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异构融合网络环境下切换技术研究

作　者: 张金亮
导　师: 马骏
学　校: 北京邮电大学
专　业: 电路与系统
关键词: 异构网络 移动性管理 垂直切换 模糊神经网络 MIPv6
分类号: TN929.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


移动性管理技术是异构融合网络下亟待解决的关键问题之一。在多重网络重叠区域、环境下,网络的差异性和异构性使移动性管理技术已经无法满足终端在不同网络间的无缝切换、位置管理、终端协作等方面的需求。目前对移动性管理的研究多集中在水平切换阶段分析上,垂直切换技术也是具有挑战性的问题。本文分析了异构网络环境下不同的切换算法,但是这些算法中只考虑网络、终端和用户的特性,没有考虑到切换过程中信令等的开销,所以本文提出一种基于利润的垂直切换机制,将信令开销等多种因素包括在利润函数中,通过利润函数来做出切换决策。本文还分析了HMIPv6自适应切换机制,并且搭建了基于HMIPv6原型实验床系统,并对基于信号强度自适应与基本移动HMIPv6网络切换进行了实验验证,结果证明自适应切换在提高切换性能方面有很大优势。本文提出一种新的基于动态模糊神经网络切换网络算法,通过模糊逻辑与神经网络的结合,实现移动终端对目标接入网络的最优选择,并且通过MIPv6原型实验床系统,结合基于网络性能参数综合决策的动态模糊神经网络的切换决策算法,对MIPv6原型实验系统下的切换性能进行实验分析。仿真和实验结果表明该算法能够保证目标接入网络的最优选择,能够有效降低丢包率,改善QoS。文章最后概括总结了本论文所取得的成果,指出目前研究存在的不足之处,展望了在未来异构融合网络环境下切换技术的发展前景,为进一步深入的研究提出建议。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-15
  1.1 选题背景及意义  9-13
    1.1.1 全IP异构融合网络  9-11
    1.1.2 移动性管理技术  11-12
    1.1.3 移动IP及其扩展技术  12-13
  1.2 论文完成工作  13-14
  1.3 本文组织结构  14-15
第二章 移动IP技术  15-30
  2.1 移动IP概述  15
  2.2 基本移动IP技术  15-22
    2.2.1 移动IPv4技术  16-19
    2.2.2 移动IPv6技术  19-22
  2.3 移动IPv6扩展技术  22-29
    2.3.1 HMIPv6技术  22-25
    2.3.2 FMIPv6技术  25-27
    2.3.3 FHMIPv6技术简介  27-29
  2.4 本章小结  29-30
第三章 基于利润的垂直切换判决机制研究  30-41
  3.1 异构网络的切换及分类  30-33
    3.1.1 切换分类  30-31
    3.1.2 切换操作的过程分析  31-33
    3.1.3 切换性能评价  33
  3.2 研究现状及存在问题  33-37
    3.2.1 基于信号强度的单属性切换算法  34-35
    3.2.2 基于简单加权的多属性判决算法  35
    3.2.3 基于模糊推理的多属性判决算法  35
    3.2.4 基于策略的多属性切换判决算法  35-36
    3.2.5 基于层次分析法的多属性切换判决算法  36-37
  3.3 基于利润的垂直切换机制研究  37-40
    3.3.1 系统模型  37
    3.3.2 系统描述  37-38
    3.3.3 利润分析  38-40
    3.3.4 切换决策  40
  3.4 本章小结  40-41
第四章 基于HMIPv6自适应切换机制研究及原型系统验证  41-57
  4.1 研究现状  41-44
    4.1.1 MIPv4实验床  41-43
    4.1.2 MIPv6实验床  43-44
  4.2 基于信号强度的自适应切换  44-46
  4.3 基于HMIPv6的自适应切换平台构建  46-52
    4.3.1 试验床拓扑结构  46
    4.3.2 节点配置  46-47
    4.3.3 搭建流程  47-50
    4.3.4 自适应过程的构建  50-52
  4.4 结果分析及验证  52-56
    4.4.1 场景设置  52-53
    4.4.2 性能及分析  53-56
  4.5 本章小结  56-57
第五章 基于动态模糊神经网络的切换决策方法  57-75
  5.1 研究现状  57-60
    5.1.1 动态模糊神经网络简介  57-58
    5.1.2 基于模糊逻辑、神经网络的切换方案  58-60
  5.2 基于动态模糊神经网络的切换算法研究  60-70
    5.2.1 系统流程  61
    5.2.2 DFNN-NS算法描述  61-64
    5.2.3 学习算法  64-70
  5.3 结果及分析  70-74
    5.3.1 场景设置  70-71
    5.3.2 性能及分析  71-74
  5.4 本章小结  74-75
第六章 总结与展望  75-77
参考文献  77-80
附录:脚本代码  80-82
致谢  82-83
攻读学位期间发表的学术论文  83

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 无线通信 > 移动通信
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