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项目介绍
本项目实现了一种针对异构无线网络环境的垂直切换仿真系统。在当前移动通信中,用户经常处于WLAN、UMTS和LTE等多种网络技术重叠覆盖的区域。本项目通过模拟移动终端在这些异构网络间的运动轨迹,并在考虑网络带宽、时延、功耗和信号强度等多准则的基础上,实现了一种鲁棒性高、切换平滑的算法。核心机制结合了层次分析法(AHP)确定的业务权重与逼近理想解排序法(TOPSIS)的决策逻辑,旨在优化用户的业务体验质量(QoE)并有效抑制网络切换中的“乒乓效应”。
功能特性
1. 场景与参数构建 系统首先定义了异构网络的空间坐标系。LTE工作在2.1GHz,拥有较大的覆盖和中等时延;UMTS工作在1.9GHz,提供最广的覆盖范围但带宽较低;WLAN工作在2.4GHz,带宽极高但覆盖范围有限。仿真设置了终端以固定速度沿直线穿过不同基站的覆盖区。
2. 无线信道建模 在每一个仿真步长内,系统根据终端与各基站的欧氏距离,利用自由空间路径损耗模型结合高斯随机阴影衰落计算实时的接收信号强度(RSSI)。针对WLAN等短距接入技术,加入了严格的距离截断机制,当超出覆盖范围时模拟信号快速跌落。
3. 多属性判优算法 这是仿真的核心决策逻辑。系统构建了一个评价矩阵,其中的参数包括:
4. 切换触发与执行 系统采用“得分最高者优先”原则,但为了防止信号微弱波动导致的频繁切换,执行了自适应迟滞判断。只有当目标网络的综合得分超过当前网络一定阈值(该阈值随最近周期内RSSI的标准差动态调整)时,才会触发真正的切换行为。
5. 吞吐量与质量计算 系统根据当前接入网络的基准带宽,结合信噪比(SNR)通过对数公式简化计算实际有效吞吐量。同时,统计总的切换次数,并根据切换频率估算潜在的掉线风险。
关键算法分析
AHP-TOPSIS 组合决策 层次分析法(AHP)在这里用于处理主观业务需求,将不同业务对网络性能的偏好量化为权重向量;TOPSIS算法则负责客观决策,通过在多维空间中寻找最接近最优目标且远离最差目标的候选网络,实现了在异构参数下的最优接入点选择。
自适应迟滞机制 该机制是算法鲁棒性的关键。在代码实现中,系统会回溯过去5个采样点的信号标准差。如果信号环境不稳定,DynamicHys 变量会随之增大,这意味着切换需要更大的“得分优势”才能触发。这一设计模拟了实际通信系统中通过增加滞后量来换取连接稳定性的策略。
可视化反馈 仿真结束时生成的四维图表分别展示了物理布局、物理层信号波动、网络层切换过程以及应用层吞吐量表现,完整展现了垂直切换算法从底层感知到高层决策的全过程。
使用方法
系统要求