[发明专利]基于区间二型模糊神经网络的垂直切换方法

说明书

本发明请求保护一种基于区间二型模糊神经网络的垂直切换算法，属于移动通信技术领域，具体包括以下步骤：首先，在网络预筛选阶段，定义了历史接入率，结合当前候选网络集的数目设置阈值。根据接收信号强度和剩余可用带宽，对用户接收范围内的所有网络进行初步筛选；然后在垂直切换判决阶段，将剩余候选网络的时延，丢包率以及误码率作为区间二型模糊神经网络的输入，利用前馈神经网络的结构完成模糊逻辑推理，经训练之后计算得到输出判决值，从而选择最佳接入网络。最后，实验结果表明，该算法能在保证时间复杂度较低的同时，有效降低切换决策的错误概率，减少切换失败和切换次数，提升网络总吞吐量。

技术领域

本发明属于5G宏基站和微基站密集组网的无线蜂窝网络与无线局域网异构而成的超密集异构无线网络中的垂直切换算法，属于移动通信领域。特别是涉及一种利用区间二型模糊神经网络系统进行垂直切换判决的算法。

背景技术

智能设备和信息通信技术应用的增加，加速了无线技术向5G网络的演进，为了解决这些设备和数据流量急剧增长所带来的问题，在新的网络场景中采用宏、微基站与其他无线技术异构的超密集组网架构进行部署。这种超密集部署通过在宏基站的范围内设置大量的微基站，同时与其他无线网络并存，相互补充，满足终端用户的各类业务需求。但由于多种网络的衡量标准不同，不同终端用户对网络同一决策属性的需求程度也存在差异，而且这种差异无法精确度量。因此在高度重叠覆盖的网络环境下，如何得到促使网络综合性能最大化的切换判决，使用户得到更加准确的判决结果，降低切换失败概率，是当前研究的重点之一。

当前很多研究学者将模糊逻辑运用到切换判决中，但大多数研究工作均采用一型模糊逻辑系统。文献[Yao D,Su X,Liu B,et al。A speed-adjusted vertical handoveralgorithm based on fuzzy logic[C]。International Conference on Ad HocNetworks。Springer,2018,258:167-176.]提出了一种基于模糊逻辑的速度调整垂直切换算法，结合速度调整阈值，减少因速度变化造成的频繁切换。然后通过模糊逻辑系统得到综合网络性能值进行切换决策。文献[Subramani M,Kumaravelu V B。A quality-awarefuzzy-logic-based vertical handover decision algorithm for device-to-devicecommunication[J]。Arabian Journal for Science and Engineering,2018。44.]提出了一种基于模糊逻辑的两阶段垂直切换决策算法。通过将网络参数输入模糊逻辑系统，得到待切换网络，然后对其进行资源可用性检查，能保证接入网络的可用性和切换成功率。文献[马彬,李尚儒,谢显中。异构无线网络中基于模糊逻辑的分级垂直切换算法[J]。电子与信息学报,2020,42(3):629-636。]提出了一种基于模糊逻辑的分级垂直切换算法，将一级模糊逻辑系统的输出结合网络负载和费用作为二级模糊逻辑系统的输入，能够极大地降低时间开销。文献[马彬,张文静,谢显中。面向终端个性化服务的模糊垂直切换算法[J]。电子与信息学报,2017,39(6):1284-1290.]提出了一种面向终端个性化服务的模糊垂直切换算法，基于负载预测对候选网络进行初步筛选，根据不同业务类型设计隶属函数，能够有效降低切换阻塞率。以上基于模糊逻辑的垂直切换算法仅仅实现了网络参数的模糊化，在确定隶属度值时回避了其本身具有的随机性。而且模糊逻辑的规则库建立在人的主观经验之上，其自适应和学习能力较差。