俞鶴偉， 梁 根,2

(1.華南理工大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院， 廣州 510641； 2.廣東石油化工學(xué)院 理學(xué)院， 廣東 茂名 525000)

異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)接入選擇算法綜述

俞鶴偉1， 梁 根1,2

(1.華南理工大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院， 廣州 510641； 2.廣東石油化工學(xué)院 理學(xué)院， 廣東 茂名 525000)

移動互聯(lián)網(wǎng)和無線通信技術(shù)的發(fā)展形成多種無線網(wǎng)絡(luò)共存、覆蓋范圍重疊的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)，各種無線接入技術(shù)的差異和單一網(wǎng)絡(luò)技術(shù)無法滿足用戶的全部需求使異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)融合成為必然，接入選擇作為異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)融合的關(guān)鍵技術(shù)之一已成為研究熱點(diǎn). 在簡述異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)和接入選擇概念的基礎(chǔ)上，對接入選擇算法進(jìn)行分類總結(jié)與詳細(xì)對比分析，深入剖析各算法采用的方法和特點(diǎn)，同時對存在的問題進(jìn)行總結(jié)歸納，并展望了未來的研究方向.

異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)；接入選擇；最合適連接；網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

近年來，人們對能夠隨時隨地以高質(zhì)量接入寬帶無線網(wǎng)絡(luò)的需求日益強(qiáng)烈，適應(yīng)不同場景的多種無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)獲得了迅速的發(fā)展. 移動蜂窩網(wǎng)絡(luò)從GSM(Global System for Mobile Communication)發(fā)展到UMTS(Universal Mobile Telecommunications System)，又發(fā)展到LTE(Long Term Evolution)，提供了大范圍的網(wǎng)絡(luò)覆蓋以及無縫移動性保障[1-2]；此外，一系列802.11無線局域網(wǎng)WLAN(Wireless Local Area Network)標(biāo)準(zhǔn)和802.16無線城域網(wǎng)WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)標(biāo)準(zhǔn)的建立，為用戶提供了高速率的無線連接[3].

在GSM基站信號覆蓋范圍內(nèi)，同時加入LTE、WLAN、WiMAX等無線接入點(diǎn)，以方便人們傳輸數(shù)據(jù)的方式成為業(yè)界的通用模式[4-5]，從而逐步形成多種網(wǎng)絡(luò)共同存在、信號覆蓋范圍重疊的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)(HWNs，Heterogeneous Wireless Networks). 與此同時，各種網(wǎng)絡(luò)的信號覆蓋范圍、上下行傳輸速率和最適合支持的業(yè)務(wù)類型等都有所不同，任何一種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)無法同時很好地支持所有不同的用戶業(yè)務(wù). 隨著HWNs的發(fā)展，在這些網(wǎng)絡(luò)在各自的演進(jìn)過程中彼此相互競爭、相互補(bǔ)充、相互促進(jìn)，最終使HWNs融合成為必然[6-7].

在HWNs融合過程中，各無線網(wǎng)絡(luò)通過不同的架構(gòu)和協(xié)議作為接入網(wǎng)絡(luò)和用戶連接，匯聚后各無線網(wǎng)絡(luò)通過公共IP核心網(wǎng)進(jìn)行互聯(lián)，多模移動終端用戶可以選擇某一個接入點(diǎn)，通過公共的IP核心網(wǎng)訪問Internet[8-9]， HWNs的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖1所示.

網(wǎng)絡(luò)接入選擇是HWNs融合的關(guān)鍵技術(shù)之一[10-12]，其主要功能是對用戶的接入請求進(jìn)行控制，并選擇某一個網(wǎng)絡(luò)為用戶提供連接服務(wù). 如何利用HWNs在不同接入技術(shù)、重疊網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、多業(yè)務(wù)流量負(fù)載等方面的特點(diǎn)，在為用戶提供接入選擇的同時，保證用戶業(yè)務(wù)的QoS(Quality of Service)、最優(yōu)化無線資源利用成為HWNs研究中的熱點(diǎn)[6, 13-14].

圖1 HWNs架構(gòu)

目前，有部分綜述文獻(xiàn)對HWNs進(jìn)行了研究. 例如文獻(xiàn)[1-2]綜述了異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)理論模型、現(xiàn)實(shí)制約和未來挑戰(zhàn)，但是該文獻(xiàn)主要研究的是3GPP標(biāo)準(zhǔn)下的異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)，沒有涉及蜂窩網(wǎng)絡(luò)和WLAN融合的場景. 文獻(xiàn)[4, 6]主要綜述了實(shí)現(xiàn)異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)無縫移動的互聯(lián)互通機(jī)制，并制定一個考慮了不同的標(biāo)準(zhǔn)化組織互聯(lián)互通框架，為WLAN、WiMAX和3GPP LTE的共存和融合提出解決方案. 文獻(xiàn)[9]對HWNs的網(wǎng)絡(luò)檢測和接入選擇問題進(jìn)行了綜述，討論了移動管理的相關(guān)方法. 文獻(xiàn)[15-16]主要綜述了HWNs的移動管理相關(guān)技術(shù)，提出一個異構(gòu)互通架構(gòu)，并對支持高級的移動性管理的最新協(xié)議進(jìn)行了比較分析，但是文獻(xiàn)沒有具體分析算法. 文獻(xiàn)[17]綜述了HWNs中垂直切換的概念、切換過程、切換時機(jī)，并分析了垂直切換判斷的理論模型. 文獻(xiàn)[18]綜述了不同的切換類型、切換特性和切換判定度量，對基于RSS、QoS、決策函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)智能和上下文的切換算法進(jìn)行了分析對比. 文獻(xiàn)[19]綜述了HWNs中垂直切換的過程和判斷標(biāo)準(zhǔn)，并將垂直切換判斷算法分為基于RSS、基于帶寬、基于代價函數(shù)和基于混合模型的4類算法，對每類算法各選取3篇參考文獻(xiàn)進(jìn)行了分析對比. 此外，文獻(xiàn)[20]綜述了HWNs接入選擇算法中不同的數(shù)學(xué)理論模型，同時設(shè)計了一套特定的模擬場景，分析比較了各接入選擇數(shù)學(xué)模型在該場景下的不同結(jié)果.

