论文异构无线网络负载超前转移负载均衡技术是关于对写作负载均衡论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文什么是负载均衡论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要： 文章分析了以多属性决策理论中简单加权算法（SAW）为代表的普通切换算法负载对比呼叫到达率（CAR）滞后的特性,针对异构无线网络垂直切换负载滞后造成负载不均衡现象,首先,建立异构无线网络,使用时间序列建立（SARIMA）模型预测网络呼叫到达率,根据预测呼叫到达率,引导业务切换和超前转移业务带宽,形成改进的（TSAW）算法,仿真结果表明TSAW算法克服了SAW算法负载滞后特性,使网络负载均衡特性变好.
关键词： 异构无线网络； 负载均衡； 时间序列； 带宽调整； 垂直切换
中图分类号： TN 929.5 文献标志码： A 文章编号： 10005137（2017）02026207
Abstract： This article analyzes the lag characteristic of call arrival rate（CAR） of general vertical handoff which is the representative of simple additive weighting（SAW） in multiattribute decision theory.It aims at the load imbalance phenomenon caused by vertical handoff for heterogeneous wireless network.Firstly,we should build the universal mobile telecommunication system/wireless local areal network（UMTS/WLAN） heterogeneous wireless network.We can use the time series to make the model of seasonal autoregressive intergrated moving average（SARIMA） so that the Call Arrival Rate can be predicted.Then,according to the Call Arrival Rate,we can lead business handoff and transfer business bandwidth in advance.Therefore,the modified time series predict SAW（TSAW） is formed.The result shows that TSAW overcomes the load delay disadvantages of simple additive weighting（SAW） and makes the network Load balancing better.
Key words： heterogeneous wireless network； load balance； time series analysis； bandwidth adjustment； vertical handoff
0 引 言
异构无线网络负载均衡中,切换算法是否合理起着至关重要作用[1],根据业务分配情况可以将异构无线网络负载均衡算法总结为：基于接入控制的负载均衡算法和基于垂直切换的负载均衡算法[2-3].垂直切换算法采用多属性决策理论,最典型的算法是简单加权法（SAW）,由于每一个业务在网络中随机持续一段时间,如果网络根据当前呼叫切换,会出现负载滞后于呼叫到达率（CAR）的现象.
水库中的水位如果暴雨来临前不提前将水位降至安全线以内,只根据当前降雨量来调节的话很容易使水位失去控制,这是因为,水库中水量是惯性系统,上一时刻的水量会影响下一时刻水量.类似地,在异构无线网络中,网络负载也是惯性系统,当网络负载调整出现滞后的情况,很容易在接下来一个较高的呼叫到达率时刻出现网络拥塞,负载均衡失调.因此克服负载率滞后特性很有必要.
要改变负载滞后性,就要预测将来负载情况,负载控制是一个自反馈过程,负载统计数据会不断变化,导致时间序列预测模型失效,而CAR能稳定数据统计,和负载正相关性很强.本文作者在SAW算法基础上,研究了基于时间序列预测CAR数据,使用超前的CAR数据作为引导因子,并结合带宽超前转移算法,提出改进的Time series predict SAW（TSAW）算法.
移动通信网络中的CAR数据是根据人们的作息活动周期变化的,对这种周期变化的时间序列数据建模,季节性自回归滑动平均模型无疑是最有效的.
时间序列预测方法是通过序列的历史数据揭示随机现象的规律,并将该规律延伸到未来,从而对该现象的未来做出预测[4].时间序列分析法是一个新兴而蓬勃发展的学科,他是概率统计学科中应用较强的一个分支,在金融经济、气象水文、机械振动等众多领域有广泛的应用[5],对于周期性的时间序列数据通常使用季节性自回归移动平均模型.
1 系统模型
1.1 异构无线网络仿真模型
为了简化异构无线网模型,本设计的异构无线网模型由两个代表性的网络组成：一个UMTS网络和一个WLAN网络,其中UMTS网络的覆盖半径为R1,WLAN网络的覆盖范围为R2,R1>R2,WLAN的网络覆盖范围是UMTS网络覆盖范围的子集,如图1所示.
为了方便起见,称图1模型为UMTS/WLAN异构网络.如果没有特殊说明,文章下面提到的异构无线网络指的都是图1的UMTS/WLAN异构无线网络模型.
1.2 仿真参数
移动网络中CAR实际数据并非按高斯分布随機产生,而是按照人类的作息规律周期产生.表1给出了UMTS网络的CAR数据（US）,来源是上海游族影业创新创业孵化器二层办公楼中午12：00～12：33时间段,每分钟新接入3G网络的用户数,如果用户处于运动状态,按其在办公室驻留时间和其总通话时长比值计算.
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参考文献：
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