基于决策概率的接入网选择

　　值得注意的是，式(9)和式(10)所定义的满意度和价格可在终端接收到网络广播的接入带宽信息后计算而得，而公式定义的第三个参数相对链路质量δj，则可由终端对收到的广播信息进行测量而得。由此，根据式(8)的定义，终端可以计算出是否接受网络j提供服务的决策概率Aj(sj，pj，δj)。综上所述，提出终端进行网络选择的算法：当终端在选择要使用哪个无线网络的资源时，首先计算接受各无线网络服务的决策概率，之后选择具有最大决策概率值的网络接入。具体而言，终端的网络选择算法可用下列伪码描述：

　　3 系统实现与仿真结果

　　本节给出基于决策概率的网络选择算法实现方案框图和基于此方案在NS2环境下完成的仿真结果。

　　图1是针对多模终端所设计的可以完成基于决策概率的网络选择算法的体系结构。

　　在该体系结构中，网络选择模块负责通过网络驱动接口规范(NIDS)设备接口采集网络信息并进行存储。NIDS设备用于操作所有网络驱动。当需要建立业务时，网络选择模块根据存储的各网络信息按本文提出的算法选择最合适的网络进行接入，同时设置位于NIDS中的用户数据网络接口转发模块，使用户业务数据从选定的网络接口中发送。

　　为验证所提出的网络选择算法，基于图1的系统体系结构在NS2平台下搭建了异构仿真环境。仿真环境如图2所示，包括一个UMTS网络和一个802.11e的WLAN网络。用户位于UMTS网络与WLAN网络的重叠覆盖区域。

　　这里所采用的WLAN技术是提供QoS保证并可以进行速率控制。同时，UMTS网络和WLAN网络都有足够容量为有限的用户提供数据服务，且这两个网络为用户提供的数据服务的接入带宽分别为2个单位和6个单位。在该仿真场景中UMTS的Node B和WLAN的AP负责周期广播其接入带宽，而用户随机的发起数据业务并在两个网络中选择最优的一个网络建立业务连接。具体仿真参数如表1所示。

　　在图2的仿真场景中，安排用户在10 s开始从远离WLAN的AP位置缓慢向WLAN的AP移动；在100 s附近开始从接近WLAN AP的位置开始以相同速度远离该AP。图3是根据以上设置完成的仿真结果。该图反映用户在接入网络时决策概率值的变化情况。最初，由于移动台距离WLAN的AP较远导致信号比较弱，相对链路质量差，因而选择UMTS的决策概率较大。随着移动台的移动，WLAN的信号逐渐增强使得UMTS网络的相对链路质量变差。在综合考虑WLAN提供的接入带宽、价格、相对链路质量后，用户选择WLAN的决策概率大于选择UMTS的决策概率，因此WLAN覆盖的绝大多数地区，移动终端总会选择WLAN做接入。当移动台离WLAN的AP较远时，选择UMTS的决策概率才会逐渐回升。

　　值得注意的是，尽管仿真中仅涉及到两个异构网络，但所提出的接入网选择算法并不限于两个网络。

　　4 结语

　　下一代无线系统的特点是各种异构的无线接入网络相互合作、补充，共同为用户提供数据服务。随着技术的发展一，首先将是多模终端的出现，使终端摆脱了只能与一个接入网络建立连接的束缚。继而SDR技术、端到端重配置技术使移动终端终将发展为可变模的智能设备。在这种情况下，终端有能力而且有必要从众多的服务网络中挑选最合适的一个网络与之建立数据连接。本文正是基于此，提出决策概率的概念，使用户能挑选出最合适的接入网络。决策概率同时考虑了用户对网络提供的QoS的满意程度、价格因素和用户与网络间相对链路质量三个方面因素。基于此决策概率，提出了移动终端侧的异构网络选择的算法。通过在NS2平台上建立仿真场景并执行一系列的试验，验证了提出的用户接入网络选择算法。同时，文中也给出了移动终端在面对UMTS和WLAN两个网络时的决策概率变化情况。

　　目前，我们也正在对基于决策概率的用户网络选择算法进行扩展，增加网络调控部分，使网络动态调整其QoS参数，通过影响用户网络选择行为而同时达到网络收益最大和负载均衡的目的。