本文綜述了HWNs環(huán)境下的接入選擇算法，主要工作包括以下三個方面：系統(tǒng)地對各接入選擇算法進(jìn)行分類，并描述各類算法的基本思想；分析各類算法的主要參考文獻(xiàn)，并對其進(jìn)行歸納對比；最后，對存在問題進(jìn)行總結(jié)，并提出了進(jìn)一步的研究方向. 本文旨在形成較完整的研究歸納，為同類研究提供參考.

1 網(wǎng)絡(luò)接入選擇概述

在HWNs中，由于移動終端業(yè)務(wù)的多樣性、無線網(wǎng)絡(luò)信道傳輸質(zhì)量的差異性、無線網(wǎng)絡(luò)信號的重疊性等因素，因此需要依靠網(wǎng)絡(luò)接入選擇算法保障用戶能夠接入到最適合的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行業(yè)務(wù)處理[15-16].

1.1網(wǎng)絡(luò)接入選擇基本原理

網(wǎng)絡(luò)接入選擇算法可以分為移動終端發(fā)起初始連接的接入選擇和移動終端切換到另一個網(wǎng)絡(luò)的接入重選兩類[9].

網(wǎng)絡(luò)接入選擇的控制方式可以歸納為以下三種：終端控制接入、網(wǎng)絡(luò)控制接入和終端輔助的網(wǎng)絡(luò)控制接入[15, 18]. 在第一種方式中，終端通過監(jiān)測各網(wǎng)絡(luò)參數(shù)并結(jié)合接入選擇算法，終端自主執(zhí)行接入選擇；在第二種方式中，網(wǎng)絡(luò)控制中心監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)并將接入選擇結(jié)果發(fā)送給發(fā)起接入請求的移動終端，控制過程由網(wǎng)絡(luò)端完成；此外，在第三種方式中，終端將檢測到的各無線網(wǎng)絡(luò)參數(shù)值以及用戶個人喜好等參數(shù)發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)中心的決策模塊，再由網(wǎng)絡(luò)中心根據(jù)算法對終端進(jìn)行接入控制.

網(wǎng)絡(luò)接入選擇的過程可以分為三個階段：網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)、選網(wǎng)決策和接入執(zhí)行[9, 17-18]. 第一個階段，移動終端需要測量其可用信號范圍內(nèi)各無線網(wǎng)絡(luò)的性能參數(shù)；第二階段，移動終端或網(wǎng)絡(luò)根據(jù)選網(wǎng)算法并結(jié)合各種因素作出接入判決；第三階段，依據(jù)第二階段的判決結(jié)果，根據(jù)相應(yīng)無線網(wǎng)絡(luò)的通信協(xié)議步驟協(xié)助用戶完成網(wǎng)絡(luò)連接. 在這三個階段中，選網(wǎng)決策步驟起著至關(guān)重要的作用，它關(guān)系到滿足用戶的需求，協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)資源的利用和使網(wǎng)絡(luò)性能最好[18].

1.2接入選擇關(guān)鍵問題

在以往的網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)間的接入選擇判斷指標(biāo)主要與鏈路質(zhì)量相關(guān)，考慮的因素比較單一，其出發(fā)點(diǎn)在于如何維持當(dāng)前的物理連接. 隨著無線網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，未來可接入的網(wǎng)絡(luò)越來越多，可能會出現(xiàn) 不同網(wǎng)絡(luò)管理域和技術(shù)之間的切換，因此，判斷不能只基于某一個判決度量因素，而是需要綜合多個判決度量因素全盤考慮接入合適的網(wǎng)絡(luò).

對于如何選擇接入合適的網(wǎng)絡(luò)，文獻(xiàn)[17, 21]提出ABC(Always Best Connected)概念，指的是用戶終端在重疊的信號覆蓋范圍內(nèi)選擇最合適的接入方式來傳輸數(shù)據(jù). 其中“最合適”的含義主要是根據(jù)用戶、業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)三個層面的各種因素，并且各個層面都有靜態(tài)和動態(tài)因素，具體如表1所示.

目前對網(wǎng)絡(luò)接入選擇的研究大部分集中于根據(jù)各種決策因素，設(shè)計一個可靠的接入判斷算法來選擇最佳網(wǎng)絡(luò)，使得既能提高用戶滿意度和保證業(yè)務(wù)質(zhì)量，同時又能使網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商利益最大化.

