異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入選擇策略

畢妍

摘要 文章首先對(duì)異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)作出綜述，探討異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇中所應(yīng)用的技術(shù)方法。重點(diǎn)從異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入選擇算法的角度展開論述，幫助明確接入點(diǎn)選擇與實(shí)際需求之間存在的聯(lián)系，以提升異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入穩(wěn)定性的有效方法，為無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)算法選擇提供有力參照。

[關(guān)鍵詞]異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò) 接入選擇 算法選擇

1 異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)綜述

異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生對(duì)信息交換精準(zhǔn)度有明顯提升作用，用戶在使用異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)時(shí)也可以根據(jù)自己的信息傳輸需求，選擇不同介入模式，從而達(dá)到通過(guò)無(wú)線接入點(diǎn)配合來(lái)實(shí)現(xiàn)功能轉(zhuǎn)化的效果。最初異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)是由美國(guó)計(jì)算機(jī)軟件科學(xué)家提出的，這一網(wǎng)絡(luò)接入模式與傳統(tǒng)的有線網(wǎng)絡(luò)連接有本質(zhì)上的區(qū)別，可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)用戶資源的管理操控。并且彼此之間不存在相互影響可以實(shí)現(xiàn)用戶通過(guò)，異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)查取信息資源，從而獲得更好的用戶體驗(yàn)。如果無(wú)線網(wǎng)絡(luò)在不同網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)下，功能之間并不兼容，從而也保障了用戶對(duì)信息查取的高效性，將其應(yīng)用在移動(dòng)終端中，用戶可以自動(dòng)對(duì)所識(shí)別的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行切換與選擇。如果無(wú)線網(wǎng)絡(luò)在不同網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)下，功能之間并不兼容。從而也保障了用戶對(duì)信息查取的高效性，將其應(yīng)用在移動(dòng)終端中，用戶可以自動(dòng)對(duì)所識(shí)別的異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行切換與選擇。

2 異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入選擇算法

2.1 決策因素下的接入選擇

決策是影響異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算方向的決定性因素，基于決策因素下對(duì)異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的接入方法做出選擇，最終接入模式更能滿足移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。決策因素結(jié)構(gòu)算法必然是具有多選擇性的，異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)可以從網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中選擇最有利于自己進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊环N模式。面對(duì)不斷變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，所選擇的接入模式也會(huì)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行環(huán)境變化而做出改變。實(shí)現(xiàn)這一算法選擇計(jì)劃需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行分層，按照不同網(wǎng)絡(luò)傳輸速度來(lái)進(jìn)行，同時(shí)更應(yīng)該結(jié)合用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)接入的主觀偏好，綜合幾項(xiàng)因素后利用最小二成法來(lái)展開運(yùn)算。運(yùn)算過(guò)程是由異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)在虛擬環(huán)境中自動(dòng)完成的，并根據(jù)所得到的運(yùn)算結(jié)果來(lái)進(jìn)一步確定接下來(lái)的網(wǎng)絡(luò)接入模式。以決策因素為前提開展的異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇，主要考慮用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)接入的喜好以及網(wǎng)絡(luò)傳輸速度實(shí)際情況，綜合這兩項(xiàng)因素最終所得出的角色必然會(huì)符合網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)需求，選擇的接入點(diǎn)也能為用戶帶來(lái)更好的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。

2.2 基于數(shù)學(xué)模型的接入選擇算法

2.2.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的接入選擇方法

無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇中所處理的數(shù)據(jù)并不完全是清晰的，也有一部分模糊數(shù)據(jù)需要在短時(shí)間內(nèi)做出判斷，這便要求異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)再進(jìn)行介入算法選擇時(shí)，能夠兼?zhèn)淠：幚砉δ?。模糊神?jīng)網(wǎng)絡(luò)接入運(yùn)算模式，模擬了神經(jīng)元的分散特征，同時(shí)在多個(gè)發(fā)散性的分支中展開運(yùn)算，可做到模糊信息是根據(jù)大致算得的結(jié)果快速劃分層次，通過(guò)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接入運(yùn)算大幅度提升了異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的信息處理速度，在網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇中，時(shí)間也得到明顯縮減。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇運(yùn)算模式中，不僅僅是要提升運(yùn)算速度，增大異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)的選擇效率，更應(yīng)該最大程度提升模糊神經(jīng)元算法中的精準(zhǔn)度。避免出現(xiàn)接入的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸速度較慢，影響用戶對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備使用體驗(yàn)的情況。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于數(shù)學(xué)建模算法，雖然處理速度提升明顯，但在誤差范圍上卻能達(dá)到所規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)，并不會(huì)引運(yùn)算速度提升而影響到最終的精準(zhǔn)度。

