)

設(shè)有決策方案集A和決策屬性集C，且

A={A1，A2，…,Am},

C={C1，C2，…，Cn}。

決策方案Ai在決策屬性集C下的特征可表示為Vague集[9,11]

Ai={(c1,[ti1,1-fi1]),(c2,[ti2,1-fi2]),

…,(cn,[tin,1-fin])}。

(1)

其中,tij表示決策方案Ai滿足屬性Cj的相關(guān)程度，fij表示決策方案Ai不滿足Cj的相關(guān)程度。

決策者要在決策集A中尋找出一個(gè)方案,并保障該方案同時(shí)滿足屬性cj,ck,…,cp,或者滿足屬性cs，那么，決策者的要求就是(cj∧ck∧…∧cp)∨cs。要度量決策方案Ai對(duì)此要求的滿足程度，需要用到評(píng)價(jià)函數(shù)

E(Ai)={([tij,1-fij])∧([tik,1-fik])∧

…∧([tip,1-fip])}∨([tis,1-fis])=

[tAi,1-fAi]。

(2)

其中

tAi=max{min{tij,tik,…,tip},tis}，

1-fAi=max{min{1-fij,1-fik,

…,1-fip},1-fis}。

基于Vague集的多準(zhǔn)則模糊決策相關(guān)問題，就是從用Vague集表示的,滿足屬性指標(biāo)程度的候選方案中,找出滿足決策者要求的,最合適的方案。

計(jì)分函數(shù)可以表述為[11]

S(E(Ai))=tAi-fAi。

(3)

其值越大，方案Ai越滿足決策者需求。該式的出發(fā)點(diǎn)是假隸屬度函數(shù)比真隸屬度函數(shù)具有越多的劣勢，越滿足決策者的需求。但是，利用這種計(jì)分函數(shù)，兩種不同方案的函數(shù)值有可能出現(xiàn)相同，從而無法區(qū)分其優(yōu)劣。另一種計(jì)分函數(shù)[12]

H(E(Ai))=tAi+fAi,

(4)

面臨著同樣的問題。

2 兩種新的計(jì)分函數(shù)

2.1 引入中立度的計(jì)分函數(shù)

采用分步的思想，考慮Vague集

V=[tv(x),1-fv(x)]

的三維性質(zhì)，即tv(x)，fv(x)和πv(x),其中

πv(x)=1-tv(x)-fv(x),

稱為元素x在V上的中立度。

②金融商品轉(zhuǎn)讓按規(guī)定以盈虧相抵后的余額作為銷售額的。金融商品實(shí)際轉(zhuǎn)讓月末，如產(chǎn)生轉(zhuǎn)讓收益，則按應(yīng)納稅額借記“投資收益”等科目，貸記“應(yīng)交稅費(fèi)——轉(zhuǎn)讓金融商品應(yīng)交增值稅”科目；如產(chǎn)生轉(zhuǎn)讓損失，則按可結(jié)轉(zhuǎn)下月抵扣稅額，借記“應(yīng)交稅費(fèi)——轉(zhuǎn)讓金融商品應(yīng)交增值稅”科目，貸記“投資收益”等科目。交納增值稅時(shí)，應(yīng)借記“應(yīng)交稅費(fèi)——轉(zhuǎn)讓金融商品應(yīng)交增值稅”科目，貸記“銀行存款”科目。年末，本科目如有借方余額，則借記“投資收益”等科目，貸記“應(yīng)交稅費(fèi)——轉(zhuǎn)讓金融商品應(yīng)交增值稅”科目。

引入中立度，改造計(jì)分函數(shù)為

G1=tv(x)-fv(x)-0.5πv(x)。

(5)

G1值越大，說明對(duì)應(yīng)策略越好?？紤]到異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)切換應(yīng)盡量減少切換次數(shù)，故只將中立度的1/2作為可能不支持網(wǎng)絡(luò)切換的部分，引入計(jì)分函數(shù)修訂。當(dāng)然，僅憑G1仍難以避免相異策略函數(shù)同值的情形，為此構(gòu)造另一計(jì)分函數(shù)

G2=tv(x)-fv(x)。

(6)