表1 接入判斷因素

2 接入選擇算法研究綜述

網(wǎng)絡(luò)接入選擇算法的設(shè)計直接關(guān)系到用戶體驗(yàn)和網(wǎng)絡(luò)資源利用率[22]. 目前國內(nèi)外學(xué)者在HWNs接入選擇算法方面已經(jīng)做了大量研究，縱觀各種算法，根據(jù)判斷標(biāo)準(zhǔn)本文將其劃分為基于接收信號強(qiáng)度(RSS，Received Signal Strength)、負(fù)載均衡和業(yè)務(wù)QoS的接入選擇算法，根據(jù)算法所采用的數(shù)學(xué)模型本文又將其劃分為基于多屬性決策判決、效用函數(shù)、模糊邏輯、博弈論等的接入選擇算法[18-20].

2.1基于RSS的接入選擇算法

該類算法的基本思想是移動終端測量各無線網(wǎng)絡(luò)的RSS參數(shù)，選擇接入到RSS最高的網(wǎng)絡(luò). 此外，如果備選接入網(wǎng)絡(luò)的RSS高于當(dāng)前連接網(wǎng)絡(luò)的RSS，即RSSnew>RSSold，則切換到RSS最高的網(wǎng)絡(luò). 基于RSS的接入選擇算法復(fù)雜度低，易于實(shí)施，但性能較差，在瑞利衰落和陰影衰落的影響下，往往會引發(fā)較嚴(yán)重的乒乓效應(yīng)，判決結(jié)果較為片面.

Hanjin, Lee等[23]所提出的改進(jìn)方式是在最高RSS算法的基礎(chǔ)上增加滯后計時H，只有當(dāng)RSSnew>RSSold+H，移動終端才接入到新的網(wǎng)絡(luò)，算法中增加滯后計時H的可以減少乒乓效應(yīng)，但也因此增加了時延，而且H越大，時延也越大，對于如何計算合適的的滯后計時仍有待進(jìn)一步研究.

Roy, Sanjay Dhar等[24]在上述算法的基礎(chǔ)上提出一種基于RSS和信號強(qiáng)度比例并包含滯后計時的接入選擇算法，在WLAN和3G網(wǎng)絡(luò)中移動終端RSS的測量采用不同的取樣間隔，并評估計算滯后延時和限制不同網(wǎng)絡(luò)間的切換次數(shù)，比基于固定滯后計時算法有更好的性能.

Ahuja, Kiran等[25]基于平均RSS，再結(jié)合移動用戶距離和中斷概率的提出接入選擇算法，該算法包括兩個階段，在第一階段中，對重疊區(qū)域進(jìn)行距離估計，在第二階段，根據(jù)平均RSS選擇最佳的網(wǎng)絡(luò).

2.2基于負(fù)載均衡的接入選擇算法

此類算法的基本思想是將用戶的接入請求分配到網(wǎng)絡(luò)中負(fù)載最低的接入點(diǎn)，此外，當(dāng)系統(tǒng)的負(fù)載達(dá)到一定程度的時候，可以執(zhí)行垂直切換達(dá)到用戶重新分布，以達(dá)到均衡負(fù)載的目的.

SHENG Jie等[26]根據(jù)終端移動性和各無線網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載狀態(tài)提出一種混合負(fù)載均衡的接入選擇算法，算法將用戶業(yè)務(wù)由重負(fù)載區(qū)域向輕負(fù)載區(qū)域轉(zhuǎn)移，此外再結(jié)合資源預(yù)留和強(qiáng)占優(yōu)先的策略，實(shí)現(xiàn)支持不同的用戶業(yè)務(wù)優(yōu)先級.

Gerasimenko, M等[27]提出一種以用戶為中心的負(fù)載感知接入選擇算法，強(qiáng)調(diào)用戶的個人偏好，設(shè)計依賴網(wǎng)絡(luò)負(fù)載信息的適當(dāng)?shù)臏髾C(jī)制，最大限度地減少反饋開銷，通過實(shí)驗(yàn)和基于WiFi優(yōu)先的算法比較，有效提高負(fù)載均衡和網(wǎng)絡(luò)資源利用率.

Ma, D等[28]的算法提出當(dāng)網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)的資源不能保證接入呼叫請求的服務(wù)質(zhì)量時，系統(tǒng)將通過發(fā)起垂直切換執(zhí)行負(fù)載均衡，以創(chuàng)建更多的可用資源，并且該負(fù)載均衡算法可使各個接入網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)資源利用率變化最小.

基于負(fù)載均衡的接入選擇算法通過業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)移提高了HWNs的資源使用率，但是該類算法有可能無法滿足用戶業(yè)務(wù)的QoS需求，用戶有可能連接到質(zhì)量較差的網(wǎng)絡(luò)中，因此，無法有效保障用戶實(shí)時或非實(shí)時業(yè)務(wù)的QoS需求.

2.3基于業(yè)務(wù)QoS的接入選擇算法

此類算法的基本思想是由于各無線接入網(wǎng)絡(luò)的性能參數(shù)存在差異，不同的網(wǎng)絡(luò)適合支持不同的業(yè)務(wù)類型，因此，算法將用戶接入到最適合保證其業(yè)務(wù)QoS的網(wǎng)絡(luò).

Abdul Hasib等[29]針對CDMA2000 and IEEE 802.11網(wǎng)絡(luò)中如何利用不同RAT資源以有效實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的QoS保障，從用戶和服務(wù)提供者的角度最小化服務(wù)成本出發(fā)，提出一種自適應(yīng)通用無線資源管理方案，根據(jù)業(yè)務(wù)類型、用戶移動性和位置、信息和服務(wù)成本等參數(shù)，通過采用馬爾可夫鏈理論進(jìn)行評估，選擇最優(yōu)的接入點(diǎn)和最大限度地減少不必要的切換，從而提供穩(wěn)定的通信和業(yè)務(wù)QoS保障.

