基于未來負載預測的無線異構網(wǎng)絡自適應負載均衡算法

潘 甦，張 磊，劉勝美

（1．南京郵電大學通信與信息工程學院，江蘇南京210003；2．東南大學移動通信國家重點實驗室，江蘇南京210096）

基于未來負載預測的無線異構網(wǎng)絡自適應負載均衡算法

潘 甦1，2，張 磊1，劉勝美1

（1．南京郵電大學通信與信息工程學院，江蘇南京210003；2．東南大學移動通信國家重點實驗室，江蘇南京210096）

為避免由于網(wǎng)絡負載抖動而造成的頻繁網(wǎng)絡選擇，本文為無線異構網(wǎng)絡提出了一種預測網(wǎng)絡未來負載的自適應負載均衡算法。通過馬爾可夫鏈預測負載狀態(tài)空間的概率，將預測到的概率通過負載趨勢函數(shù)映射為趨勢值，利用趨勢值進行網(wǎng)絡選擇和自適應觸發(fā)門限的調(diào)整。仿真結果表明，該算法能有效降低接入阻塞率及均衡切換次數(shù)。

無線異構網(wǎng)絡；未來負載預測；負載趨勢函數(shù)；網(wǎng)絡選擇；自適應門限

0 引 言

隨著寬帶無線接入和移動通信技術的不斷發(fā)展，未來的無線網(wǎng)絡將會是由多種不同的無線接入技術共同組成的能夠滿足用戶的多種業(yè)務和服務質(zhì)量需求的異構網(wǎng)絡［1］。網(wǎng)絡的異構融合將成為未來通信網(wǎng)的一個重要特征，它能實現(xiàn)網(wǎng)絡間的負載均衡，有效提升系統(tǒng)性能以及無線資源的利用率。

無線異構網(wǎng)絡負載均衡主要通過垂直切換的方式來實現(xiàn)［2－3］，網(wǎng)絡在滿足一定觸發(fā)條件時，如系統(tǒng)的負載不均衡程度達到了門限值，將一定數(shù)量的業(yè)務切換到負載較輕的網(wǎng)絡中，從而實現(xiàn)系統(tǒng)負載均衡。目前已有很多研究負載均衡的算法［3－9］，研究集中在兩個方面：一是網(wǎng)絡間負載比較準則；二是均衡切換的觸發(fā)條件。對于網(wǎng)絡間負載的比較準則，文獻［4］提出了基于模糊邏輯的網(wǎng)絡選擇算法來實現(xiàn)負載均衡，通過將業(yè)務類型、可用帶寬等作為模糊輸入，輸出合適的目標切換網(wǎng)絡，實現(xiàn)負載均衡；文獻［3］提出了支持服務質(zhì)量（quality of service，QoS）的負載均衡算法，考慮影響QoS性能的系統(tǒng)帶寬、丟包率、延遲等參數(shù)，分別給這些參數(shù)賦予權值并構造目標函數(shù)，選擇函數(shù)值最大的網(wǎng)絡作為均衡目標網(wǎng)絡。文獻［5］研究了一種混合動態(tài)負載均衡算法，網(wǎng)絡可以從相鄰的輕載小區(qū)借用空閑信道，同時也可以在重疊區(qū)域?qū)⒇撦d轉移到輕載的小區(qū)中。文獻［6］提出了基于熵權值和灰度關聯(lián)分析的負載均衡算法，通過每個網(wǎng)絡的接收信號強度、可用資源和阻塞率構建判斷矩陣，用灰度關聯(lián)矩陣反映接入網(wǎng)的性能，最后采用熵權值獲得每個指標的權重并聯(lián)合關聯(lián)矩陣對各異構網(wǎng)絡的性能排序，從而選擇最優(yōu)的目標均衡網(wǎng)絡。文獻［7－9］主要研究了均衡切換的觸發(fā)條件，在文獻［7］所提的算法中，每當有新呼叫發(fā)起都會計算效用函數(shù)，以使得系統(tǒng)負載增加最小的網(wǎng)絡接入新呼叫，因此系統(tǒng)開銷較大；文獻［8］提出了設定遲滯定時器的強制切換負載均衡算法，網(wǎng)絡負載達到設定門限且超過等待時間之后，若網(wǎng)絡依然過載才通過強制切換均衡負載。文獻［9］提出了自適應調(diào)整負載均衡門限的算法，利用重疊區(qū)域網(wǎng)絡的負載最大差值與反應當前系統(tǒng)負載狀況的指標進行比較，若兩網(wǎng)絡負載差值大于指標值則觸發(fā)均衡算法，這樣的自適應門限算法在輕載條件下可以減少不必要的均衡操作。然而，總體而言，這些算法在負載比較準則和切換觸發(fā)條件這兩個問題的解決上都存在不足：對于網(wǎng)絡間負載比較準則，上述算法用網(wǎng)絡當前負載值或當前負載加上其他屬性作為負載均衡的準則或指標，而沒有考慮網(wǎng)絡未來負載的變化趨勢，所以這樣的均衡切換在網(wǎng)絡未來負載抖動嚴重時會導致頻繁切換；對于均衡切換的觸發(fā)條件，不設觸發(fā)門限的均衡每當有新呼叫發(fā)起都會計算效用函數(shù)［7］，大大增加了系統(tǒng)負擔，而設定遲滯定時器的觸發(fā)算法不能根據(jù)網(wǎng)絡情況及時進行負載均衡。

