异构网络网络选择认知多目标优化论文.doc

基于认知的异构网络选择技术的研究【摘要】 未来的无线网络是一个基于多种不同类型的无线接入技术的复杂异构网络,不同的无线网络各具特色,可以进行优势互补。下一代无线通信的发展目标是能够实现用户的任何终端都能随时随地的利用现有网络进行高质量通信。多种不同接入技术的无线网络共存的环境导致传统无线网络中的部分技术不再适用。在异构网络环境中,异构网络融合构成复杂的应用场景和多样化的目标用户,用户在通信过程中可以使用多种不同的无线网络传输业务。但是,不同类型的网络对通信质量的衡量标准不同,而且不同类型的用户对通信质量的要求也不同,这造成异构网络中的网络选择问题复杂化。针对用户不断增加的业务需求,以及各种网络提供的多样化服务,建立一个由单一技术支持的无线网络来满足用户的多样化需求显然是不切实际的想法,因此研究异构网络中的网络选择算法非常重要。网络选择技术作为异构无线网络融合的关键技术之一,选择的结果要求在保证各种无线网络之间的特性的同时,也满足了用户多方面的业务需求。本文以端到端优化为目标,针对异构网络环境的多目标优化问题,综合考虑端到端时延、网络可用带宽以及用户支付费用等因素,采用层次分析法(AHP)设计了基于多目标优化的效用函数,提出基于.更多还原【Abstract】 The future wireless network is a complicated heterogeneous network based on kinds of radio access technologies, which are different from each other and have their own advantages. Its target is to make communications with high quality wherever and whenever.The new wireless networks environments make the traditional technologies in homogeneous networks unavailable because of the complicated networksapplication scenarios and the diversity of target users, so we need to make network selection. More.更多还原 【关键词】 异构网络； 网络选择； 认知； 多目标优化； 【Key words】 heterogeneous network； network selection； cognitive； multi-objectives optimization； 【索购硕士论文全文】Q联系Q：138113721 139938848 即付即发目录摘要 3-4 Abstract 4 第一章 绪论 7-13 1.1 引言 7-8 1.2 论文的研究背景 8-11 1.2.1. 异构无线网络的发展 8-9 1.2.2. 异构网络融合 9-10 1.2.3. 端到端目标最优化的网络选择 10-11 1.3 课题来源 11 1.4 论文的主要工作 11-12 1.5 论文结构 12-13 第二章 异构无线网络融合综述 13-29 2.1 无线网络的频谱问题 13-14 2.2 异构网络融合研究现状 14-19 2.2.1 未来无线网络的特征分析 14-16 2.2.2 异构网络融合 16-17 2.2.3 异构网络融合中的无线资源管理 17-19 2.3 端到端目标最优化的必要性 19-20 2.4 异构网络选择算法研究 20-26 2.4.1 网络选择研究的必要性 20-22 2.4.2 网络选择研究现状 22-23 2.4.3 异构网络选择过程 23-24 2.4.4 现有网络选择算法分析 24-26 2.5 本章小结 26-29 第三章 一种基于端到端目标最优化的异构网络选择方案 29-47 3.1 影响网络选择的参数分析 29-32 3.2 多目标优化理论介绍 32-35 3.3 基于端到端目标优化的网络选择算法 35-45 3.3.1 异构网络应用场景分析 35-36 3.3.2 算法问题分析 36-37 3.3.3 基于端到端目标优化的网络选择算法 37-44 3.3.4 ETE-HetNS算法实现流程 44-45 3.4 本章小结 45-47 第四章 一种基于认知的异构网络选择方案 47-57 4.1 异构网络的认知必要性分析 47-48 4.2 异构网络中的认知理论方法介绍 48-51 4.3 基于认知的异构网络选择算法 51-56 4.4 本章小结 56-57 第五章 算法仿真及分析 57-67 5.1 仿真场景 57-58 5.2 仿真性能评价指标分析 58-59 5.3 正常