Chen, Huan等[30]為支持HWNs中多媒體業(yè)務(wù)的QoS和優(yōu)化資源利用，提出一個基于信道保護(hù)的動態(tài)優(yōu)化最佳接入控制機(jī)制，基于馬爾可夫決策過程和敏感性分析設(shè)計基于閾值的接入控制算法，減少網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中流量變化時不必要的計算，并通過系統(tǒng)容量估計和QoS映射技術(shù)，對多業(yè)務(wù)QoS進(jìn)行支持.

Miao, Jie等[31]以最大化系統(tǒng)總?cè)萘繛槟繕?biāo)，提出一種支持QoS的聯(lián)合功率和帶寬分配接入控制算法，算法采用凸優(yōu)化理論進(jìn)行分析，同時滿足時延約束和業(yè)務(wù)流量比例公平的最小速率約束，在接入中保障業(yè)務(wù)的QoS和最大化無線資源利用率.

基于業(yè)務(wù)QoS的接入選擇算法通常會將同一類接入請求連接到同一個網(wǎng)絡(luò)中，因此，該類算法容易導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)間的負(fù)載不均衡.

2.4基于多屬性決策判決的接入選擇算法

多屬性決策判決(MADM，Multiple Attribute Decision Making)接入選擇算法根據(jù)用戶終端對各網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)的偏好制定策略. MADM算法主要分為兩步，第一步首先根據(jù)用戶對某個網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的偏好程度確定其對應(yīng)的決策權(quán)值. 此外，由于各網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)度量單位不同，因此，第二步就需要對這些參數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便將所有參數(shù)進(jìn)行累加并計算各網(wǎng)絡(luò)的選擇排序結(jié)果. MADM算法可以表示為

式中，pi,n、ωi,n分別表示用戶i的第n個網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及該參數(shù)對應(yīng)的權(quán)值.

MADM算法包括許多分支，如簡單加權(quán)法(SAW，Simple Additive Weighting)、加權(quán)乘積法(WPM，Weighted Product Method)、灰色關(guān)聯(lián)度算法(GRA，Gray Relation Analysis)、層次分析法(AHP，Analytic Hierarchy Process)、逼近理想值算法(TOPSIS， Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)等.

Liu Sheng-mei等[32]利用SINR值、網(wǎng)絡(luò)可用帶寬、用戶通信代價等因素構(gòu)建屬性矩陣，各QoS屬性的權(quán)重則由AHP方法的特征向量來決定，最后根據(jù)屬性矩陣和權(quán)重向量利用SAW方法進(jìn)行接入判決.

TANG Liang-rui等[33]對遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種基于混沌遺傳的接入選擇算法(Chaos Genetic Algorithms，CGA)，通過混沌遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)來計算選擇指標(biāo)權(quán)重，利用多屬性優(yōu)化解決絡(luò)接入選擇的全局尋優(yōu)問題.

WEI Shu-zhi等[34]利用AHP和熵值法(Entropy Method，ME)對網(wǎng)絡(luò)選擇參數(shù)權(quán)重進(jìn)行確定，并通過MADM為用戶視頻業(yè)務(wù)接入最佳網(wǎng)絡(luò)，接入后帶寬資源分配大小的計算則通過構(gòu)建非合作博弈模型和求解用戶效用函數(shù)的納什均衡解進(jìn)行確定.

Ahuja Kiran等[35]針對UMTS、WLAN、GPRS and WiMAX四種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，設(shè)計了多目標(biāo)選擇函數(shù)，提出一種使用熵技術(shù)計算網(wǎng)絡(luò)參數(shù)權(quán)重的改進(jìn)TOPSIS接入選擇算法，并且屬性的權(quán)重系數(shù)可以根據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整.

Verma, Rajiv[36]針對同時提供高品質(zhì)的服務(wù)和滿足不同類型的用戶服務(wù)級別協(xié)議提出一個結(jié)合GRA和AHP的多屬性網(wǎng)絡(luò)接入選擇算法，算法中采用AHP方法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)性能設(shè)定屬性的相對權(quán)重，以及采用GRA方法進(jìn)行候選網(wǎng)絡(luò)排名.

上述基于MADM的接入選擇算法的對比具體如表2所示.

表2 MADM接入選擇算法對比

MADM算法適用于HWNs環(huán)境下多參數(shù)判斷的接入選擇，但是，該類算法對用戶傳輸業(yè)務(wù)的內(nèi)容不作考慮，此外，為了評價每個參數(shù)的重要程度，需要由用戶自行建立權(quán)重判斷矩陣，具有較大的主觀性，導(dǎo)致無法正確得到屬性權(quán)重，最后，若各參數(shù)的一致性檢查不通過，則需要再次耗時構(gòu)造判決矩陣進(jìn)行檢查.

2.5基于效用函數(shù)的接入選擇算法

該類算法的主要思想是通過設(shè)計一個效用函數(shù)，基于網(wǎng)絡(luò)接入選擇時需要考慮的各個參數(shù)例如RSS、信號覆蓋范圍、網(wǎng)絡(luò)可用帶寬、終端移動速度、服務(wù)價格、發(fā)射功率等計算各候選接入網(wǎng)絡(luò)的效用函數(shù)，并將函數(shù)值進(jìn)行排序，最后接入到效用函數(shù)值最高的網(wǎng)絡(luò).