本文針對上述問題提出了一種預測網(wǎng)絡未來負載的自適應負載均衡算法，通過預測網(wǎng)絡負載處于某種狀態(tài)的概率，計算出網(wǎng)絡負載趨勢值，將趨勢值作為網(wǎng)絡選擇的準則，從而實現(xiàn)網(wǎng)絡負載均衡，減少不必要的切換。

本文首先描述了網(wǎng)絡系統(tǒng)模型以及提出負載預測算法；然后在預測負載的基礎上提出基于負載預測的網(wǎng)絡選擇負載均衡策略以及自適應門限的調(diào)整算法；最后給出仿真結果以及對比分析。

1 異構網(wǎng)絡中基于未來負載預測的自適應負載均衡算法

1．1 異構網(wǎng)絡模型

未來一段時間內(nèi)，覆蓋范圍廣的3G、4G等蜂窩網(wǎng)絡和覆蓋范圍短的無線局域網(wǎng)（wireless local area network，WLAN）將是主流，因此本文考慮由蜂窩網(wǎng)和WLAN組成的無線異構網(wǎng)絡。如圖1所示，用戶以移動模型［10］在系統(tǒng)內(nèi)做隨機運動，同時不斷有新用戶發(fā)起呼叫以及老用戶斷開連接。

假設系統(tǒng)中有M個異構網(wǎng)絡，每個網(wǎng)絡都支持N種不同的業(yè)務。在異構網(wǎng)絡中，對負載需要一個統(tǒng)一的定義。對于FDMA、TDMA、CDMA以及OFDM等不同的接入系統(tǒng)，負載都可以用業(yè)務在無線信道上的速率Rb［11］來表示，則k網(wǎng)絡l業(yè)務的單個呼叫負載loadk，l＝Rb（l），Rb（l）為用戶要求有質(zhì)量保證的業(yè)務l的比特速率，如話音業(yè)務為16kbps，視頻業(yè)務為384kbps。則k網(wǎng)絡l業(yè)務的所有負載為

式中，l＝（1，2，3，…，N）；k＝（1，2，3，…，M）；akl為k網(wǎng)絡中保持的l業(yè)務呼叫數(shù)量。

則網(wǎng)絡k在s時刻的負載表達式為

圖1 異構網(wǎng)絡模型

1．2 負載預測算法

在第1．1節(jié)無線異構網(wǎng)絡模型的基礎上，本文提出了通過預測網(wǎng)絡未來負載進行網(wǎng)絡選擇及觸發(fā)門限自適應調(diào)整的負載均衡算法。為預測網(wǎng)絡負載，首先，將網(wǎng)絡負載分為不同的狀態(tài)空間；其次，通過馬爾可夫轉移函數(shù)計算出網(wǎng)絡未來負載處于各個狀態(tài)空間的概率；最后，結合預測結果選擇網(wǎng)絡以達到網(wǎng)絡間的負載均衡，同時自適應調(diào)整均衡觸發(fā)門限。

