[发明专利]一种基于OWN的自适应流量分载技术

权利要求书

1.一种基于OWN的自适应流量分载技术，其特征在于，包括以下步骤： 

在搭建的OWN网络架构中，数据层基站及其AP点统计网络实时状态数据，传递至控制器进行分析得出网络实时状态，控制器通过调用应用层的Attractor Selection算法进行自适应的动态流量分载。 

2.如权利要求1所述，网络实时状态的计算方法包括以下步骤： 

第一，数据层基站及其AP点采集包传输数据，形成流表并转发至控制层中，计算得出LTE和WLAN的实时信噪比和可用带宽， 

(1)实时信噪比SNR计算公式如下所示： 

SNR＝2×erfc^-1(2×BER) 

BER＝成功接受的数据量/传递的总数据量 

(2)可用带宽ABW计算公式如下所示： 

ABW＝单位时间内成功传递的数据量 

(3)结合以上两个公式可得出网络状态Q的表示： 

SNR(signal-to-noise)为信噪比，ABW(available bandwidth)为可用带宽.和SNR^*分别代表平均噪声和目标噪声，同理和ABW^*分别代表平均可用带宽和目标可用带宽，Q不仅能够表示实时的网络状态，并且代表了用户对网络状态的满意度。 

3.如权利要求1要求和权利要求2中所得的网络状态参数所述， 

(1)attractor selection自适应分流模型如下： 

m₁m₂分别代表LTE和WLAN的网络选择概率，两者的值越大代表被选中进行业务传输的概率就越大；a代表当前网络适合度；S(a)D(a)分别表示合成和分解速率系数两者均为a的增函数；η_i(i∈{1,2})是高斯白噪声且噪声幅度独立于a； 

(2)S(a)和D(a)的定义如下： 

D(a)＝a 

β,γ是影响接的稳定性和收敛速度的系数； 

(3)在本专利中，我们采用该生物学算法根据LTE和WLAN网络状态实时性变化进行网络分流，当前网络活性，即当前网络与外部环境适合度a的获取方法如下： 

a＝1/(1+exp(-GQ)) 

G是一个增益参数，用来调节a与Q之间的敏感度，Q代表网络状态； 

(4)令在没有噪声的影响下得到稳态解，m₁＝m^*；和m₂＝m^*；这模型有两个稳态(attractor),即m₁＞＞m₂和m₂＞＞m₁， 

判决方法如下： 

a)当m₁＞＞m₂时，模型处于attractor1，新业务继续保持连接请求在当前网络上，控制器继续监测流量变化； 

b)当m₂＞＞m₁时，模型处于attractor2，当前网络已无法满足新业务请求，在控制器的调配下，新业务请求希望连接到WLAN的AP点上进行分流。 

4.如权利要求1和权利要求3所述调用attractor selection算法进行自适应流量分载方法，其特征是该方法包括以下步骤： 

步骤一:网络状态发生波动，将网络状态更新至控制器,较差的网络性能导致网络整体活性急剧下降，当网络状态能够与外部需求很好的适应，那么a值将很大，反之，如果两者不能很好的匹配，那么a值将较低，a的下降将导致S(a)和D(a)的降低，噪声项将会主导整个系统随机波动，这个过程将不会停止，直到a的值变高，即网络状态达到一个自适应的状态； 

步骤二：由于a下降,m₁m₂随机波动，当系统逐渐靠近一个稳定状态时，a逐渐回升,a的影响将会使确定值部分变得足够大以覆盖噪声影响，系统趋于稳定状态，达到另一个attractor； 

步骤三:更新m₁m₂，控制器根据最终结果选择网络分流，并继续进行流量检测。