LI Jian-Dong研究團(tuán)隊[37-38]結(jié)合帶寬資源分配和網(wǎng)絡(luò)接入選擇進(jìn)行算法設(shè)計，算法通過凸優(yōu)化理論求解最大化用戶速率效用函數(shù)，并且算法考慮了帶寬資源分配的約束條件，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的可用帶寬和用戶業(yè)務(wù)的帶寬資源需求獲得最大化信息傳輸速率，將用戶分配到最合適的網(wǎng)絡(luò)中. 另外，該團(tuán)隊的研究成果中也提及到結(jié)合時延控制和網(wǎng)絡(luò)接入選擇的算法，算法的目標(biāo)函數(shù)為用戶業(yè)務(wù)時延最小化，通過計算不同網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率和傳輸時延來設(shè)計并行接入算法，最后根據(jù)門限選擇最小的接入網(wǎng)絡(luò)集合獲得最小時延保證.

XIE Xian-zhong等[39]針對接入網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)階段RSS測量不確定性、候選網(wǎng)絡(luò)更新速度慢等問題，設(shè)計基于終端代價函數(shù)權(quán)值可變的速度自適應(yīng)接入選擇算法，對高速移動終端的網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)階段進(jìn)行了改進(jìn)，在此基礎(chǔ)上，通過靈活改變代價函數(shù)的權(quán)值，并且加入網(wǎng)絡(luò)和用戶的屬性計算，求解出代價函數(shù)值最小的接入網(wǎng)絡(luò).

FAN Wen-hao等[40]為了更好反映實(shí)際應(yīng)用環(huán)境下終端的差異性，基于最大化網(wǎng)絡(luò)效用提出一種綜合考慮了多模終端發(fā)射功率及接入網(wǎng)絡(luò)帶寬資源分配的模型，適合終端自身配置差異與用戶業(yè)務(wù)需求的不同的接入環(huán)境.

Nguyen-Vuong, Q T等[41]提出一個捕獲終端用戶喜好的分析模型，基于該模型，設(shè)計一個自動網(wǎng)絡(luò)選擇機(jī)制，該機(jī)制考慮到了連接質(zhì)量、終端用戶喜好、連接成本之間的折衷，從終端用戶和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商的角度進(jìn)行計算.

El Helou, M等[42]通過分析無線電資源管理機(jī)制，提出混合以網(wǎng)絡(luò)為中心和以用戶為中心的方法，通過周期性地廣播網(wǎng)絡(luò)信息，協(xié)助移動用戶接入選擇，滿足運(yùn)營商的目標(biāo). 在另一方面，移動用戶還集成自己的需求和喜好來選擇自己的接入網(wǎng)絡(luò)，以最大限度地發(fā)揮自己的效用. 與其它接入選擇技術(shù)相比，混合以網(wǎng)絡(luò)為中心和用戶為中心的混合方法能有效提高資源利用率和最大限度地提高用戶滿意度.

上述基于效用函數(shù)的接入選擇算法對比具體如表3所示.

表3 基于效用函數(shù)的接入選擇算法對比

基于效用函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)接入選擇策略有較快的決策速度和較低的算法復(fù)雜度，并且綜合考慮了多種網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)及用戶業(yè)務(wù)特性. 但是在實(shí)際環(huán)境中用戶的需求和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)是動態(tài)變化的，該類算法的目標(biāo)函數(shù)一旦定義，在整個接入過程中無法調(diào)整，靈活性受到一定的限制.

2.6基于模糊邏輯的接入選擇算法

由于在HWNs的接入選擇判斷中會使用到一些難以量化的模糊信息，因此在進(jìn)行接入選擇判斷時可以使用基于模糊邏輯的計算方法. 該類算法的主要思想是首先將各個網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行模糊化處理并生成一個輸入模糊集合，該集合通過模糊規(guī)則和一定的運(yùn)算對應(yīng)生成特定的輸出模糊集合，最后將輸出模糊集合結(jié)合接入選擇算法把用戶接入到最適合的網(wǎng)絡(luò). 這個方法的關(guān)鍵在于合理的定義模糊集以及模糊準(zhǔn)則.

Shi W等[43]基于徑向基函數(shù)模糊方法并且結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計智能化接入選擇算法，該算法中模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的目標(biāo)為用戶接入阻塞率，學(xué)習(xí)過程中不斷更新網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，并隨時修正模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的數(shù)值，使得算法可以接近預(yù)計的性能，實(shí)現(xiàn)智能化的接入選擇判決. 進(jìn)一步，該作者在此基礎(chǔ)上提出一種對網(wǎng)絡(luò)負(fù)載具有較好動態(tài)適應(yīng)性的基于粒子群優(yōu)化(PSO，Particle Swarm Optimization)模糊神經(jīng)元的接入選擇算法[44]，該算法中模糊神經(jīng)元參數(shù)學(xué)習(xí)的目標(biāo)為接入阻塞率，然后利用PSO算法的全局尋優(yōu)能力對參數(shù)初值進(jìn)行設(shè)定，從而提高參數(shù)學(xué)習(xí)的精度.

Chen, Y H等[45]提出一種模糊Q學(xué)習(xí)的接入選擇方法，模糊Q學(xué)習(xí)接入控制系統(tǒng)由一個神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)許可評估、存儲和決策三部分組成，許可評估主要負(fù)責(zé)計算每個子網(wǎng)可以支持接入業(yè)務(wù)的QoS需求和接入成本，存儲主要負(fù)責(zé)多普勒頻移和功率強(qiáng)度的計算，最后，決策采用極大極小定理用于確定為用戶接入請求最合適的子網(wǎng).

