异构无线网络融合是未来通信网络技术的发展趋势。在多种网络重叠覆盖的区域中,多模终端用户可选择不同的通信技术接入不同的网络。网络选择对用户的服务质量、网络的资源利用和业务的负载均衡产生重要的影响。网络选择算法是满足用户QoS需求、实现网络负载均衡的重要手段。本文研究网络选择算法的目的是同时保证用户 QoS需求和平衡各网络负载,并有效减少网络乒乓切换次数。目前有关网络接入选择算法的研究主要存在两个问题:①对网络接入判决指标的赋权过程不够合理,综合反映用户需求和网络参数客观信息的能力有限;②缺乏对移动用户运动轨迹和网络参数的有效预测。
　　对此,本文综合考虑移动用户需求和网络客观性能,给出一种基于决策融合的网络选择算法。通过融合多种主观和客观赋权法的赋权结果,充分反映用户需求和网络参数向量的客观信息;利用Kendall一致性系数检验和平均灰色关联度作为一致性准则来确定各主客观权向量的一致性,判断主客观权向量是否可以加法合成;并结合TOPSIS法来决定组合权向量的权重系数,解决组合权重系数不确定性问题。在以上基础上,通过结合卡尔曼滤波对用户运动轨迹和网络参数的预测,对网络选择算法进行改进,提高网络选择的实时性。
　　本文首先介绍了课题的研究背景和意义,总结分析了当前的研究现状。接着,详细分析了异构网络的融合方案、融合的经典示例以及网络选择的具体流程,并对已有的网络选择算法及使用的参数属性进行阐述和归类。
　　然后,对提出的基于决策融合的网络选择算法进行了详细论述和仿真验证。本文采用LTE、WIMAX、3个无线局域网(WLAN1、WLAN2、WLAN3)重叠覆盖的仿真场景,移动用户逐一进入五个网络的重叠覆盖区域并请求非实时视频业务。通过网络选择后的负载情况、网络的综合效用值和用户满意度的分析,验证算法在异构网络下QoS保证、负载均衡和拒绝用户接入概率。本文以LTE和WIMAX共存的网络环境为例,通过用户反复穿越LTE和WIMAX的边界,每隔一段时间检测网络性能参数,结合网络选择算法求出并比较各自的网络性能值,考察算法的网络切换性能。仿真证明,基于决策融合的网络选择算法能满足用户QoS需求,平衡各网络负载,还能有效减少网络乒乓切换次数。与速率优先算法相比,本文算法具有更好地网络负载均衡性能和更低的拒绝用户概率,且切换性能与传统RSSI算法相比有明显的提高。此外,本文在以上工作的基础上,通过结合卡尔曼滤波对网络环境参数的预测,对基于决策融合的网络选择算法进行改进,并在LTE和WIMAX共存的网络切换场景中验证了算法的合理性和网络切换性能。