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基于遗传算法优化的模糊神经网络垂直切换算法

作　者: 夏传军
导　师: 石文孝
学　校: 吉林大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 无线异构网络 垂直切换 自相似 模糊神经网络 遗传算法
分类号: TN929.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 207次
引　用: 3次
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内容摘要


在移动通信技术发展过程中,各种新型接入技术层出不穷,为用户提供了无处不在的接入网络和多种多样的业务。未来的无线通信系统必将是一个基于全IP技术的无缝融合异构无线网络,异构无线网络的垂直切换技术便成为无线异构网络的关键技术之一。在对以往的研究总结中发现,目前异构网络流量均衡技术的研究并没有考虑IP数据包的自相似特性。针对传统的短时相关的网络业务模型(如Markov,Poisson分布)已不再适用于描述未来网络业务自相似特性的问题,本文在异构网络垂直切换策略中创新的引入了一种具有自相似特性的Gamma Poisson流量模型,该模型使得对网络性能的描述更加贴近实际网络,对网络的设计及优化更具指导意义。在基于自相似业务源的基础上,本文采用了门限判决算法,并且在垂直切换过程中加入了预判决机制,减少了参与切换的用户数,节约了系统开销。该算法考虑了信号强度参量与逗留时间,减少了新呼叫掉话率和切换呼叫阻塞率。仿真结果表明,Poisson分布业务源模型对网络排队性能的估计存在偏差,而基于Gamma Poisson分布的业务源模型对网络性能的估计更加准确,符合现网流量的实际情况。因此,本文的垂直切换相关算法研究中,考虑了业务流量的自相似。本文在基于业务自相似特性的传统门限判决方法研究的基础上,提出了一种基于遗传算法优化的模糊神经网络模型的垂直切换算法。该模型的优点是可以考虑更多的垂直切换影响因素,如信号强度、终端移动速度、网络负载情况和业务速率等,并综合遗传算法、模糊逻辑和神经网络三种人工智能算法的优点。模糊神经网络有对初值依赖性很大,并且容易陷入局部最小解等缺陷,而遗传算法的优点可以弥补上述问题,因此,本文将遗传算法与模糊神经网络相结合。仿真结果表明,本文提出的基于遗传算法优化的模糊神经网络模型算法简单,收敛速度快,降低了业务丢包率和系统阻塞率,提高了系统性能。与基于门限判决的方法相比,网络性能也有很大的提升,这主要是因为该方法在实现过程中更加灵活,对各种参量同时综合考虑。本文的工作和成果为无线异构网络的性能估计和异构网络垂直切换算法的研究提供了参考。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 绪论  9-14
  1.1 论文的研究背景  9-11
  1.2 国内外研究现状  11-12
  1.3 论文的研究意义和创新点  12-13
  1.4 论文的主要工作及章节安排  13-14
第2章 异构无线网络垂直切换技术基础  14-29
  2.1 垂直切换技术  14-17
    2.1.1 垂直切换的基本概念  14-16
    2.1.2 垂直切换性能评价及优化  16-17
  2.2 UMTS与WLAN网络  17-18
    2.2.1 UMTS网络  17-18
    2.2.2 WLAN网络  18
  2.3 业务流量的自相似特性  18-21
    2.3.1 自相似特性的描述  18-19
    2.3.2 实际网络流量的自相似特性  19-21
  2.4 模糊神经网络和遗传算法  21-27
    2.4.1 模糊逻辑  21-24
    2.4.2 神经网络  24-26
    2.4.3 遗传算法  26-27
  2.5 本章小结  27-29
第3章 基于自相似特性的垂直切换算法  29-39
  3.1 自相似网络业务流量模型  29-31
  3.2 带有预判决的垂直切换算法  31-34
    3.2.1 垂直切换的预判决  32
    3.2.2 垂直切换判决  32-34
  3.3 基于自相似特性的垂直切换算法仿真  34-37
    3.3.1 仿真场景设置及方案确定  34-35
    3.3.2 仿真结果分析  35-37
  3.4 本章小结  37-39
第4章 基于GA-FNN算法的垂直切换算法  39-50
  4.1 模糊神经网络  39-40
  4.2 遗传算法对BP神经网络的优化  40-44
    4.2.1 BP神经网络  40-41
    4.2.2 BP神经网络的学习方法  41
    4.2.3 遗传算法对BP神经网络的优化及仿真  41-44
  4.3 基于GA-FNN垂直切换算法的仿真  44-49
    4.3.1 基于遗传算法的模糊神经网络模型  44-47
    4.3.2 基于GA-FNN的垂直切换算法仿真分析  47-49
  4.4 本章小结  49-50
第5章 总结与展望  50-52
  5.1 论文总结  50
  5.2 未来工作展望  50-52
参考文献  52-56
作者简介及科研成果  56-57
致谢  57

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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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