[发明专利]一种基于正态模糊数的异构无线网络选择方法

摘要

本发明公开了一种基于正态模糊数的异构无线网络选择方法，具体步骤包括：(1)获取网络数据和当前业务类型；(2)构造决策矩阵，并进行归一化处理；(3)构造业务下的Fuzzy‑AHP正态模糊数矩阵；(4)利用基于正态模糊数的正态模糊扩展分析法计算出网络各属性权重；(5)将决策矩阵中属性值乘上对应权重，得加权决策矩阵；(6)利用TOPSIS方法计算网络得分，选出最佳网络。本发明将Fuzzy‑AHP与正态模糊数相结合，利用正态隶属度函数和正态模糊数进行网络属性权重的计算，改进了传统三角模糊数突变点不符合过渡渐变的问题，提高了网络选择的正确率。

主权项

1.一种基于正态模糊数的异构无线网络选择方法，其特征在于，步骤包括：(1)获取网络属性数据和当前用户业务类型；(2)根据网络属性数据构造决策矩阵，并对决策矩阵进行归一化处理得到标准决策矩阵；(3)构造出业务情境下的Fuzzy-AHP正态模糊数矩阵；(4)利用基于正态模糊数的正态模糊扩展分析法计算出不同业务类型下网络各属性权重，具体为：(4.1)对于Fuzzy-AHP正态模糊数矩阵中每个正态模糊数(cij,σij2)，计算相应函数中每个三角模糊数的三个突变点：低值突变点lij,中值突变点mij,高值突变点uij，i＝1,…，n，j＝1,…，n，n表示网络属性的数量；(·)ij表示相应矩阵中第i行第j列的元素；(4.2)计算第p个网络属性的模糊综合范围Sp；(4.3)将模糊综合范围Sp＝(lp,mp,up)转换为半正态模糊数的形式表示；(4.4)对于任意两个半正态模糊数Sa和Sb，计算半正态模糊数Sa大于Sb的可能性；(4.5)根据上述可能性计算第q个属性的权重值dq，得到权重向量W＇＝(d1,d2,…,dn)；(4.6)将权重矩阵进行归一化处理，得到标准权重矩阵；(5)将标准决策矩阵中属性值乘上标准权重矩阵中对应权重，得到加权决策矩阵；(6)计算各个候选网络得分并排序，选出最佳网络进行连接。