同樣，求得的G2越大，表示相應(yīng)策略就越好。

可以證明，利用G1和G2，便能唯一確定兩個(gè)Vague方案的優(yōu)劣。設(shè)有

A=[tA,1-fA],

B=[tB,1-fB],

若利用G1和G2無法決出其優(yōu)劣，則說明

G1(A)=G1(B)，

G2(A)=G2(B),

由此分別可以得出

3(tA-tB)=fA-fB,

tA-tB=fA-fB，

(7)

從而有

tA=tB,fA=fB。

(8)

也即A=B?？梢姡菍?duì)于兩個(gè)相同方案，否則，利用G1和G2，即可判定其優(yōu)劣。

2.2 加權(quán)計(jì)分函數(shù)法

實(shí)際環(huán)境中，約束條件的重要性往往有所差別，故需對(duì)約束條件cj,ck,…,cp按其重要性賦權(quán)。假設(shè)它們的權(quán)重分別為wj,wk,…,wp∈[0,1]，且

wj+wk+…+wp=1,

那么,加權(quán)計(jì)分函數(shù)可表示為

W(Ai)=max{G1([tij,1-fij])wj+

G1([tik,1-fik])wk+…+

G1([tip,1-fip])wp,G1([tis,1-fis])}。

(9)

當(dāng)由此出現(xiàn)數(shù)值相等的情形時(shí)，將數(shù)值相等的那些策略，接著用G2進(jìn)行運(yùn)算比較，即可得到最優(yōu)選擇。

3 基于Vague集的垂直切換算法

為方便討論，僅考慮在網(wǎng)絡(luò)切換判決中起決定作用的3個(gè)參數(shù)：信號(hào)強(qiáng)度x1，網(wǎng)絡(luò)帶寬x2和費(fèi)用x3。先依次對(duì)這些切換指標(biāo)進(jìn)行Vague模糊化，然后將其代入多屬性判決算法。

3.1 參數(shù)Vague化

只考慮兩種網(wǎng)絡(luò)之間的垂直切換，即方案A1和A2分別對(duì)應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)WLAN和UMTS。設(shè)方案Ai的指標(biāo)xj為不小于零的單值數(shù)據(jù)xij,并記

xm,j=min{x1j,x2j},

xM,j=max{x1j,x2j},

根據(jù)Vague參數(shù)模糊化方法[13]，則有

(10)

因?yàn)?≤xm,j≤xij≤xM,j,于是

所以

滿足Vague集的有界準(zhǔn)則。又由于

所以同時(shí)滿足

tij+fij≤1。

3.2 切換判決規(guī)則

利用函數(shù)G對(duì)各參量計(jì)分，得到相關(guān)參量的計(jì)分值G(E(Ai(xj))),以此即可進(jìn)行判決切換，但考慮到不同參量對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的重要程度存在差異，仍需對(duì)各參量加權(quán)處理。權(quán)值的選取可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)條件進(jìn)行動(dòng)態(tài)選擇, 但考慮到運(yùn)算復(fù)雜度, 根據(jù)信號(hào)強(qiáng)度x1和費(fèi)用x3對(duì)切換判決的重要程度不同,采用固定加權(quán)來處理，即取

w1=0.8,w3=0.2。

再通過加權(quán)計(jì)分函數(shù)計(jì)算兩種網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)估值

Vi=max{G[Ai(x1)]w1+G[Ai(x3)]w3,

G[Ai(x2)]}。

(11)

切換決策實(shí)際需要經(jīng)歷兩個(gè)過程:一個(gè)是Vague模糊控制過程，另一個(gè)是切換判決過程。

Vague模糊控制的基本過程為：輸入?yún)?shù)的Vague化，得到相關(guān)Vague語言變量，再基于Vague規(guī)則來進(jìn)行推理運(yùn)算，最后做Vague計(jì)分運(yùn)算。Vague計(jì)分事實(shí)上是逆模糊化的過程，把Vague值轉(zhuǎn)換為具體數(shù)值，最后輸出綜合評(píng)估值，來用于判斷切換與否。Vague控制系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 Vague控制系統(tǒng)

垂直切換判決過程則可描述如下：當(dāng)移動(dòng)終端從UMTS切換到WLAN時(shí)，若V1≤V2，則不發(fā)生切換，否則切換；當(dāng)移動(dòng)終端從WLAN切換到UMTS時(shí)，若V1