基于式（2）網(wǎng)絡負載的表達式，將負載在s時刻劃分為輕載、平衡、重載和過度重載4種狀態(tài)，用狀態(tài)空間T＝｛1，2，3，4｝表示。其中狀態(tài)1代表輕載，狀態(tài)2代表平衡，狀態(tài)3代表重載，狀態(tài)4代表過度重載。

為了劃分網(wǎng)絡負載的狀態(tài)空間，設定相應的劃分門限。設網(wǎng)絡k的最大負載容量為Cmax，k，定義thdk，1、thdk，2、thdk，3、thdk，4分別為網(wǎng)絡處于輕載、平衡、重載和過度重載的門限值。各門限按網(wǎng)絡最大負載的一定比例取值，比例大小不影響算法本身，不失一般性，令thdk，1＝0．3 Cmax，k，thdk，2＝0．6 Cmax，k，thdk，3＝0．8 Cmax，k，thdk，4＝Cmax，k。若負載小于輕載門限，即Loadk（s）≤thdk，1，則網(wǎng)絡k在s時刻處于輕載狀態(tài)；若thdk，1＜Loadk（s）≤thdk，2，網(wǎng)絡k在s時刻處于平衡狀態(tài)；若thdk，2＜Loadk（s）≤thdk，3，網(wǎng)絡k在s時刻處于重載狀態(tài)；若thdk，3＜Loadk（s）≤thdk，4，則網(wǎng)絡k在s時刻處于過度重載狀態(tài)。

基于以上狀態(tài)空間劃分，任意時刻網(wǎng)絡負載都處于上述4種狀態(tài)之一。而下一時刻網(wǎng)絡處于任一狀態(tài)的概率只與當前時刻狀態(tài)有關，所以網(wǎng)絡負載狀態(tài)的變化可以用馬爾可夫鏈描述。為了計算網(wǎng)絡負載狀態(tài)轉移概率，首先確定業(yè)務呼叫的到達和離去所服從的分布模型，通過計算轉移概率預測網(wǎng)絡負載狀態(tài)，以便進行網(wǎng)絡選擇及觸發(fā)門限調(diào)整。假設有n個終端，對于k網(wǎng)絡的l業(yè)務，各終端對業(yè)務l發(fā)起呼叫的概率為pl，不發(fā)起的概率為1－pl。因此，業(yè)務l的個呼叫發(fā)起的概率為

若對于業(yè)務l每個呼叫離去的概率為ql，不離去的概率為1－ql，則業(yè)務l的個呼叫離去概率為

當n很大，pl、ql很小時有以下近似式

由于泊松分布過程同時也是平穩(wěn)增量過程，所以由下式可計算出k網(wǎng)絡的業(yè)務l在t時間內(nèi)增加akl個呼叫的概率

減少的負載為

由增加和減少的負載可以計算網(wǎng)絡k負載的變化為

由式（9）可以計算出網(wǎng)絡負載狀態(tài)的一步轉移概率。設s時刻，網(wǎng)絡k處于以上4種狀態(tài)的概率為Pk（s）＝［Pk，1（s），Pk，2（s），Pk，3（s），Pk，4（s）］，則在s＋1時刻，處于T中各個狀態(tài)的概率為

圖2為網(wǎng)絡k的負載狀態(tài)轉移圖，在s和s＋1時刻有4個狀態(tài)空間，從某一狀態(tài)可以轉移到其他4種狀態(tài)之一，j代表了下一時刻要轉移的狀態(tài)，j∈｛1，2，3，4｝。

圖2 網(wǎng)絡k的負載狀態(tài)轉移圖

在s時刻網(wǎng)絡k的負載為Loadk（s），根據(jù)負載的變化可計算狀態(tài)轉移概率，若網(wǎng)絡處于狀態(tài)i，則下一時刻處于狀態(tài)1、2、3、4的轉移概率為

式中，i∈｛1，2，3，4｝分別表示網(wǎng)絡處于輕載、平衡、重載和過度重載狀態(tài)。

將式（7）、式（8）計算得到的k網(wǎng)絡l業(yè)務在t時間段里呼叫數(shù)增加個和減少個的概率代入式（12），可求出各狀態(tài)轉移概率，將計算得到的代入式（11），求得轉移矩陣（s），再由式（10）計算出s＋1時刻網(wǎng)絡負載處于狀態(tài)空間T中各個狀態(tài)的概率Pk（s＋1）。

