基于马尔可夫决策模型的异构无线网络选择算法研究

发布时间：2018-01-04 18:20

本文关键词：基于马尔可夫决策模型的异构无线网络选择算法研究　出处：《吉林大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：未来无线通信网络正朝着多种接入技术协同工作、异构融合的方向发展,使移动用户在异构环境下可以随时随地地发起网络选择,在满足用户个性化服务质量(Quality of Service,Qo S)需求的同时提高整个异构无线网络的资源利用率。网络选择作为异构网络无线资源管理中的重要研究内容,通过综合考虑无线网络的属性参数和不同用户的业务需求来选择最佳接入网络,以保障用户的服务质量和网络接入的连续性,具有一定的研究意义。现有研究成果已从不同角度来解决网络选择问题,但仍存在诸多问题,首先,异构网络中多种无线接入技术共存,难以对其进行统一管理;其次,若只依据当前时刻网络状态来进行网络选择,难以从长远角度来优化整个异构无线网络系统。本文在对异构无线网络关键技术进行深入研究的基础上,首先对未来的异构网络架构进行设想,引入软件定义网络(Software Defined Network,SDN)和网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)技术来实现网络的灵活可控和网络功能的动态部署,然后提出了一种基于马尔可夫决策模型的异构无线网络选择算法,通过对下一时刻的网络状态进行预测,从长远角度来为不同业务类型用户选择最佳接入网络,满足用户个性化的Qo S需求。本文的主要工作如下:1.设想基于SDN/NFV的未来异构无线网络架构,在控制层集成SDN控制器模块和网络功能虚拟化模块,来屏蔽底层各种无线接入网络的差异性以对其进行统一管理和控制。通过SDN的数控分离思想和NFV的软硬件解耦思想实现网络的灵活性、可编程性和网络功能的虚拟化,降低网络管理操作复杂度的同时促进异构无线网络的融合。2.提出一种基于马尔可夫决策模型的异构无线网络选择算法,考虑不同业务类型用户的不同Qo S需求,针对实时业务用户和非实时业务用户分别构建网络选择的马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes,MDP)模型。通过对下一时刻网络状态的有效预测来得到采取动作后的回报函数,并采用层次分析法确定各状态属性权重。从长远角度来看,以立即回报函数序列组成的目标函数来衡量将来长期回报,从网络的状态动作对出发逐次对期望回报进行迭代,来为用户提供长期期望回报最大的网络选择策略。3.利用Matlab仿真软件搭建异构无线网络环境,并对本文所提网络选择算法进行仿真验证。仿真结果表明,此算法针对不同业务类型用户均能选择最优策略,同时降低用户的阻塞率,从长远角度提高了异构无线网络的资源利用率。
[Abstract]:This paper proposes a heterogeneous wireless network selection algorithm based on Markov decision model . The simulation results show that the proposed algorithm can select the optimal strategy for users with different service types , while reducing the blocking rate of users , and improving the resource utilization rate of heterogeneous wireless networks in the long term .

【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN92;O225

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