圖2 基于Vague集的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法

4 仿真分析

4.1 系統(tǒng)模型

在實(shí)際應(yīng)用場景中，由UMTS和WLAN所組成的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)具有代表性。不失一般性，假定異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中包括兩個(gè)UMTS基點(diǎn)和兩個(gè)WLAN熱點(diǎn)，并且移動(dòng)節(jié)點(diǎn)始終處在UMTS覆蓋范圍內(nèi)，WLAN的部署是不連續(xù)的，其模型如圖3。其中每個(gè)UMTS基站的覆蓋半徑是1 000 m，帶寬為3 Mbps，每個(gè)WLAN熱點(diǎn)的覆蓋半徑是200 m，帶寬為54 Mbps。

圖3 仿真系統(tǒng)模型

4.2 仿真計(jì)算與分析

先令一移動(dòng)節(jié)點(diǎn)(MN)在系統(tǒng)場景內(nèi)行走，路程長4 000 m，途經(jīng)UMTS1→WLAN1→UMTS2→WLAN2→ UMTS2，移動(dòng)節(jié)點(diǎn)速度為10 m/s，總共用時(shí)400 s。相關(guān)仿真結(jié)果如圖4和圖5所示。

此次仿真一共發(fā)生4次切換，結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情況相符，這說明所給算法準(zhǔn)確可行。

圖4 移動(dòng)臺(tái)切換概況

圖5 移動(dòng)臺(tái)切換詳情

另在仿真系統(tǒng)中均勻分布10個(gè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)(MN)，允許其隨機(jī)自由移動(dòng)，將所給算法與已有其他3種算法進(jìn)行對(duì)比，即記錄各算法控制下，50 s內(nèi)10個(gè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)發(fā)生切換的總次數(shù)，并測試20次，相關(guān)結(jié)果如圖6所示。其中，普通切換算法只將接收信號(hào)強(qiáng)度作為切換的判決因素，F(xiàn)uzzy logic算法將信噪比、網(wǎng)絡(luò)的可用帶寬以及費(fèi)用進(jìn)行模糊化,原Vague logic算法采用改進(jìn)前計(jì)分函數(shù)[11]。

圖6 4種算法切換次數(shù)對(duì)比

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：采用普通切換算法，平均切換19.6次；采用Fuzzy logic算法，平均切換12.1次；采用原Vague logic算法，平均切換10.55次；而采用改進(jìn)后的算法，平均切換僅需要8.55次，切換次數(shù)最少。這說明，改進(jìn)算法可有效減少切換次數(shù)，抑制乒乓效應(yīng)的發(fā)生。

5 結(jié)語

將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)切換參數(shù)的隸屬度描述推廣為真隸屬度與假隸屬度兩種描述，構(gòu)造了新的Vague計(jì)分函數(shù)，給出一種更加智能的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法。對(duì)由網(wǎng)絡(luò)WLAN和UMTS所模擬搭建的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，以信號(hào)強(qiáng)度、帶寬和價(jià)格3個(gè)參數(shù)作為影響切換的因子，給出了Vague值和計(jì)分函數(shù)的計(jì)算結(jié)果，并做出垂直切換判決。仿真試驗(yàn)顯示，改進(jìn)算法，即基于Vague集的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)垂直切換算法，優(yōu)于只考慮信號(hào)強(qiáng)度的普通算法和Fuzzy Logic算法，能夠綜合多種影響切換的因子，做出更加準(zhǔn)確的切換判決，可以有效的抑制不必要的切換。

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[責(zé)任編輯:陳文學(xué)]

A vague sets based vertical handoff algorithm in heterogeneous networks

HU Mingdi, TAN Mingming

(School of Communication and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China)

A vertical handoff algorithm for heterogeneous networks based on vague set is presented. The parameters are mapped to vague set in fuzzy time, and a new score function is constructed to make it more intelligent. Simulation results show that, the proposed algorithm can reduce the frequency of unnecessary switching, and narrow the adverse side of Ping-pong effect.

vague sets, heterogeneous networks, vertical handoff

10.13682/j.issn.2095-6533.2016.06.016

2016-06-22

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61502386);陜西省教育廳科學(xué)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013JK1074)

胡明娣(1970-)，女，博士，副教授，從事模糊信息處理研究。E-mail: mendy2013@163.com 譚明明(1988-)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娮优c通信工程。E-mail: tanming890610@163.com

TN929.5

A

2095-6533(2016)06-0083-05