Chamodrakas, Ioannis等[46]提出的方法考慮到用戶偏好、網(wǎng)絡(luò)狀況、服務(wù)質(zhì)量和能耗的要求，所提出的網(wǎng)絡(luò)選擇方法結(jié)合使用參數(shù)化效用函數(shù)，模擬不同應(yīng)用程序的QoS需求，并采用不同的能耗度量實(shí)時和非實(shí)時應(yīng)用，通過使用模糊集TOPSIS表示法解決多接入網(wǎng)絡(luò)評價中參數(shù)不一致的問題，并采用效用函數(shù)修改網(wǎng)絡(luò)選擇排序異常問題.

Wu, Jung-Shyr等[47]采用灰色模糊控制過程實(shí)現(xiàn)聯(lián)合無線資源管理接入控制，該文章的方法分成灰色模糊控制和灰色模糊多屬性決策兩部分. 該文章策略使用信號強(qiáng)度，路徑損耗以及負(fù)載參數(shù)進(jìn)行 EDGE、HSPA和LTE的接入選擇和切換控制，算法減小多用戶之間的干擾和阻塞率，增加系統(tǒng)的無線電容量，提高負(fù)載均衡.

Kantubukta Vasu[48]針對HWNs環(huán)境的不同應(yīng)用需求提出基于QoS感知的模糊規(guī)則多屬性接入選擇算法，通過模糊邏輯規(guī)則并結(jié)合馬爾可夫鏈計算比較各個網(wǎng)絡(luò)的得分，算法能較好支持不同業(yè)務(wù)流.

上述基于模糊邏輯的接入選擇算法對比具體如表4所示：

表4 基于模糊邏輯的接入選擇算法對比

基于模糊邏輯的接入選擇算法的優(yōu)點(diǎn)是在接入網(wǎng)絡(luò)數(shù)較多的情況下能夠?qū)崿F(xiàn)較準(zhǔn)確的選網(wǎng)，在參數(shù)較少時算法效率較高. 但是隨著參數(shù)數(shù)量的增加，導(dǎo)致模糊推理規(guī)則庫的規(guī)模急劇增大，需要花費(fèi)更多的計算資源.

2.7基于博弈論的接入選擇算法

在HWNs中無論是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商之間、用戶之間還是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商與用戶之間，任何用戶接入網(wǎng)絡(luò)都會對雙方產(chǎn)生相應(yīng)的影響，因此適合使用博弈論模型來對網(wǎng)絡(luò)接入選擇進(jìn)行研究. 根據(jù)產(chǎn)生影響的雙方，可以分為用戶間博弈接入、網(wǎng)絡(luò)間博弈接入、用戶與網(wǎng)絡(luò)間博弈接入. 此外，根據(jù)博弈雙方之間相互作用，又可以分為非合作博弈接入和合作博弈接入. 博弈參與者希望自身利益最大，不管其他參與者利益情況的是非合作博弈接入，相反，以最大化HWNs整體收益為目的是合作博弈接入.

接入選擇博弈模型由三個關(guān)鍵部分組成：參與者、策略和支付. 博弈中的參與者負(fù)責(zé)作出選擇最大效用值網(wǎng)絡(luò)的接入判決，參與者在HWNs環(huán)境下的接入行動受到策略的約束，并且需要計算出參與者在各網(wǎng)絡(luò)參數(shù)條件下的支付值. 對參與者來說，其注重的是支付.

CHEN S Z研究團(tuán)隊主要基于博弈理論對HWNs接入選擇和無線資源分配展開研究，提出一種連接數(shù)量及無線資源帶寬分配的模型[49]，并且證明了非合作博弈無線資源分配中的納什均衡點(diǎn)，其設(shè)計的接入選擇算法考慮了用的業(yè)務(wù)量及其阻塞率. 進(jìn)一步，通過結(jié)合多主多從Stackelberg博弈模型[50]，設(shè)計了用戶收益和花費(fèi)效用函數(shù)，并且在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)定價的前提下，效用函數(shù)可以滿足凹函數(shù)條件，用戶間非合作博弈存在納什均衡點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上提出的HWNs定價和資源分配方案能夠同時滿足網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商和用戶效用最大.

Chen Q B等[51]基于博弈理論對網(wǎng)絡(luò)接入最優(yōu)定價方案展開研究，方法主要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)之間、用戶與運(yùn)營商之間的非合作和合作關(guān)系進(jìn)行分析，并求解了網(wǎng)絡(luò)價格策略博弈模型的納什均衡價格.

Niyato等[52-53]基于非合作博弈論設(shè)計面向HWNs的接入選擇和無線資源分配算法，算法將系統(tǒng)總帶寬資源在各無線接入網(wǎng)的子區(qū)域進(jìn)行劃分，基于非合作博弈論計算各接入網(wǎng)絡(luò)對業(yè)務(wù)請求的可用帶寬，此外，為了保證不同業(yè)務(wù)的優(yōu)先級，還設(shè)計了一個帶寬資源預(yù)留門限.

Salih, Y K等[54]提出一個根據(jù)用戶偏好確定QoS因素的網(wǎng)絡(luò)選擇模型，并且將常用的簡單加權(quán)方法SAW整合到非合作交易博弈框架中，利用系統(tǒng)效用函數(shù)計算網(wǎng)絡(luò)間的競爭，算法通過用戶和網(wǎng)絡(luò)之間的協(xié)商使用戶獲得更優(yōu)價格.