通過本節(jié)提出的負載預測算法計算下一時刻網(wǎng)絡負載處于各個狀態(tài)的概率，達到預測網(wǎng)絡負載狀態(tài)的目的，將預測的網(wǎng)絡負載狀態(tài)作為網(wǎng)絡選擇策略的輸入，即通過一定的策略使呼叫接入未來負載較輕的網(wǎng)絡中。

2 基于負載預測的網(wǎng)絡選擇及門限調(diào)整策略

通過第1節(jié)負載預測算法預測網(wǎng)絡未來負載之后，網(wǎng)絡選擇策略可以根據(jù)預測結果進行相應的負載均衡控制。在網(wǎng)絡重疊區(qū)域，當多個網(wǎng)絡滿足呼叫的QoS需求時，網(wǎng)絡選擇策略會考慮讓該呼叫選擇下一時刻網(wǎng)絡負載趨勢值最小的網(wǎng)絡接入，即網(wǎng)絡輕載趨勢最大的網(wǎng)絡接入，從而可以均衡各異構網(wǎng)絡間的負載，并避免頻繁切換現(xiàn)象。

2．1 網(wǎng)絡負載趨勢函數(shù)

本文定義了網(wǎng)絡負載趨勢函數(shù)，它能量化下一時刻網(wǎng)絡處于輕載、平衡、重載、過載的趨勢大小。根據(jù)網(wǎng)絡當前趨勢值，以及負載預測算法預測到的網(wǎng)絡負載處于4種狀態(tài)的概率，計算出下一時刻的負載趨勢值，定義如下：

式中，Ek（s）為k網(wǎng)絡在s時刻負載趨勢值；該式中分子Pk，4（s＋1）×Pk，3（s＋1）表示網(wǎng)絡下一時刻是重載的概率；分母Pk，1（s＋1）×Pk，2（s＋1）表示下一時刻是輕載的概率；重載概率與輕載概率的比值Pk，4（s＋1）Pk，3（s＋1）／Pk，1（s＋1）Pk，2（s＋1）反映了網(wǎng)絡未來負載的趨勢，值越大表明負載比較重的趨勢就越明顯。當有新呼叫到達時，網(wǎng)絡選擇策略選擇下一時刻趨勢值最小的網(wǎng)絡接入，從而可以避免接入到未來負載較重的網(wǎng)絡中去。由于負載趨勢函數(shù)為非減函數(shù)，所以每隔一段時間對趨勢值進行復位。

2．2 網(wǎng)絡選擇觸發(fā)門限自適應調(diào)整

用來實現(xiàn)負載均衡的網(wǎng)絡選擇策略并非一直執(zhí)行，而是需要設定一個適當?shù)挠|發(fā)門限，以控制均衡帶來的開銷。本文提出的自適應觸發(fā)門限可以根據(jù)預測到的負載趨勢值綜合考慮其他網(wǎng)絡未來負載狀況，從而對自身觸發(fā)門限進行動態(tài)自適應調(diào)整。如該網(wǎng)絡下一時刻負載趨勢值小于所有網(wǎng)絡負載趨勢值的平均值，即全局平均負載趨勢值，說明該網(wǎng)絡相比其他網(wǎng)絡負載輕的趨勢更明顯，可提高本網(wǎng)絡下一時刻的負載觸發(fā)門限值，以減少下一時刻由該網(wǎng)絡向相鄰網(wǎng)絡轉移負載進行切換的次數(shù)，從而在保證系統(tǒng)性能的同時減少了切換均衡開銷；若該網(wǎng)絡下一時刻負載趨勢值大于全局平均負載趨勢值，說明該網(wǎng)絡相比其他網(wǎng)絡負載重的趨勢更明顯，可降低本網(wǎng)絡下一時刻的觸發(fā)門限，以盡早將自身負載向其他負載較輕的網(wǎng)絡轉移，保證網(wǎng)絡性能以及網(wǎng)絡間負載均衡。