2.2.2 現(xiàn)代人工智能算法應(yīng)用

現(xiàn)代人工智能算法通常被稱為蟻群算法。是目前高級(jí)軟件開發(fā)中普遍應(yīng)用的一種模式，可同時(shí)處理大量信息，并排除無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入中的非線性干擾。應(yīng)用現(xiàn)在人工智能算法可對(duì)異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入中接入點(diǎn)所選擇的負(fù)載問(wèn)題作出平衡，這樣接入無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中便不會(huì)出現(xiàn)因信道阻塞造成的時(shí)間延長(zhǎng)。除此之外，現(xiàn)代人工智能算法具有很強(qiáng)的兼容性，能夠適應(yīng)不同軟件對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)選擇中的需求。人工智能算法中，會(huì)對(duì)異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)選擇接入點(diǎn)的時(shí)間做出預(yù)算，當(dāng)實(shí)際接入時(shí)間超出這一預(yù)算時(shí)，系統(tǒng)那邊會(huì)自動(dòng)進(jìn)行錯(cuò)誤評(píng)估。判斷出影響接入時(shí)間的因素，并通過(guò)對(duì)算法的完善來(lái)解決這一問(wèn)題，提升異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，接下來(lái)對(duì)接入點(diǎn)選擇的準(zhǔn)確度。

2.2.3 學(xué)習(xí)法算法接入選擇

如果無(wú)線網(wǎng)絡(luò)所運(yùn)行環(huán)境具有極強(qiáng)的變化性，需要算法選擇在展開接入點(diǎn)判斷中能夠融合環(huán)境因素，應(yīng)用學(xué)習(xí)法算法可以滿足這一需求，在對(duì)接入點(diǎn)進(jìn)行選擇時(shí)，異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)會(huì)根據(jù)以往連接數(shù)據(jù)中提取出的共同點(diǎn)作出分析。從而判斷異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)用戶在接入點(diǎn)選擇中的偏好，這樣便減輕了接下來(lái)算法運(yùn)算承擔(dān)的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)整體運(yùn)算效率提升。并且在運(yùn)算中也會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載情況作出進(jìn)一步判斷，選擇最適合的時(shí)機(jī)進(jìn)入到網(wǎng)絡(luò)中，該算法最大的優(yōu)勢(shì)是具備學(xué)習(xí)能力與記憶功能，因此投入使用后對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境適應(yīng)能力更強(qiáng)。學(xué)習(xí)算法接入選擇模式是當(dāng)前異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用的主流，也是技術(shù)未來(lái)發(fā)展中重點(diǎn)研究的方向。確定算法選擇方向后，對(duì)異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的使用才能達(dá)到資源最大化利用效果，從而為用戶營(yíng)造穩(wěn)定的運(yùn)行環(huán)境。

3 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)以上文章中論述的內(nèi)容可以總結(jié)到，在設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)選擇算法時(shí)應(yīng)該綜合考慮影響網(wǎng)絡(luò)和用戶的多個(gè)方面的因素：多目標(biāo)性：選擇算法時(shí)要兼顧影響網(wǎng)絡(luò)選擇時(shí)的各種決策因素，如QoS、用戶偏好、網(wǎng)絡(luò)價(jià)格、網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)速率等。認(rèn)知功能：選擇算法時(shí)要考慮異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性，需要具有能夠適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化的能力。端到端目標(biāo)最優(yōu)化：網(wǎng)絡(luò)選擇不僅僅是對(duì)接入網(wǎng)的選擇，還要進(jìn)行對(duì)骨干網(wǎng)絡(luò)的選擇;異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)整與分配：在選擇算法時(shí)還要同時(shí)考慮用戶接入不會(huì)對(duì)現(xiàn)存的用戶通信和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載帶來(lái)失效和超負(fù)載的后果，而且不會(huì)帶來(lái)乒乓效應(yīng)。

參考文獻(xiàn)

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