張 清

(蘭州理工大學(xué) 技術(shù)工程學(xué)院,蘭州 730050)

基于異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的賦權(quán)算法①

張 清

(蘭州理工大學(xué) 技術(shù)工程學(xué)院,蘭州 730050)

隨著無縫連接技術(shù)的發(fā)展,以多媒體應(yīng)用服務(wù)為核心的無線電技術(shù)必須滿足用戶網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的要求. 對于異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò),可能發(fā)生不同技術(shù)和管理域之間的切換,切換判決不再基于某一參數(shù)而是建立在多屬性綜合考慮的基礎(chǔ)上. 該文就是針對多屬性中各參數(shù)權(quán)重值的確定進(jìn)行研究,通過對層次分析法、變異系數(shù)法、熵值法3種權(quán)重賦值方法進(jìn)行分析,在不同業(yè)務(wù)類型下對異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)進(jìn)行評價.

權(quán)重; 異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò); 層次分析法; 變異系數(shù)法; 熵值法

隨著無線電接入技術(shù)的發(fā)展以及用戶對無所不在的高速接入網(wǎng)絡(luò)需求的增加,使得諸如無線廣域網(wǎng)(WWAN)、無線城域網(wǎng)(WMAN)、無線局域網(wǎng)(WLAN)和無線個人局域網(wǎng)(WPAN)的無線網(wǎng)絡(luò)被廣泛的應(yīng)用. 無線通信網(wǎng)絡(luò)主要包括碼分多址接入網(wǎng)絡(luò)CDMA、第三代移動通信系統(tǒng)的通用移動通信系統(tǒng)UMTS、全球通信系統(tǒng)GSM、全球通用微波接入Wimax等. 在這種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,移動性管理(終端設(shè)備的應(yīng)用程序和操作系統(tǒng)尋找最佳無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,并通過復(fù)雜方式與該環(huán)境中的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無縫交互的能力)就顯得尤為重要. 這其中主要包括異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)探測、網(wǎng)絡(luò)判決以及網(wǎng)絡(luò)間的無縫切換等功能. 本文主要研究異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的垂直切換問題,而異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的切換判決問題是一個多屬性判決問題[1,2],因為在異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中可能發(fā)生不同技術(shù)和管理域之間的切換,切換判決將不再基于某一個參數(shù)來決定,而是建立在多個屬性綜合考慮的基礎(chǔ)之上.

1 不同賦權(quán)算法

1.1 層析分析法賦權(quán)

層次分析法 AHP(Analytic hierarchy process)是一種解決多目標(biāo)的復(fù)雜問題的定性與定量相結(jié)合的決策分析方法. 運用層次分析法構(gòu)造系統(tǒng)模型時,大體可以分為以下四個步驟: 建立層次結(jié)構(gòu)模型、構(gòu)造成對比較矩陣、層次單排序及其一致性檢驗、層次總排序及其一致性檢驗.

根據(jù)業(yè)內(nèi)技術(shù)要求將3GPP業(yè)務(wù)劃分為4類: 會話業(yè)務(wù)、流媒體業(yè)務(wù)、交互式業(yè)務(wù)以及背景/后臺業(yè)務(wù)[4],利用層次分析法中的特征向量法來決定各個屬性之間的權(quán)重關(guān)系,首先分析可選網(wǎng)絡(luò)的可用屬性,構(gòu)建包含目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層的層次結(jié)構(gòu)模型; 接著從第二層開始用成對比矩陣和1～9尺度構(gòu)造成對比較矩陣G. 計算單排序權(quán)向量和總排序權(quán)向量并做一致性檢驗,當(dāng)一致性比例CR<0.1時,得到判決矩陣和權(quán)重向量,若不通過,則需要重新構(gòu)造成對比矩陣.

本文從用戶體驗角度出發(fā),選取滿足QoS要求的三個指標(biāo): 時延(delay)、吞吐量(throughput)和丟包(packets dropped),由層次分析法的 1-9 標(biāo)度 (如表1)分別構(gòu)造出4個判決比較矩陣G,并通過特征向量法計算各指標(biāo)的權(quán)重值,通過一致性檢驗(表2)得到相應(yīng)的權(quán)重值,結(jié)果如表3至表6所示.

表1 1-9 標(biāo)度

表2 1～9 階矩陣的 R.I.值

表3 會話類業(yè)務(wù)判決矩陣

表4 流媒體類業(yè)務(wù)判決矩陣

表5 交互類業(yè)務(wù)判決矩陣

從表3至表6可以算出各類業(yè)務(wù)判決矩陣檢驗一致性比 CR1=0、CR2=0.0158、CR3=0、CR4=0.0614,均小于0.1,所以各判決矩陣均具有滿意的一致性.