為此，定義全局平均負載趨勢值為同一時刻系統(tǒng)中所有網(wǎng)絡負載趨勢值的平均，用來表示，則有

在系統(tǒng)初始化階段，網(wǎng)絡k的負載均衡觸發(fā)門限設為初始值thdk，0，隨后通過預測未來負載算法計算出各個網(wǎng)絡下一時刻的趨勢值，以及根據(jù)式（14）計算全局平均負載趨勢值。

自適應門限調(diào)整如下：

（1）初始時，對于網(wǎng)絡k的初始觸發(fā)門限thdk，0本文設為固定值0．4Ck，max。

（2）在s＋1時刻，網(wǎng)絡k的負載趨勢值為Ek（s＋1），同時由式（14）計算出全局平均負載趨勢值為avg＿Es＋1。

（3）若Ek（s＋1）＜ε×avg＿Es＋1，則說明此網(wǎng)絡下一時刻相對其他網(wǎng)絡負載輕，觸發(fā)負載均衡策略的門限值（即thdk，0）可以相應地提高一個步長Δ，減少從自身網(wǎng)絡轉移負載的切換次數(shù)；相反，若，則說明此網(wǎng)絡下一時刻相對其他網(wǎng)絡負載重，為了保證盡早轉移自身負載以實現(xiàn)均衡，門限值相應地降低一個步長Δ。

2．3 網(wǎng)絡選擇控制策略

網(wǎng)絡k每隔一個時間周期檢查自身的負載，若其負載超過觸發(fā)門限thdk，0，則觸發(fā)負載預測算法對該網(wǎng)絡未來負載狀態(tài)進行概率預測，從而計算出下一時刻該網(wǎng)絡的負載趨勢值?；谪撦d預測的網(wǎng)絡選擇流程如圖3所示。

圖3 基于負載預測的網(wǎng)絡選擇流程圖

從圖3可知，當有新的呼叫或切換請求時，進行網(wǎng)絡可接入性判斷，若系統(tǒng)只有一個網(wǎng)絡可以接入則接入該網(wǎng)絡；若系統(tǒng)有兩個或以上網(wǎng)絡可以接入時，網(wǎng)絡選擇策略會比較各網(wǎng)絡的趨勢值，選擇趨勢值最小的網(wǎng)絡作為目標網(wǎng)絡接入。同時，根據(jù)負載趨勢值來提高或降低觸發(fā)負載預測的均衡算法門限，從而保證負載均衡的同時控制均衡開銷，減少不必要的均衡。

3 仿真與結果分析

系統(tǒng)仿真模型如圖4所示，在通用移動通信系統(tǒng)（universal mobile telecommunications system，UMTS）和WLAN的覆蓋范圍內(nèi)，對于l業(yè)務不斷有新呼叫按到達率λl發(fā)起呼叫，同時系統(tǒng)中l(wèi)業(yè)務的呼叫按離開率μl離開系統(tǒng)。系統(tǒng)參數(shù)如表1所示。

表1 仿真網(wǎng)絡參數(shù)表

用戶的呼叫發(fā)起位置均勻分布在網(wǎng)絡覆蓋面上，運動方向在0～2π之間服從均勻分布，每隔一段時間移動臺速度也發(fā)生改變，速度的改變服從如下分布：

式中，v－＝4．3km／h；σv＝3．6km／h。

圖4 系統(tǒng)仿真模型

目前，多數(shù)研究采用多屬性［12－14］的負載均衡算法，即考慮網(wǎng)絡價格和負載水平等屬性，它們都以網(wǎng)絡當前的屬性值作為均衡標準。

本文提出用于預測未來負載的負載趨勢值也可以作為屬性之一，用于多屬性決策。為了清楚顯示本文所提出的算法在負載均衡上的優(yōu)勢，在仿真中設計了一個只考慮負載趨勢值和價格的簡單多屬性決策代價函數(shù)，當然也可以使用復雜的多屬性方法，如TOPSIS法、AHP算法［15－17］等。

這里只考慮價格因素以及預測的網(wǎng)絡趨勢值，定義的代價函數(shù)為

式中，?、β分別為網(wǎng)絡價格和負載趨勢值的權重因子，可根據(jù)實際情況調(diào)節(jié)；Ck為k網(wǎng)絡的價格；Ek（s＋1）為k網(wǎng)絡負載趨勢值。

