一种基于模糊神经网络的异构网络选择算法

提出了应用于异构网络融合场景的基于模糊神经网络的网络选择算法.该算法由预判决、模糊神经网络处理和网络选择判决3个模块组成.引入预判决模块,滤除了能直接进行网络选择的采样点,减少了进入模糊神经网络的采样点数;模糊神经网络处理模块综合考虑信号强度、终端移动速度以及网络带宽等因素来进行网络选择判决;由于模糊神经网络具有学习训练能力,故能根据输出误差自适应调整隶属度函数的参数.仿真结果表明:提出的算法在保证较低丢包率的情况下,有效降低了网络选择判决时延,减少了乒乓效应的发生次数,降低了阻塞率.     

基于模糊多因素综合判决的无线异构网络垂直切换算法

作为＂无线城市＂建设的重要技术支撑之一,无线局域网（WLAN）与无线城域网（WMAN）的融合技术已成为当今研究的热点。本文提出一种基于模糊综合评判理论,综合考虑终端移动速度、信号强度、信噪比等多个因素,适用于WIFI无线网络与WIMAX无线网络融合的垂直切换算法。通过NS仿真实验环境对提出的算法进行了实验仿真。实验结果表明,与依靠单一因素如信号强度的切换算法相比,本文提出的算法具有更好的稳定性,能有效减少＂乒乓效应＂。     

一种新的基于UMTS和WLAN的自适应垂直切换算法

针对异构网络的特性和用户无缝连接的需求,研究了UMTS和WLAN融合架构下移动终端移入WLAN时的切换必要性和移出WLAN时切换时刻的合理性.在此基础上,综合考虑终端和网络的上下文环境,利用概率理论提出了一种新的基于补偿时间的自适应垂直切换算法.仿真结果表明:与两种切换算法相比,该算法能更加准确合理地进行切换判决,有效降低乒乓效应和切换中断概率,提升了切换效能.     

GMR-1卫星通信系统中的降低切换时延算法

相对于地面移动通信系统,高轨道静止卫星系统(high orbit geostationary satellite system,GEO)具有波束覆盖大、信号传输时延长、星上资源受限等特点.当前地面移动通信系统切换算法不能满足GEO卫星移动通信系统实时性要求.提出了一种降低卫星通信系统切换时延算法,该算法利用卫星通信移动终端位置信息和历史测量信息获得切换位置区域,根据规划导航路径是否经过切换位置区域进行切换预判,结合移动终端移动矢量和移动速度对可能跨越切换位置区域进行更精确切换判决.与现有地面移动通信系统切换算法相比,该算法不仅利用了移动终端的功率测量和接收信号质量等传统参量,而且综合考虑了移动终端位置以及移动矢量信息.仿真结果表明,该算法不但可以大幅降低卫星波束切换的时延,而且降低切换的乒乓效应.     

一种异构无线网络的多属性垂直切换方案

为满足在异构无线网络中的用户对不同业务的需求,减少无线网络垂直切换所造成的乒乓效应,给出了一种异构无线网络的多属性垂直切换方案.该算法采用模糊逻辑对网络进行预判决,给出切换的代价函数以选择最佳网络,代价函数中采用了层次分析法来确定不同业务情况下信噪比,时延以及价格和用户偏好等参数的权重.针对WiMAX和UMTS网络重叠覆盖的环境所进行的仿真表明,该算法能够在满足用户需求的条件下有效地减少切换次数和功率消耗.     

基于位置信息的3G和WiFi网络切换算法研究

3G和WiFi无线网络能提供更精确的位置信息,基于位置信息的水平切换和垂直切换算法能提高网络间切换的效率。本文基于网络终端的位置,移动速度及方向角信息,区分切换类型,设置可变入界、出界距离,并以接收信号强度值辅助比较判决切换,减少了乒乓效应,降低切换阻塞率及切换延时,实现同构、异构网络的无缝切换。     

3G网络中基于运动的位置更新算法研究

针对实际网络中存在大量的"乒乓"效应问题,分析了传统基于运动位置更新算法的不足,并提出了解决这一问题的有效算法.新算法增加了2个运动阈值,分别用来限制因局部蜂窝间往返运动和相邻位置区间的局部运动导致的位置更新次数,优化了传统算法中的运动阈值.在3G网络中3层数据库结构下对改进后的算法进行了仿真,并与传统算法进行了比较....     

