基于異構無線網絡的賦權算法①

張 清

(蘭州理工大學 技術工程學院,蘭州 730050)

基于異構無線網絡的賦權算法①

張 清

(蘭州理工大學 技術工程學院,蘭州 730050)

隨著無縫連接技術的發展,以多媒體應用服務為核心的無線電技術必須滿足用戶網絡服務質量的要求. 對于異構無線網絡,可能發生不同技術和管理域之間的切換,切換判決不再基于某一參數而是建立在多屬性綜合考慮的基礎上. 該文就是針對多屬性中各參數權重值的確定進行研究,通過對層次分析法、變異系數法、熵值法3種權重賦值方法進行分析,在不同業務類型下對異構無線網絡指標進行評價.

權重; 異構無線網絡; 層次分析法; 變異系數法; 熵值法

隨著無線電接入技術的發展以及用戶對無所不在的高速接入網絡需求的增加,使得諸如無線廣域網(WWAN)、無線城域網(WMAN)、無線局域網(WLAN)和無線個人局域網(WPAN)的無線網絡被廣泛的應用. 無線通信網絡主要包括碼分多址接入網絡CDMA、第三代移動通信系統的通用移動通信系統UMTS、全球通信系統GSM、全球通用微波接入Wimax等. 在這種異構網絡環境下,移動性管理(終端設備的應用程序和操作系統尋找最佳無線網絡環境,并通過復雜方式與該環境中的網絡進行無縫交互的能力)就顯得尤為重要. 這其中主要包括異構無線網絡探測、網絡判決以及網絡間的無縫切換等功能. 本文主要研究異構網絡中的垂直切換問題,而異構網絡的切換判決問題是一個多屬性判決問題[1,2],因為在異構無線網絡中可能發生不同技術和管理域之間的切換,切換判決將不再基于某一個參數來決定,而是建立在多個屬性綜合考慮的基礎之上.

1 不同賦權算法

1.1 層析分析法賦權

層次分析法 AHP(Analytic hierarchy process)是一種解決多目標的復雜問題的定性與定量相結合的決策分析方法. 運用層次分析法構造系統模型時,大體可以分為以下四個步驟: 建立層次結構模型、構造成對比較矩陣、層次單排序及其一致性檢驗、層次總排序及其一致性檢驗.

根據業內技術要求將3GPP業務劃分為4類: 會話業務、流媒體業務、交互式業務以及背景/后臺業務[4],利用層次分析法中的特征向量法來決定各個屬性之間的權重關系,首先分析可選網絡的可用屬性,構建包含目標層、準則層和方案層的層次結構模型; 接著從第二層開始用成對比矩陣和1～9尺度構造成對比較矩陣G. 計算單排序權向量和總排序權向量并做一致性檢驗,當一致性比例CR<0.1時,得到判決矩陣和權重向量,若不通過,則需要重新構造成對比矩陣.

本文從用戶體驗角度出發,選取滿足QoS要求的三個指標: 時延(delay)、吞吐量(throughput)和丟包(packets dropped),由層次分析法的 1-9 標度 (如表1)分別構造出4個判決比較矩陣G,并通過特征向量法計算各指標的權重值,通過一致性檢驗(表2)得到相應的權重值,結果如表3至表6所示.

表1 1-9 標度

表2 1～9 階矩陣的 R.I.值

表3 會話類業務判決矩陣

表4 流媒體類業務判決矩陣

表5 交互類業務判決矩陣

從表3至表6可以算出各類業務判決矩陣檢驗一致性比 CR1=0、CR2=0.0158、CR3=0、CR4=0.0614,均小于0.1,所以各判決矩陣均具有滿意的一致性.

表6 后臺類業務判決矩陣

從分析結果可以看出,四類業務主要分為實時業務和非實時性業務,所以權重因子對于四類業務的體現完全不同[9]. 會話業務中端到端時延最為關鍵,流媒體業務中以網絡丟包的影響最大,交互類業務和后臺類業務都是以吞吐量的影響最大. 文獻[4]中將3GPP無線網絡業務類型進行劃分,提出基于業務類型的異構無線網絡選擇算法. 該算法主要考慮的網絡參數包括: 數據速率、時延、可靠性、安全性、價格等對不同業務的影響,通過模糊層次分析法綜合評價選出最佳網絡. 從計算結果可以看出對于會話類業務對時延的要求較高,流媒體業務和交互類業務傳輸速率要求較高,背景類業務對可靠性要求較高. 文獻[9]通過層次分析法確定各評價參數的主觀權重,再利用熵值法計算網絡性能差異的客觀權重,通過綜合權重的計算得到網絡的綜合隸屬度值,從而接入最優網絡. 該文中主觀權重的計算結果表明會話類業務對時延的要求較高,交互類和背景類業務對傳輸速率要求較高,流媒體類對誤碼率的要求較高.