若沒有進行負載均衡，即式（16）中的β＝0。如圖5所示，隨著系統(tǒng)中用戶不斷增加，由于WLAN價格便宜，在達到業(yè)務需求的條件下用戶優(yōu)先接入WLAN?？梢钥闯鯳LAN的負載增加比較迅速，最終處于接近滿負載的狀態(tài)；而UMTS的負載僅達到50%，處于平衡狀態(tài)。如果沒有執(zhí)行負載均衡，網(wǎng)絡之間負載出現(xiàn)了失衡。

圖5 沒有執(zhí)行負載均衡算法

在相同場景下，執(zhí)行預測未來負載的自適應均衡算法，其結果如圖6所示。圖6（a）為網(wǎng)絡負載趨勢值曲線；圖6（b）為根據(jù)趨勢值進行網(wǎng)絡選擇的負載變化圖。

圖6 執(zhí)行預測負載的自適應負載均衡算法

從圖6（a）可以看出，起初兩個網(wǎng)絡的負載都比較輕，未觸發(fā)負載均衡算法，所以新加入網(wǎng)絡的用戶按照網(wǎng)絡價格優(yōu)先的原則接入合適網(wǎng)絡。當移動用戶數(shù)增加到一定數(shù)量時，在點A處WLAN網(wǎng)絡負載先達到觸發(fā)門限，開始預測網(wǎng)絡未來負載狀況，從點A到點B看到WLAN的趨勢值大于UMTS趨勢值，由于負載趨勢值的權值大于價格的權值，所以接入控制會優(yōu)先選擇代價值小的UMTS網(wǎng)絡接入，從而在重疊區(qū)域盡管WLAN價格便宜，增加的呼叫也會選擇輕載趨勢大的UMTS網(wǎng)絡接入，從圖6（b）中對應區(qū)域看出UMTS的負載明顯增加。當UMTS的負載增加到觸發(fā)門限后，即對應圖6（a）中的D點，UMTS的負載趨勢值也根據(jù)預測的結果增大，從點B到點C，UMTS的趨勢值大于WLAN的趨勢值，此時圖6（b）中WLAN負載的增長比UMTS迅速。由圖6（b）可以看出，隨著用戶數(shù)的增加，UMTS和WLAN的負載在逐漸增加，WLAN負載最終達到85%，UMTS負載最終達到78%。與圖5比較可知，預測未來負載的負載均衡算法使得網(wǎng)絡間負載達到了有效均衡。

為了比較預測未來負載的自適應負載均衡算法與現(xiàn)有的遲滯定時器算法性能的差異，設定如下一種場景：以圖4系統(tǒng)模型為基礎，在t＝6s、7s、8s3個時刻，系統(tǒng)中的用戶數(shù)量激增，接著用戶數(shù)量又恢復正常。因此，在t＝6s時，WLAN和UMTS網(wǎng)絡負載都達到了觸發(fā)負載均衡算法的門限。兩種算法在此情況下的仿真結果比較如圖7所示。

圖7 兩種負載均衡算法性能比較

由圖7（a）可以看出，由于用戶數(shù)的激增，t＝6s時WLAN和UMTS的負載達到觸發(fā)門限（初始觸發(fā)門限為thdk，0），執(zhí)行遲滯定時器的負載均衡算法。由于遲滯定時器需要等待2s，在這2s內(nèi)不執(zhí)行均衡切換的操作，而在這個時間段中系統(tǒng)的用戶數(shù)還在激增，所以在這2s內(nèi)，WLAN的負載急劇增加到了極限，即歸一化的負載為1，而UMTS的價格比WLAN高，所以負載增加沒有WLAN快，因此網(wǎng)絡間的負載出現(xiàn)了失衡，WLAN負載飽和意味著用戶的QoS急劇變壞。相同的場景，圖7（b）的仿真結果說明，當網(wǎng)絡負載達到均衡觸發(fā)門限的時候，網(wǎng)絡就執(zhí)行預測未來負載的自適應均衡算法，避免了用戶都接入到價格便宜但負載比較重的WLAN網(wǎng)絡中，從而有效均衡了網(wǎng)絡間的負載，提高了系統(tǒng)中用戶的QoS。