一种无线异构网络的垂直切换算法

针对移动台在异构网络之间切换性能不理想的问题,提出基于通用移动通信系统(UMTS)和无线局域网(WLAN)构建的具有接入控制单元(ACU)的异构网络模型.采用描述网络性能和服务质量的代价函数选择首选网络;利用一种基于信号强度累积量和距离准则的联合优化策略进行垂直切换判决,进一步对该方案进行切换率和丢包率的分析.仿真结果表明,该算法可以在维持较小丢包率的情况下,有效地减少切换次数,消除“乒乓效应”,改善切换呼叫阻塞率,取得较好的切换性能.     

异构网下基于速度的自适应垂直切换算法研究

在异构网络垂直切换中一直存在着乒乓效应、网络利用率低和丢包率严重等问题．以往的算法虽然提出了改进的方法,但是没有考虑移动节点速度不同对切换效率的影响,在此提出了一种自适应主动预测的垂直切换算法．采用代价函数对可接入网络进行评估和选择;根据稳定周期、移动节点运动的速度和所处位置来自动调整切换执行时间,使移动节点能自适应的进行切换抉择．仿真结果表明,该算法可以有效地减少切换延时、分组丢失以及切换次数,能够有效地提高系统的切换性能。     

一种在CDMA辅助下实现WLAN无缝切换的机制

随着无线局域网(WLAN)技术的发展,越来越多的用户可以在移动过程中通过WLAN获得网络接入服务,这就需要对WLAN切换的支持,而单纯基于接收信号强度(RSS)的切换机制难以克服乒乓效应及其他一些服务质量下降问题.本文提出一种CDMA辅助下的WLAN无缝切换(即低延时、低丢包率)机制(CAHO),该机制在用户发生相邻WLAN之间的切换过程中使用CDMA连接来避免性能下降问题.为了评价该机制,我们建立一个实验床,并与传统的WLAN切换机制及Multiscan切换机制进行了比较.实验结果表明,CAHO机制能够有效地解决丢包、服务中断及乒乓切换等问题.     

异构网络中基于门限和AHP的TOPSIS垂直切换算法

为提高异构网络系统吞吐量,减少乒乓效应,提出一种基于门限和层次分析法的切换算法(different threshold and AHP based TOPSIS vertical handoff algorithm,DTAT).DTAT算法考虑异构网络中的切换触发与切换判决两个方面.用户获得当前网络和目标网络的SINR(信干噪比)差值,根据该信干噪比差值与设定的切换触发门限的比较结果进行切换触发;利用层次分析法中的特征向量法来决定各个属性之间的权重关系,根据属性矩阵和权重向量,利用逼近理想值的排序方法(TOPSIS)得到用户当前网络与目标网络的判决值,选取最佳网络.仿真结果表明,DTAT算法能够根据各业务特点综合考虑各属性间关系,从而提高垂直切换的性能.     

基于组合权重和多属性决策的异构网络接入算法

为提高异构网络的接入性能,提升用户体验,文章提出了一种基于组合权重和多属性决策的异构网络接入算法,该算法可以根据用户业务特性的不同,使用熵权法和模糊层次分析法（FAHP）分别计算网络属性的主观权重和客观权重,然后根据组合权重,使用VIKOR计算网络的最后分值,将网络排序,进行了异构无线网络的接入。最后进行了所提算法与其他3种算法（Entropy-FAHP-SAW、Entropy-FAHP-MEW、Entropy-FAHP-TOPSIS）的对比仿真实验,结果表明,算法在保障业务用户Qos的基础上,降低了网络的切换次数、切换失败,减少了乒乓效应,提高了接入判决的服务质量。     

基于GA优化BP神经网络辨识的Volterra级数核估计算法

为取得更有效的船舶运动预报效果,提出了一种利用遗传算法(GA)优化单输出三层反向传播(BP)神经网络辨识Volterra级数核的算法.在船舶航行姿态时间序列的混沌特性识别基础上,分析了GA、BP神经网络和Volterra级数模型的特征.利用GA优化BP神经网络获得最优的初始权值和阈值,根据BP神经网络算法求得最终的最优权值和阈值.进行Taylor级数分解,得到Volterra级数各阶核,对船舶的横摇运动时间序列进行多步预报.仿真实验表明:所提方法预报精度高、时间长,具有有效性和适应性.     