表6 后臺類業(yè)務(wù)判決矩陣

從分析結(jié)果可以看出,四類業(yè)務(wù)主要分為實時業(yè)務(wù)和非實時性業(yè)務(wù),所以權(quán)重因子對于四類業(yè)務(wù)的體現(xiàn)完全不同[9]. 會話業(yè)務(wù)中端到端時延最為關(guān)鍵,流媒體業(yè)務(wù)中以網(wǎng)絡(luò)丟包的影響最大,交互類業(yè)務(wù)和后臺類業(yè)務(wù)都是以吞吐量的影響最大. 文獻(xiàn)[4]中將3GPP無線網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)類型進(jìn)行劃分,提出基于業(yè)務(wù)類型的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)選擇算法. 該算法主要考慮的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)包括: 數(shù)據(jù)速率、時延、可靠性、安全性、價格等對不同業(yè)務(wù)的影響,通過模糊層次分析法綜合評價選出最佳網(wǎng)絡(luò). 從計算結(jié)果可以看出對于會話類業(yè)務(wù)對時延的要求較高,流媒體業(yè)務(wù)和交互類業(yè)務(wù)傳輸速率要求較高,背景類業(yè)務(wù)對可靠性要求較高. 文獻(xiàn)[9]通過層次分析法確定各評價參數(shù)的主觀權(quán)重,再利用熵值法計算網(wǎng)絡(luò)性能差異的客觀權(quán)重,通過綜合權(quán)重的計算得到網(wǎng)絡(luò)的綜合隸屬度值,從而接入最優(yōu)網(wǎng)絡(luò). 該文中主觀權(quán)重的計算結(jié)果表明會話類業(yè)務(wù)對時延的要求較高,交互類和背景類業(yè)務(wù)對傳輸速率要求較高,流媒體類對誤碼率的要求較高.

從本文和參考文獻(xiàn)的主觀權(quán)重計算結(jié)果可以看出,層次分析法中專家對指標(biāo)的選取、指標(biāo)關(guān)聯(lián)度的評價對計算結(jié)果的影響較大. 層次分析法對專家的評價依賴性較大但可以很好的體現(xiàn)出專家的經(jīng)驗值,如果專家之間對評判過程有較大分歧時還是應(yīng)該選擇客觀賦權(quán)法進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重的確定.

1.2 變異系數(shù)法賦權(quán)

變異系數(shù)法 (Coefficient of variation method)是直接利用各項指標(biāo)所包含的信息,通過計算得到指標(biāo)的權(quán)重,是一種客觀賦權(quán)的方法. 此方法的基本做法是:在評價指標(biāo)體系中,指標(biāo)取值差異越大的指標(biāo),也就是越難以實現(xiàn)的指標(biāo),這樣的指標(biāo)更能反映被評價單位的差距.

(2) 對各項指標(biāo)的變異系數(shù)進(jìn)行歸一化處理,得到各項指標(biāo)的權(quán)重值:

變異系數(shù)法直接利用各項指標(biāo)所包含的信息,通過計算達(dá)到指標(biāo)的權(quán)重.

在選取網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)時考慮的主要原則有: 全面性、易測性、業(yè)務(wù)性. 在變異系數(shù)法中根據(jù)上述原則和Qos要求,同樣選取時延(delay)、吞吐量(throughput)和丟包(packets dropped)這三個測量指標(biāo). 通過OPNET進(jìn)行仿真獲取相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)的樣本值如表7所示,通過變異系數(shù)法求得相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重值為W=(0.1355,0.6405,0.2240). 本方法基于樣本的計算結(jié)果表示吞吐量相對于其他兩個指標(biāo)對網(wǎng)絡(luò)選擇影響較大,但結(jié)果僅局限于樣本且計算結(jié)果較為均一.

表7 網(wǎng)絡(luò)性能樣本統(tǒng)計值

1.3 熵值法賦權(quán)

熵在信息論中是對系統(tǒng)差異程度的度量,熵值法(Entropy method)是一種客觀賦權(quán)方法,能體現(xiàn)出各指標(biāo)之間的動態(tài)變化程度和相互間的相競爭關(guān)系,同時可以消除多屬性之間的主觀隨意性. 根據(jù)熵的特性,我們可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機(jī)性及無序程度,也可以用熵值來判斷某個指標(biāo)的離散程度,指標(biāo)的離散程度越大,該指標(biāo)對綜合評價的影響越大.

熵值法是較為客觀的一種賦權(quán)方法,根據(jù)不同網(wǎng)絡(luò)屬性的差異程度,利用熵計算不同網(wǎng)絡(luò)屬性權(quán)重的步驟如下:

(2) 計算某個指標(biāo)的熵值:

其中K為常數(shù).

(4) 根據(jù)前面的公式可計算出第j項指標(biāo)的權(quán)重為:

熵值法在計算時同樣也需要一組網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)的樣本值,大部分文章在研究賦權(quán)算法時均未列出所選指標(biāo)樣本值,文獻(xiàn)[7]在利用粗糙熵計算客觀權(quán)重時給出了一組歷史的可生存性評估指標(biāo)值,總共100組已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)共12個指標(biāo)作為計算客觀權(quán)重的數(shù)據(jù)集,但卻沒有說明12個指標(biāo)的具體含義故參考意義不大. 所以本文為了更直觀的比較各賦權(quán)法的差異,在熵值法中同樣選取時延(delay)、吞吐量(throughput)和丟包(packets dropped)三個指標(biāo),依然選擇變異系數(shù)法中的指標(biāo)樣本值,通過熵值法公式計算相應(yīng)的權(quán)重值為Q=(0.4402,0.3420,0.2179).