為了比較預測未來負載的負載均衡算法對呼叫阻塞率的改善，在不同的到達率下，比較無負載均衡算法、遲滯定時器負載均衡算法和預測未來負載的自適應均衡算法呼叫阻塞率，該仿真場景中到達率大于離開率。圖8為呼叫阻塞率隨到達率變化的曲線圖。

圖8 呼叫阻塞率隨到達率的變化

由圖8可見，隨著呼叫到達率增大，系統(tǒng)的呼叫阻塞率也在增大，無負載均衡情況下呼叫阻塞率最大，基于遲滯定時器的強制切換負載均衡算法呼叫阻塞率其次，本文提出的預測未來負載狀況的自適應負載均衡算法呼叫阻塞率最小。

圖9為預測網(wǎng)絡未來負載的自適應負載均衡算法和現(xiàn)有遲滯定時器強制切換的負載均衡算法在均衡切換次數(shù)上的比較。從圖中可以看出，預測網(wǎng)絡未來負載的自適應負載均衡算法在大部分仿真時間內(nèi)所發(fā)生的均衡切換次數(shù)比強制切換負載均衡算法發(fā)生的切換次數(shù)要少。所以，預測網(wǎng)絡未來負載的自適應負載均衡算法能適應網(wǎng)絡未來的負載抖動，有效地減少了系統(tǒng)均衡切換的次數(shù)。

圖9 系統(tǒng)發(fā)生均衡切換次數(shù)的比較

4 結束語

本文主要研究了一種無線異構網(wǎng)絡中基于網(wǎng)絡未來負載預測的自適應負載均衡算法，該算法將網(wǎng)絡負載劃分為輕載、平衡、重載和過載4種狀態(tài)，由呼叫模型服從的分布計算出網(wǎng)絡狀態(tài)轉移矩陣，進而通過馬爾可夫鏈確定網(wǎng)絡未來負載處于各個狀態(tài)空間的概率。通過本文提出的負載趨勢函數(shù)量化成網(wǎng)絡負載趨勢值，由負載趨勢值作為均衡指標進行網(wǎng)絡選擇、切換控制，同時利用趨勢值自適應調(diào)整觸發(fā)網(wǎng)絡選擇策略的門限。達到了有效避免負載分布不均衡，進一步降低呼叫阻塞率，減少頻繁切換，提高無線資源利用率等目的。

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E－mail：supan＠njupt．edu．cn

張 磊（1990－），男，碩士研究生，主要研究方向為移動通信與無線技術。

E－mail：zhanglei7655823＠126．com

劉勝美（1977－），女，副教授，博士，主要研究方向為異構無線網(wǎng)絡移動性管理、資源管理、運動預測。

E－mail：smliu＠njupt．edu．cn

Adaptive load balancing algorithm based on future load predicting

PAN Su1，2，ZHANG Lei1，LIU Sheng－mei1
（1．College of Telecommunications and Information Engineering，Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing 210003，China；2．National Mobile Communications Research Lab，Southeast University，Nanjing 210096，China）

In order to avoid the frequent network selection caused by the load fluctuation of networks，an adaptive load balancing algorithm with the future load predicting is proposed in heterogeneous wireless networks．The probabilities of networks’future load states are predicted by the Markov－chain，then the predicted probabilities are mapped into load tread values by the load trend function．The trend values are used for the network selection and the adaptive adjustment of the trigger threshold．The simulation results show that the proposed algorithm can reduce the access blocking probability and the times of the vertical handover．

wireless heterogeneous networks；future load predicting；load trend function；network selection；adaptive threshold

TN 929．5

A

10．3969／j．issn．1001－506X．2015．06．24

潘 甦（1969－），男，教授，博士，主要研究方向為無線通信與移動互聯(lián)網(wǎng)技術。

1001－506X（2015）06－1384－07

2014－08－27；

2014－10－29；網(wǎng)絡優(yōu)先出版日期：2014－11－06。

網(wǎng)絡優(yōu)先出版地址：http：／／www．cnki．net／kcms／detail／11．2422．TN．20141106．1240．002．html

國家自然科學基金（61271235）；江蘇省科技支撐計劃（EE2011190）；東南大學國家移動通信重點實驗室開放基金（2011D07）資助課題