基于隐朴素贝叶斯分类方法的垂直切换算法

为解决车辆在相对高速运动下产生网络间切换的“乒乓效应”,根据隐朴素贝叶斯分类思想,突破原有贝叶斯决策中关于属性之间完全独立的假设,建立属性间的关系,同时引入自适应修正概率,降低切换次数,避免了运算的复杂度。仿真结果表明,改进算法与原算法及其他算法相比较,可以有效降低切换次数,并且拥有更低的运行时间,提升了在车联网环境下垂直切换的稳定性与效率。     

一种基于LMBP神经网络的图像复原方法

BP(Back-propagating)神经网络在图像处理中主要应用于模糊图像的复原,因为该算法在收敛速度上有一定的局限性,同时比较容易受局部极小值的影响.应用LMBP(LevenbergMarquardt BP)神经网络算法对模糊图像进行复原.这种算法实质上是提取了神经网络的GaussNewton法以及梯度下降法的优势,加速了算法收敛.实验结果表明,基于LMBP神经网络的图像复原方法对模糊图像的修复效果明显,且运行速度快.     

基于 ABC-BP神经网络的洪水预测研究

该文介绍了人工蜂群算法(ABC)和BP神经网络算法,详细阐述ABC算法优化BP神经网络的权值和阈值.通过实验仿真对比,该文提出的算法预测结果比仅仅使用BP神经网络算法以及混沌径向基神经网络模型算法精度更高,是一种有效可靠的洪水预测方法.     

基于信道统计平均的中继选择与功率优化算法

针对无线网络中继节点选择存在的中断概率较大和算法复杂度较高的问题,提出了一种基于信道统计平均的中继选择和功率分配优化算法.首先对源节点和各个中继节点进行优化功率分配,并将源节点到中继节点和中继节点到目的节点的所有信道系数的统计平均值作为阈值门限将部分信道质量较差的中继节点过滤掉,以减少候选中继节点的数量;然后从候选中继节点中选出最优中继节点;最后对最优中继节点进行优化功率再分配,并以放大转发的方式完成信号的传输.仿真实验结果表明:该优化算法可以降低系统的中断概率和减小运算的复杂度.     

基于量子免疫克隆BP算法的软件缺陷预测模型

针对现有的软件缺陷预测模型中所存在的不足,将量子免疫克隆算法和BP神经网络算法结合,应用到软件缺陷预测中,设计了基于量子免疫克隆BP算法的软件缺陷预测模型(SDPM-QICBP).在该模型中,将量子计算引入到传统进化算法中,特别是在计算量子旋转门的角度时,将传统的查表计算方式与Logistic映射公式相结合,设计了新的量子旋转角的计算公式.模型采用量子免疫克隆算法(QIC)对标准BP神经网络的阈值和权值优化改进,并基于相关数据集进行实验分析.仿真实验的结果表明,和标准BP神经网络算法和朴素贝叶斯算法(NB)相比,该模型准确度和精确度均较高,且迭代次数减少.     

GMR-1 卫星通信系统中基于判决的切换算法

在卫星移动通信系统中,卫星和用户都处于运动中,当用户穿越波束边界时需要进行切换.切换是卫星移动通信系统中重要的组成部分,切换算法的好坏直接影响移动通信质量.在无线资源受限的卫星移动通信系统中,不必要的切换会造成系统资源浪费.地面和卫星移动通信存在差异,地面移动通信系统中的越区切换算法在卫星移动通信网络中不再适用.针对现有波束切换算法在切换判决时没有考虑当前链路质量,提出一种基于判决的卫星波束切换算法.该算法根据当前链路质量动态地调整切换迟滞值参数的变化,并为不同速度的用户设置不同的切换触发时间.仿真结果表明,与现有的卫星点波束切换算法相比,所提算法能够合理地触发必须切换,避免不必要的切换,从而降低网络的乒乓切换和切换失败率.     

模糊控制系统的垂直切换判决算法分析

针对模糊控制系统中切换时延较长和切换次数较多的问题,研究了一种基于模糊控制系统的垂直切换判决算法。在基于信号强度判决时将RSS作为门限值,提高系统判决能力;同时,将网络参数和服务类型作为判决因素,结合层次分析法引入并行的模糊控制系统,缩短了切换判决的时间、选择适合用户的最佳网络,做出垂直切换。仿真结果表明,该算法减少了切换次数,降低了切换时延,增强了系统的性能。与传统的切换算法相比较,该算法对切换的判决因素考虑的更全面,兼顾了用户终端的使用环境及成本问题,有效地保证了网络的服务质量。