從本文和參考文獻的主觀權重計算結果可以看出,層次分析法中專家對指標的選取、指標關聯度的評價對計算結果的影響較大. 層次分析法對專家的評價依賴性較大但可以很好的體現出專家的經驗值,如果專家之間對評判過程有較大分歧時還是應該選擇客觀賦權法進行指標權重的確定.

1.2 變異系數法賦權

變異系數法 (Coefficient of variation method)是直接利用各項指標所包含的信息,通過計算得到指標的權重,是一種客觀賦權的方法. 此方法的基本做法是:在評價指標體系中,指標取值差異越大的指標,也就是越難以實現的指標,這樣的指標更能反映被評價單位的差距.

(2) 對各項指標的變異系數進行歸一化處理,得到各項指標的權重值:

變異系數法直接利用各項指標所包含的信息,通過計算達到指標的權重.

在選取網絡性能指標時考慮的主要原則有: 全面性、易測性、業務性. 在變異系數法中根據上述原則和Qos要求,同樣選取時延(delay)、吞吐量(throughput)和丟包(packets dropped)這三個測量指標. 通過OPNET進行仿真獲取相應網絡性能指標的樣本值如表7所示,通過變異系數法求得相應的指標權重值為W=(0.1355,0.6405,0.2240). 本方法基于樣本的計算結果表示吞吐量相對于其他兩個指標對網絡選擇影響較大,但結果僅局限于樣本且計算結果較為均一.

表7 網絡性能樣本統計值

1.3 熵值法賦權

熵在信息論中是對系統差異程度的度量,熵值法(Entropy method)是一種客觀賦權方法,能體現出各指標之間的動態變化程度和相互間的相競爭關系,同時可以消除多屬性之間的主觀隨意性. 根據熵的特性,我們可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機性及無序程度,也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度,指標的離散程度越大,該指標對綜合評價的影響越大.

熵值法是較為客觀的一種賦權方法,根據不同網絡屬性的差異程度,利用熵計算不同網絡屬性權重的步驟如下:

(2) 計算某個指標的熵值:

其中K為常數.

(4) 根據前面的公式可計算出第j項指標的權重為:

熵值法在計算時同樣也需要一組網絡性能指標的樣本值,大部分文章在研究賦權算法時均未列出所選指標樣本值,文獻[7]在利用粗糙熵計算客觀權重時給出了一組歷史的可生存性評估指標值,總共100組已經標準化后的數據共12個指標作為計算客觀權重的數據集,但卻沒有說明12個指標的具體含義故參考意義不大. 所以本文為了更直觀的比較各賦權法的差異,在熵值法中同樣選取時延(delay)、吞吐量(throughput)和丟包(packets dropped)三個指標,依然選擇變異系數法中的指標樣本值,通過熵值法公式計算相應的權重值為Q=(0.4402,0.3420,0.2179).

熵值法的計算結果表示時延相對其他兩個指標對網絡的選擇影響較大,但是計算過程緊密的與實際的監測樣本相結合,雖然考慮了各個指標之間的相互關系,也削弱了異常值對評價結果帶來的影響,也因此帶來了指標之間權重分配均衡化的問題.

2 不同賦權算法比較結果

本文主要針對上述3種賦權算法開展研究. 層次分析法賦權建立在有序的遞階指標體系基礎上,通過對比同一層次各指標的相對重要性來綜合計算指標的權重系數. 該方法采用標度值進行權重計算,定量數據較少計算結果較為主觀,對評價結果有一定的影響. 并且當指標較多時,數據統計量大且權重難以確定. 變異系數法主要根據各指標在所有評價對象上的變化程度來判斷各評價對象是否達到指標平均水平的難易程度.該方法可以避免專家賦權的主觀認識,能教為客觀的反映出網絡各項指標的重要程度,但是所得到的權重值較為均一. 熵值法與變異系數法一樣都屬于客觀賦權方法,它通過計算指標的信息熵,根據指標的相對變化程度對系統整體的影響來決定指標的權重,相對變化程度大的指標具有較大的權重. 該方法能教深刻的反映出指標信息熵值的效用價值,從而確定權重; 并且由它得出的指標權重值比主觀賦權法具有較高的可信度和精確度. 但是熵值法缺乏各指標之間的橫向比較,且各指標的權數隨樣本的變化而變化,也就是說權數比較依賴于樣本,所以在應用上比較受限制.