此外，對于用戶之間的博弈，Vassaki等[55]研究了接入選擇中帶寬分配問題，將帶寬分配問題建模為合作破產(chǎn)博弈模型，并分析了約束平等規(guī)則、隨機(jī)到達(dá)規(guī)則和塔木德規(guī)則用于保證最大化系統(tǒng)容量和帶寬分配公平性. Zhu, Kun等[56]基于不完全信息的貝葉斯博弈對HWNs接入選擇進(jìn)行建模，博弈參與者沒有博弈對方收益函數(shù)的完整信息，在網(wǎng)絡(luò)的選擇過程中采用最優(yōu)反應(yīng)動態(tài)，并求解了貝葉斯納什均衡.

上述基于博弈論的接入選擇算法對比具體如表5所示.

表5基于博弈論的接入選擇算法對比

Tab.5 Comparison of game theory based access selection algorithms

基于博弈論的網(wǎng)絡(luò)接入選擇算法在多用戶同時接入選網(wǎng)的環(huán)境下有較高的公平性和準(zhǔn)確性，但是，該類算法有較高的復(fù)雜度，并且在一個博弈周期里只能得出一個用戶的選網(wǎng)結(jié)果，選網(wǎng)效率較低.

2.8其它模型接入選擇算法及比較

除了上述各接入選擇算法模型外，還有部分文獻(xiàn)提到采用馬爾可夫鏈和最優(yōu)化方法模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)接入選擇[12, 57-59].

例如DENG Q等[57]利用馬爾可夫決策理論分析了不同用戶業(yè)務(wù)的QoS需求、各種網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)及狀態(tài)之間的關(guān)系，求解了狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率，設(shè)計出一種HWNs中區(qū)分業(yè)務(wù)類型的接入控制算法. Gelabert, Xavier等[58]將馬爾可夫鏈模型嵌入到接入選擇算法中，考慮了移動終端僅支持所有可用接入網(wǎng)絡(luò)中的某部分接入網(wǎng)絡(luò)的情形，并且通過可變數(shù)據(jù)流的性能度量去評估接入選擇算法. Kosmides, Pavlos等[59]通過聯(lián)合檢查用戶偏好和運(yùn)營商偏好，并基于用戶業(yè)務(wù)的需求設(shè)計最優(yōu)化效用函數(shù)，把接入選擇建模為NP-hard組合最優(yōu)化問題.

綜上所述，HWNs接入選擇中采用不同的數(shù)學(xué)模型具有不同的特性，在這里我們將各模型的目標(biāo)、決策速度、復(fù)雜度、準(zhǔn)確度、有效性等方面進(jìn)行對比，具體如表6所示.

表6 各接入選擇算法模型比較

3 HWNs接入選擇存在的問題、面臨的挑戰(zhàn)及展望

3.1存在問題

盡管許多學(xué)者對HWNs的接入選擇問題進(jìn)行了大量的研究，但是由于HWNs接入技術(shù)的多樣性和復(fù)雜性，一方面移動終端要獲得“最合適”連接，另一方面網(wǎng)絡(luò)既要滿足不同業(yè)務(wù)的QoS需求，又要使資源利用率達(dá)到最大，所以HWNs接入選擇算法還存在許多需要解決的問題以及需要優(yōu)化的地方[9, 18, 60]，總體來說目前仍然存在著以下不足：

1)接入選擇算法的設(shè)計沒有與資源管理架構(gòu)設(shè)計結(jié)合在一起進(jìn)行，算法僅適用于某種特定場景，缺乏靈活性，較難適應(yīng)實(shí)際的HWNs融合環(huán)境.

2)由于接入選擇需要考慮用戶層面、業(yè)務(wù)層面和網(wǎng)絡(luò)層面這三方面的因素，基于單因素的接入選擇算法雖然計算復(fù)雜度低，但是有效性卻較差. 此外，有部分算法在設(shè)計中嘗試將所有影響因素全部加入考慮，卻導(dǎo)致計算復(fù)雜度劇增，不適合實(shí)際應(yīng)用環(huán)境.

3)部分算法依據(jù)“最合適連接”原則，希望能夠?yàn)橛脩艚尤氲阶钅鼙Ｕ蠘I(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)，但是卻沒有考慮到網(wǎng)絡(luò)資源的整體利用，更沒有對具體資源分配的大小展開研究，沒有同時兼顧用戶服務(wù)質(zhì)量與網(wǎng)絡(luò)資源利用.

3.2挑戰(zhàn)與展望

3.2.1 HWNs的多接入控制問題

未來無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的演進(jìn)使得各種不同體系結(jié)構(gòu)和接入模式的無線網(wǎng)絡(luò)持續(xù)增加. 同時，隨著無線終端性能的不斷提高，終端可以通過多鏈路同時并行接入到多個無線網(wǎng)絡(luò). 多鏈路采用Multi-RAT(Multiple Radio Access Technology)技術(shù)，終端的無線接入模塊支持多協(xié)議接入模式，能夠通過不同的鏈路同時連接多個無線網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)多網(wǎng)絡(luò)帶寬聚合利用[61]，并可以在HWNs的不同網(wǎng)絡(luò)中無縫切換. 因此，研究HWNs中多鏈路接入控制問題對于實(shí)現(xiàn)HWNs融合具有積極的意義.

