1、如何向用戶提供具有服務(wù)質(zhì)量(QoS,Quality of Service)保證的服務(wù)且最大化網(wǎng)絡(luò)資源利用率是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合系統(tǒng)的熱點(diǎn)課題。本學(xué)位論文以蜂窩(Cellular)網(wǎng)絡(luò)和無線局域網(wǎng)絡(luò)(WLAN,Wireless Local Area Network)的融合為例,對異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合系統(tǒng)中具備Qos保證的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入研究,主要包括異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合系統(tǒng)中的垂直切換算法、呼叫接入控制算法和網(wǎng)絡(luò)選擇算法等無線資源管理算法以及異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合系統(tǒng)容

2、量分析模型。
　　 本文的主要工作如下:
　　 1.針對已有的垂直切換算法存在的尚未綜合考慮異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)特性、系統(tǒng)已接納呼叫的動(dòng)態(tài)信息、用戶移動(dòng)性、不同類型業(yè)務(wù)的特點(diǎn)、兩個(gè)方向的垂直切換等多種影響系統(tǒng)性能因素的問題,提出應(yīng)用于cellular/WLAN融合系統(tǒng)的兩種垂直切換算法:基于多種業(yè)務(wù)的切換(ISH,IntegratedService-based Handoff)算法和有等待隊(duì)列的基于多種業(yè)務(wù)的切換(ISHO,Inte

3、grated Service-basedHandoff with Oueue capabilities)算法。使用多維馬爾可夫鏈對融合系統(tǒng)進(jìn)行建模,推導(dǎo)了融合系統(tǒng)的重要性能參數(shù),優(yōu)化設(shè)計(jì)了語音呼叫接納門限、隊(duì)列長度等重要的系統(tǒng)參數(shù)。將所提出的ISH、ISFQ切換算法與其他切換算法進(jìn)行了比較,結(jié)果表明ISHQ算法不僅向移動(dòng)用戶提供了更為優(yōu)良的服務(wù)質(zhì)量保證,而且使系統(tǒng)資源得到有效使用。
　　 2.針對每個(gè)蜂窩小區(qū)內(nèi)覆蓋有多個(gè)離散的W

4、LAN區(qū)域的cellular/WLAN融合場景,提出應(yīng)用于cellular/WLAN融合系統(tǒng)的呼叫接入控制算法:具有負(fù)載平衡能力的基于多種業(yè)務(wù)的接入控制(ISACL,Integrated Service-based Admission Control with Load-balancing capability)算法。該算法通過負(fù)載傳遞的方法接納來自蜂窩網(wǎng)絡(luò)單獨(dú)覆蓋區(qū)域的數(shù)據(jù)新呼叫和垂直切換呼叫,從而能有效平衡蜂窩網(wǎng)絡(luò)和WLAN的負(fù)載,

5、達(dá)到系統(tǒng)資源的合理利用,而且算法的接納參數(shù)能隨系統(tǒng)中業(yè)務(wù)負(fù)載的變化而實(shí)時(shí)優(yōu)化。計(jì)算機(jī)仿真證明了理論分析模型的正確性,將ISACL算法與其他呼叫接入控制算法進(jìn)行了比較,結(jié)果表明ISACL算法為語音和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)提供了更好的QoS保證,并使融合系統(tǒng)整體帶寬資源的利用更為有效。
　　 3.針對已有的網(wǎng)絡(luò)選擇算法存在網(wǎng)絡(luò)選擇判決因素不充足以及對異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境適應(yīng)能力較弱的問題,提出應(yīng)用于cellular/WLAN融合系統(tǒng)的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)

6、絡(luò)選擇(FNNNS,Fuzzy NeuralNetwork based Network Selection)算法。該算法由預(yù)判決、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理和網(wǎng)絡(luò)選擇判決三個(gè)模塊組成。引入預(yù)判決模塊,濾除能直接進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)選擇的采樣點(diǎn),減少了進(jìn)入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的采樣點(diǎn)數(shù);模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理模塊綜合考慮信號(hào)強(qiáng)度、終端移動(dòng)速度以及網(wǎng)絡(luò)帶寬等因素來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)選擇判決;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)訓(xùn)練能力,能根據(jù)輸出誤差自適應(yīng)調(diào)整隸屬度函數(shù)的參數(shù)。將該算法與其他網(wǎng)絡(luò)選擇算

7、法進(jìn)行了仿真比較,結(jié)果表明提出的算法在保證較低丟包率的情況下,有效降低了網(wǎng)絡(luò)選擇判決時(shí)延,減少了乒乓效應(yīng)的發(fā)生次數(shù),降低了阻塞率。
　　 4.針對多個(gè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)相互交疊覆蓋的融合場景,使用多維馬爾可夫鏈和標(biāo)值點(diǎn)過程(MPP,Marked Point Process)理論建立系統(tǒng)容量的分析模型。該模型考慮了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)之間的布局、無線鏈路的基本特性、用戶的分布狀況、用戶在不同網(wǎng)絡(luò)之間的垂直切換等多種影響系統(tǒng)容量的因素,并且能嵌入多種網(wǎng)絡(luò)