基于位置信息的异构网络垂直切换算法研究

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垂直切换是未来移动网络的核心技术。垂直切换中最大的挑战是网络的异构性,传统的切换机制不能直接应用于异构网络场景,需要采用新的分析方法,寻求更优的切换算法,本论文的选题具有重要的现实意义。本论文结合实际,对异构网络垂直切换进行研究,包括典型算法性能分析、基于层次分析法的QoS优化切换算法与改进、异构网络定位算法等问题。论文的主要工作和内容如下:在典型算法性能分析方面,分析了现有的切换触发机制,从节点运动模型出发,参照一种适合异构无线网络环境的垂直切换仿真评价模型,以命中率和乒乓次数为评价指标来衡量垂直切换算法的性能。仿真结果表明算法单一的切换决策,并不一定保证切换的合理性,同时切换次数过于频繁,增加了系统开销。在基于层次分析法的QoS优化切换算法与改进方面,结合实际通信可靠性、吞吐量、实时性等指标的需求,在不同的业务下,把异构网络的切换决策问题归结成多属性决策问题,运用层次分析法,提出寻求QoS指标优化的切换决策算法。结合实际情况进一步将节点的位置信息引入决策过程,结合位置信息对上述算法进行改进。结果表明,结合位置信息的QoS优化算法既能减少切换次数,又能保证在切换中QoS指标的基本稳定。由于节点位置信息的重要性,最后对异构网络定位问题进行研究和探讨,针对TD-SCDMA和WiMAX混合异构网络,研究基于TOA的定位方法。对不同网络制式下的节点进行独立定位,根据各独立定位结果进行合并,确定异构网络中节点的位置。仿真结果表明了算法的可行性。
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