目前，已有部分團(tuán)隊在研究HWNs的多接入控制問題[10, 62-66]. 其中文獻(xiàn)[62]提出一種將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流分割，分別在不同的接入網(wǎng)進(jìn)行傳輸?shù)姆椒≒-MRA，數(shù)據(jù)流能獲得不同接入網(wǎng)的聚合帶寬服務(wù)，并且通過實(shí)驗(yàn)證明該方法有較好的性能. 文獻(xiàn)[10]設(shè)計了HWNs多接入環(huán)境下的功率和頻譜分配算法，但是算法假設(shè)所有終端都支持多鏈路模式，沒有考慮單鏈路/多鏈路用戶共存的情況，算法有一定的局限性.

相比傳統(tǒng)的僅支持接入單個網(wǎng)絡(luò)的單鏈路用戶，多鏈路用戶的某個網(wǎng)絡(luò)鏈路出現(xiàn)故障時，其余連接的鏈路仍然能夠保證用戶數(shù)據(jù)傳輸，有效提高了通信的可靠性. 因此，解決HWNs的多接入控制問題將有效提升HWNs的整體效能，促進(jìn)HWNs融合具有非常重要的意義.

3.2.2 HWNs無線資源管理及QoS保障

傳統(tǒng)的無線資源管理算法的主要目標(biāo)是在一定數(shù)量的總系統(tǒng)資源環(huán)境下，通過合理的調(diào)度最大限度地為同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的用戶提供QoS保障服務(wù). HWNs環(huán)境下的無線資源管理功能相對于傳統(tǒng)同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，還需要進(jìn)一步綜合考慮不同接入架構(gòu)、多模終端、多業(yè)務(wù)需求及用戶信息等因素，設(shè)計適用于HWNs的聯(lián)合無線資源管理架構(gòu)及算法[13, 67-69].

此外，HWNs融合的目標(biāo)是為用戶提供無縫的、高質(zhì)量的QoS保障服務(wù)[54]. 不同于傳統(tǒng)的無線網(wǎng)絡(luò)，HWNs中異構(gòu)環(huán)境結(jié)構(gòu)復(fù)雜、動態(tài)變化等都對提升用戶業(yè)務(wù)QoS保障帶來了新的挑戰(zhàn).

目前己有相關(guān)研究工作在這方面取得了一定的進(jìn)展[67, 70-72]，如文獻(xiàn)[70]設(shè)計了支持用戶體驗(yàn)質(zhì)量的HWNs體系架構(gòu)，該架構(gòu)通過增加無縫移動質(zhì)量感知、質(zhì)量評估、動態(tài)服務(wù)等級映射和內(nèi)容自適應(yīng)調(diào)度等擴(kuò)展了接入?yún)f(xié)議，考慮了移動用戶需求和網(wǎng)絡(luò)可用資源使用情況. 文獻(xiàn)[71]針對HWNs中有限的無線資源設(shè)計了一套支持QoS的自適應(yīng)MAC協(xié)議，該協(xié)議利用混合自適應(yīng)行為提高信道利用率，并且在接入中集成了支持QoS和公平數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬?yōu)先級調(diào)度.

因此，如何利用HWNs在不同接入技術(shù)、重疊網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、多業(yè)務(wù)流量負(fù)載等方面的特點(diǎn)，在為用戶提供QoS保證接入的同時，最優(yōu)化HWNs資源利用成為未來HWNs發(fā)展中亟需解決的重要問題.

4 結(jié)束語

在HWNs中，由于無線信號重疊覆蓋、終端業(yè)務(wù)不同QoS需求、無線網(wǎng)絡(luò)性能差異、用戶喜好不同等因素的存在，設(shè)計能夠保障用戶接入最合適網(wǎng)絡(luò)的接入選擇算法是HWNs進(jìn)一步發(fā)展中需要解決的重要問題.

針對這個問題，國內(nèi)外大量的研究人員進(jìn)行不懈的探索，收獲不少成果. 本文主要對HWNs接入選擇算法成果進(jìn)行了分類歸納，詳細(xì)分析各接入選擇算法的思想及其優(yōu)缺點(diǎn)，總結(jié)目前該類算法主要存在的問題，并提出了未來的研究方向.

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Asurveyofaccessselectionalgorithmsinheterogeneouswirelessnetworks

YU Hewei1，LIANG Gen1,2

(1. School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China；2. College of Science, Guangdong University of Petrochemical Technology, Maoming 525000, China)

The development of mobile Internet and wireless communication technologies promote heterogeneous wireless networks (HWNs), in which a variety of wireless networks coexist and coverage overlap. The differences between various wireless access technologies and single network cannot meet all the requirements of users. Consequently, it is inevitable for the integration of HWNs. The access selection as one of the key technologies of HWNs has become a research hotspot. Based on analyzing the infrastructure of HWNs and the concepts of the access selection, this paper focuses on the classification and detailed comparative analysis of the access selection algorithm. Simultaneously, the existent problems are summarized, and the future research directions and challenges are presented.

heterogeneous wireless networks; access selection; always best connected; network parameter

10.11918/j.issn.0367-6234.201605125

TP393

A

0367-6234(2017)11-0178-11

2016-05-31

國家自然科學(xué)基金項目(61070179);廣東省自然科學(xué)基金項目(10151601501000015);廣東省科技計劃項目(2013B010401006)

俞鶴偉(1967—)，男，教授、博士生導(dǎo)師;梁 根(1979—)，男，副教授、博士研究生

梁根，L_Gen@126.com

(編輯王小唯， 苗秀芝)