從上述分析中可以看出,層次分析法雖然對專家經驗有較大依賴,但可以很好的考慮指標之間的差異性. 變異系數法和熵值法雖然計算過程較為客觀,但是對指標樣本值依賴大,各指標在計算時同等對待,所以較難反映出影響網絡性能的主要指標. 不難看出三種方法都比較集中于網絡某些方面的變化特性來進行權重賦值,較難反映出網絡整體的綜合特性,不同的方法對不同的網絡有著不同適用性,但是這一點在以往的模糊綜合評價方法的改進研究中往往被忽視.

3 結束語

本文采用了三種方法對網絡性能指標進行評價,其中層次分析法屬于主觀賦權方法,變異系數法和熵值法都屬于客觀賦權法. 本文通過采集相關指標樣本值,在三種方法中引入相同指標,這樣可以更加直觀的進行賦權方法的比較. 從結果中可以看出客觀賦權法相比主觀賦權法,更加充分的考慮了指標之間的關聯性,并且弱化了異常值帶來的影響,使評價結果更加合理; 避免了人為的干擾因素,可以適當的消除主觀賦權法在評價時專家之間的分歧,使評價結果更加客觀. 本文只對網絡切換中指標權重的計算方法進行了研究,后續工作將對網絡指標的綜合評價方法及實際應用進行研究.

1Ali RB,Pierre S. On the impact of soft vertical handoff on optimal voice admission control in PCF-based WLANs loosely coupled to 3G networks. IEEE Trans. on Wireless Communications,2009,8(3): 1356–1365. [doi: 10.1109/TWC.2008.071354]

2Yan XH,?ekercio?lu YA,Narayanan S. A survey of vertical handover decision algorithms in fourth Generation heterogeneous wireless networks. Computer Networks,2010,54(11): 1848–1863. [doi: 10.1016/j.comnet.2010.02.006]

3Stevens-Navarro E,Wong VWS. Comparison between vertical handoff decision algorithms for heterogeneous wireless networks. Proc. of IEEE the 63rd Vehicular Technology Conference. Melbourne,Australia. 2006. 947–951.

4孫陽,孫文生. 基于業務類型的異構無線網絡選擇算法. 中國電子科學研究院學報,2009,4(4): 337–341.

5丁開盛,張學淵,梁雄健. 電信網可靠性的綜合評價方法.北京郵電大學學報,1999,22(1): 66–70.

6伍文,孟相如,馬志強,等. 基于組合賦權的網絡可生存性模糊綜合評估. 系統工程與電子技術,2013,35(4): 786–790.

7吳平,呂露. 基于決策融合的異構網絡選擇算法. 桂林電子科技大學學報,2013,33(5): 384–389.

8蔣溢,高宏宇. 基于實時多業務的異構網絡接入選擇算法.計算機應用與軟件,2016,33(12): 98–101. [doi: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.12.024]

9齊新光,梁俊,肖楠,等. 基于模糊多屬性綜合權重的異構網絡選擇算法研究. 現代防御技術,2013,41(6): 76–82.

10陳敏. OPNET 網絡仿真. 北京: 清華大學出版社,2004.

Weighted Algorithm Based on Heterogeneous Wireless Network

ZHANG Qing
(College of Technology and Engineering,Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730050,China)

With the development of seamless connection technology,multimedia applications as the core of the radio technology must meet user networks’ requirements for service quality. For heterogeneous wireless networks,switching between different technologies and management domains may occur,and the handoff decisions is no longer based on a parameter but on a multi-attribute synthesis. This paper studies the determination of the weight value of each parameter in multiple attributes. Through the analysis of three kinds of weight assignment methods: analytic hierarchy process,coefficient of variation method and entropy method,the heterogeneous wireless network metrics are evaluated under different business types.

weight; heterogeneous wireless network; analytic hierarchy process; coefficient of variation method; entropy method

張 清,E-mail: mja860518@163.com

張清.基于異構無線網絡的賦權算法.計算機系統應用,2017,26(12):196–199. http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/6160.html

2017-04-12; 修改時間: 2017-05-02; 采用時間: 2017-05-10