車聯(lián)網(wǎng)基于模糊邏輯的垂直切換算法研究

吳燁+范華峰+楊明極

【摘要】 針對(duì)車輛終端運(yùn)動(dòng)速度快導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)頻繁切換的問題，設(shè)計(jì)了一種基于模糊邏輯和簡(jiǎn)單加權(quán)和法的垂直切換算法。該算法由兩部分組成：確定最佳切換時(shí)機(jī)和確定最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。首先采用模糊邏輯判斷切換的時(shí)機(jī)，然后通過(guò)簡(jiǎn)單加權(quán)和算法來(lái)確定最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。仿真結(jié)果表明，算法能夠減少不必要的切換，體現(xiàn)用戶的需求。

【關(guān)鍵詞】 無(wú)線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 模糊邏輯 簡(jiǎn)單加權(quán)和 垂直切換決策

Abstract： A vertical switching algorithm based on fuzzy logic and analytic hierarchy process is designed for the problem of vertical handover decision in wireless heterogeneous networks. The algorithm is divided into two parts： the timing of the switch and the selection of the target network. First， fuzzy logic is used to determine the timing of the switch， and then the simple weighted sum algorithm is used to determine the optimal target network. Simulation results show that the algorithm can reduce the unnecessary switching， reflecting the needs of users.

Keywords： wireless heterogeneous network； fuzzy logic； simple weighted sum； vertical handover decision

一、引言

車聯(lián)網(wǎng)（Internet of Vehicle）：即由車輛位置、行駛速度、行駛路線等構(gòu)成的信息交互網(wǎng)絡(luò)，是一種向信息通信、環(huán)保、節(jié)能、安全等方向發(fā)展的車 - 網(wǎng)聯(lián)合技術(shù)[1]。車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅能有效預(yù)防交通碰撞事故的發(fā)生，而且可以有效預(yù)防交通碰撞事故的發(fā)生和減少交通對(duì)環(huán)境的影響[2]。未來(lái)車聯(lián)網(wǎng)的重要特點(diǎn)就是各種無(wú)線網(wǎng)絡(luò)相互融合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，為用戶終端提供最佳的服務(wù)[3]。但是切換次數(shù)過(guò)多，對(duì)終端的業(yè)務(wù)會(huì)造成很大的影響。因此如何保證有效的切換是本文的研究重點(diǎn)。

無(wú)線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的垂直切換算法主要有三類：1）僅考慮切換時(shí)機(jī)；2）僅考慮最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的選?。?）同時(shí)考慮切換時(shí)機(jī)和最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的選取。

目前，很多研究人員針對(duì)異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)間的垂直切換問題已經(jīng)取得了較好的成果。文獻(xiàn)[4]引入了一種預(yù)測(cè)垂直切換算法，該算法通過(guò)馬爾可夫鏈對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的變化進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)變化走勢(shì)，終端用戶提前可以了解到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的變化，從而進(jìn)行有效的切換。該算法的缺點(diǎn)是：當(dāng)用戶終端運(yùn)動(dòng)到一種新的網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域，由于缺少歷史移動(dòng)信息，該算法效率會(huì)降低甚至失效。文獻(xiàn)[5]和[6]提出了一種考慮終端運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)的垂直切換算法，該算法對(duì)終端運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行了定性分析，減少了切換次數(shù)，提高了終端業(yè)務(wù)的連續(xù)性，但缺少對(duì)終端運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)的定量分析，當(dāng)用戶終端在往返運(yùn)動(dòng)時(shí)，可能會(huì)觸發(fā)反復(fù)的切換。

二、基于模糊邏輯的垂直切換算法

2.1切換時(shí)機(jī)的判斷

本文算法的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型是由LTE與WLAN構(gòu)成的。仿真場(chǎng)景如圖3所示， A 點(diǎn)的位置坐標(biāo)為（15，190），B 點(diǎn)的位置坐標(biāo)為（200，190），C點(diǎn)的位置坐標(biāo)為（200，0），A點(diǎn)到B點(diǎn)的距離為15 km，B點(diǎn)到與C點(diǎn)的距離為15 km，坐標(biāo)（105，240），（200，190），（235，120），（175，105）對(duì)應(yīng)的基站為WLAN1，WLAN2， WLAN3， WLAN4，WLAN5坐標(biāo)（60，160），（210，160），（135，30）對(duì)應(yīng)的基站為L(zhǎng)TE1，LTE2，LTE3。網(wǎng)絡(luò)仿真參數(shù)如表2所示。

4.2 仿真結(jié)果分析

4.2.1 切換失敗率分析

對(duì)比于文獻(xiàn)[5]中的切換算法（MHA），由于終端在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中會(huì)經(jīng)過(guò)不同目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域，那么終端需要進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)切換，切換過(guò)程有一定的時(shí)延，在切換時(shí)延內(nèi)，如果車輛終端不在上述范圍，則認(rèn)為切換失敗。圖4顯示了兩種切換算法失敗率的走勢(shì)，雖然兩種算法的切換失敗率都是隨著車輛終端速率的增加而上升，但是考慮到由于往返運(yùn)動(dòng)引起的一些不必要切換，本文通過(guò)模糊邏輯系統(tǒng)判斷了切換時(shí)機(jī)，簡(jiǎn)單加權(quán)和算法判斷最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，從而降低了切換的失敗率，顯示于圖表現(xiàn)為曲線上升速率較慢，相比于本文的算法，MHA的失敗率則較高，顯示于圖中則表現(xiàn)為MHA曲線的上升較快。

4.2.2 最大傳輸速率endprint

圖5是本次實(shí)驗(yàn)中車輛終端在整個(gè)過(guò)程中所能獲得的最大傳輸速率，車輛的最大傳輸速率正好反映了圖3仿真場(chǎng)景中發(fā)生切換的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前所能接入的最佳網(wǎng)絡(luò)。這對(duì)于車聯(lián)網(wǎng)中高速運(yùn)動(dòng)的終端來(lái)說(shuō)是最好的選擇。

五、結(jié)論

本文設(shè)計(jì)了一種基于模糊邏輯和簡(jiǎn)單加權(quán)和的垂直切換算法，與傳統(tǒng)的多屬性垂直切換算法相比，在本文中，最佳切換時(shí)機(jī)用模糊邏輯系統(tǒng)來(lái)判斷，簡(jiǎn)單加權(quán)和算法確定最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，仿真結(jié)果表明，與MHA算法相比，隨著終端運(yùn)動(dòng)速度增大，切換失敗率較低，而且當(dāng)網(wǎng)絡(luò)即時(shí)更新的同時(shí)，保證切換網(wǎng)絡(luò)是最佳目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 劉小洋， 伍民友. 車聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)在城市交通網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用， 2012， 32（4）：900-904.

[2]蘇靜， 王冬， 張菲菲. 車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用綜述[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù)， 2014（6）：69-72.

[3] BO S， LIN L， and FENG D. The multi-attribute vertical handoff algorithm based on node mobility[C]. 2014 5th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science （ICSESS）， Beijing， 2014： 1146-1149.

[4] LI Bin and LIU Shengmei. Vertical handoff algorithm based on mobility prediction [J]. Communication and Network， 2013， 39（1）： 93-95.

[5]YANG T and RONG P. A fuzzy logic vertical handoff algorithm with motion trend decision[C]. 2011 6th IEEE International Forum on Strategic Technology （IFOST）， Harbin， China， 2011， 2： 1280-1283.

[6] WANG S，F(xiàn)AN C，HSU C H，et al. A vertical handoff method via self-selection decision tree for internet of vehicles [J].IEEE Systems Journal， 2014， 30（10）：443-458.endprint