熵值法的計算結(jié)果表示時延相對其他兩個指標(biāo)對網(wǎng)絡(luò)的選擇影響較大,但是計算過程緊密的與實際的監(jiān)測樣本相結(jié)合,雖然考慮了各個指標(biāo)之間的相互關(guān)系,也削弱了異常值對評價結(jié)果帶來的影響,也因此帶來了指標(biāo)之間權(quán)重分配均衡化的問題.

2 不同賦權(quán)算法比較結(jié)果

本文主要針對上述3種賦權(quán)算法開展研究. 層次分析法賦權(quán)建立在有序的遞階指標(biāo)體系基礎(chǔ)上,通過對比同一層次各指標(biāo)的相對重要性來綜合計算指標(biāo)的權(quán)重系數(shù). 該方法采用標(biāo)度值進(jìn)行權(quán)重計算,定量數(shù)據(jù)較少計算結(jié)果較為主觀,對評價結(jié)果有一定的影響. 并且當(dāng)指標(biāo)較多時,數(shù)據(jù)統(tǒng)計量大且權(quán)重難以確定. 變異系數(shù)法主要根據(jù)各指標(biāo)在所有評價對象上的變化程度來判斷各評價對象是否達(dá)到指標(biāo)平均水平的難易程度.該方法可以避免專家賦權(quán)的主觀認(rèn)識,能教為客觀的反映出網(wǎng)絡(luò)各項指標(biāo)的重要程度,但是所得到的權(quán)重值較為均一. 熵值法與變異系數(shù)法一樣都屬于客觀賦權(quán)方法,它通過計算指標(biāo)的信息熵,根據(jù)指標(biāo)的相對變化程度對系統(tǒng)整體的影響來決定指標(biāo)的權(quán)重,相對變化程度大的指標(biāo)具有較大的權(quán)重. 該方法能教深刻的反映出指標(biāo)信息熵值的效用價值,從而確定權(quán)重; 并且由它得出的指標(biāo)權(quán)重值比主觀賦權(quán)法具有較高的可信度和精確度. 但是熵值法缺乏各指標(biāo)之間的橫向比較,且各指標(biāo)的權(quán)數(shù)隨樣本的變化而變化,也就是說權(quán)數(shù)比較依賴于樣本,所以在應(yīng)用上比較受限制.

從上述分析中可以看出,層次分析法雖然對專家經(jīng)驗有較大依賴,但可以很好的考慮指標(biāo)之間的差異性. 變異系數(shù)法和熵值法雖然計算過程較為客觀,但是對指標(biāo)樣本值依賴大,各指標(biāo)在計算時同等對待,所以較難反映出影響網(wǎng)絡(luò)性能的主要指標(biāo). 不難看出三種方法都比較集中于網(wǎng)絡(luò)某些方面的變化特性來進(jìn)行權(quán)重賦值,較難反映出網(wǎng)絡(luò)整體的綜合特性,不同的方法對不同的網(wǎng)絡(luò)有著不同適用性,但是這一點在以往的模糊綜合評價方法的改進(jìn)研究中往往被忽視.

3 結(jié)束語

本文采用了三種方法對網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)進(jìn)行評價,其中層次分析法屬于主觀賦權(quán)方法,變異系數(shù)法和熵值法都屬于客觀賦權(quán)法. 本文通過采集相關(guān)指標(biāo)樣本值,在三種方法中引入相同指標(biāo),這樣可以更加直觀的進(jìn)行賦權(quán)方法的比較. 從結(jié)果中可以看出客觀賦權(quán)法相比主觀賦權(quán)法,更加充分的考慮了指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性,并且弱化了異常值帶來的影響,使評價結(jié)果更加合理; 避免了人為的干擾因素,可以適當(dāng)?shù)南饔^賦權(quán)法在評價時專家之間的分歧,使評價結(jié)果更加客觀. 本文只對網(wǎng)絡(luò)切換中指標(biāo)權(quán)重的計算方法進(jìn)行了研究,后續(xù)工作將對網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的綜合評價方法及實際應(yīng)用進(jìn)行研究.

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Weighted Algorithm Based on Heterogeneous Wireless Network

ZHANG Qing
(College of Technology and Engineering,Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730050,China)

With the development of seamless connection technology,multimedia applications as the core of the radio technology must meet user networks’ requirements for service quality. For heterogeneous wireless networks,switching between different technologies and management domains may occur,and the handoff decisions is no longer based on a parameter but on a multi-attribute synthesis. This paper studies the determination of the weight value of each parameter in multiple attributes. Through the analysis of three kinds of weight assignment methods: analytic hierarchy process,coefficient of variation method and entropy method,the heterogeneous wireless network metrics are evaluated under different business types.

weight; heterogeneous wireless network; analytic hierarchy process; coefficient of variation method; entropy method

張 清,E-mail: mja860518@163.com

張清.基于異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)的賦權(quán)算法.計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2017,26(12):196–199. http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/6160.html

2017-04-12; 修改時間: 2017-05-02; 采用時間: 2017-05-10