本發(fā)明屬于通信
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體是一種基于層次分析法和進(jìn)化博弈理論的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇接入方法。
背景技術(shù)：
：無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)主要由不同網(wǎng)絡(luò)制式的網(wǎng)絡(luò)基站以及同一網(wǎng)絡(luò)制式不同發(fā)射功率的網(wǎng)絡(luò)基站共同組成的無線通信系統(tǒng)，是無線移動通信未來發(fā)展的主要趨勢，在城市商業(yè)區(qū)、學(xué)校、大型辦公區(qū)域等基本都是處于所述的無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中。隨著社會經(jīng)濟(jì)和文化的快速發(fā)展，用戶對業(yè)務(wù)的需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，此外用戶對業(yè)務(wù)種類的需求也不斷的多樣化；然而用戶處于復(fù)雜的無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中時，如何結(jié)合自身業(yè)務(wù)請求的特點來充分利用所處區(qū)域中不同網(wǎng)絡(luò)基站的特性對提高用戶的qos(服務(wù)質(zhì)量)有直接的影響；高效的網(wǎng)絡(luò)選擇方法對整個異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)性能的提升意義重大，一直是該領(lǐng)域的一個研究熱點。由于無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)自身網(wǎng)絡(luò)制式的復(fù)雜性以及用戶業(yè)務(wù)的多樣性，所以無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)選擇方法大部分采用的都是分布式控制，又因為多屬性決策方法和博弈理論在分布式控制系統(tǒng)研究上有許多優(yōu)勢，所以關(guān)于多屬性決策方法和博弈理論在無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)選擇方法的研究也非常多。fuj等人提出了一種基于層次分析法(ahp)和灰度關(guān)聯(lián)法(gra)的網(wǎng)絡(luò)選擇算法；文中描述的是無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中單一類型業(yè)務(wù)請求的用戶接入場景，首先根據(jù)層次分析法來獲取每一個網(wǎng)絡(luò)屬性值的權(quán)重，然后通過灰度關(guān)聯(lián)法對候選網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行排序，每一個用戶根據(jù)排序結(jié)果選擇最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)接入，有效的提高了用戶的qos。見文獻(xiàn)fuj，wuj,zhangj.anovelahpandgrabasedhandoverdecisionmechanisminheterogeneouswirelessnetworks[c].lecturenotesincomputerscience(includingsubseriseslecturenotesinartificialintelligenceandlecturenotesinbioinformatics),2010:213:220；xiongzhou等人針對由微基站和微微基站組成的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)提出一種基于stackelberg博弈理論的網(wǎng)絡(luò)選擇方法。首先把該問題描述成一個stackelberg博弈問題進(jìn)行解決，其中領(lǐng)導(dǎo)者是微基站，跟隨者是微微基站。然后使用分布式控制的方法通過對信道分配和功率合理分配，最后通過拉格朗日對偶算法實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)效益最大化，其中主要指網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的吞吐量；見文獻(xiàn)xiongzhou，suilifeng,zhuhan,yuanliu.distributeduserassociationandinterferencecoordinationinhetnetsusingstackelberggame[c]ieeeicc-ad-hocandsensornetworkingsymposium,2015:2431:2436。xiaotang等人提出了一種在動態(tài)變化的無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中考慮長期效益的網(wǎng)絡(luò)選擇方法；首先用隨機(jī)博弈模型來描述用戶之間為了爭奪網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中有限的資源的非合作行為；然后把用戶選擇最優(yōu)策略的過程描述為馬爾科夫決策的過程，最后通過值迭代算法來求解博弈的納什均衡解。該方法有效降低了用戶在動態(tài)變化的無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)切換的頻率，并且提升系統(tǒng)總的數(shù)據(jù)傳輸速率以及用戶之間的公平性；見文獻(xiàn)xiaotang,pinyiren,yichengwang,qinghedu,sunli.userassociationasastochasticgameforenhancedperformanceinheterogeneousnetworks[c]ieeeicc-mobileandwirelessnetworkingsymposium,2015:3417:3422。目前研究的無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)選擇方法有效的提高了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)基站的能效并且實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)基站的之間的負(fù)載均衡；但是對于無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中有多種用戶業(yè)務(wù)請求類型的網(wǎng)絡(luò)選擇方法研究較少，并且目前的方法提升的都是網(wǎng)絡(luò)基站的能效，對于在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中通過用戶的接入方法來提升用戶終端的能效并沒有具體的方法。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明是為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的不足之處，提出一種基于層次分析法和進(jìn)化博弈理論的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇接入方法，以期能為用戶提供一種在充分保證qos的情況下，有效提高用戶之間公平性和減少用戶終端能耗的接入策略，從而實現(xiàn)用戶在享受高qos的同時，提高終端的續(xù)航能力。本發(fā)明為解決技術(shù)問題采用如下技術(shù)方案：本發(fā)明一種基于層次分析法和進(jìn)化博弈理論的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇接入方法的特點是所述異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是由m個網(wǎng)絡(luò)基站、n個用戶和k種業(yè)務(wù)類型構(gòu)成，任意第i個網(wǎng)絡(luò)基站記為bsi，任意第j個用戶記為uej；任意第k種業(yè)務(wù)類型記為buk；所述第j個用戶uej與第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi的連接狀態(tài)記為sij，并有：sij＝1表示所述第j個用戶uej接入第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi；sij＝0表示所述第j個用戶uej未接入第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi；若第j個用戶uej選擇第k業(yè)務(wù)類型buk，則令選擇狀態(tài)bjk＝1，否則bjk＝0；所述第k種業(yè)務(wù)類型buk的判決矩陣記為表示第k種業(yè)務(wù)類型中第u個屬性對第v個屬性的重要程度；1≤i≤m，1≤j≤n；1≤k≤k；所述網(wǎng)絡(luò)選擇方法是按如下步驟進(jìn)行：步驟1、根據(jù)satty標(biāo)度法自定義所述第k種業(yè)務(wù)類型的判決矩陣pk；并利用式(1)得到第k種業(yè)務(wù)類型的一致性比例crk：式(1)中，λk表示所述判決矩陣pk的最大特征值；ri表示一致性隨機(jī)指標(biāo)；若crk＜δ，則表示執(zhí)行步驟2；否則，返回步驟1重新得到判決矩陣；δ表示所設(shè)定的閾值；步驟2、對所述判決矩陣pk的最大特征值λk求解特征向量ξk并進(jìn)行歸一化處理，得到權(quán)值向量步驟3、對所述無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)用進(jìn)化博弈模型進(jìn)行數(shù)學(xué)建模；步驟3.1、定義所述無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中n個用戶為所述進(jìn)化博弈模型中的一個單群體；定義所述第j個用戶uej為所述進(jìn)化博弈模型中的第j個博弈者；定義第j個用戶uej對任意第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi的選擇為所述進(jìn)化博弈模型中的第i個策略，則第j個用戶uej對m個網(wǎng)絡(luò)基站的選擇為一組策略集；定義博弈輪數(shù)為r，并初始化r＝1；步驟3.2、利用式(2)獲得每個博弈者第r輪博弈時接入第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi所獲取的帶寬資源式(2)中，wi表示第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi的總帶寬資源；步驟3.3、利用式(3)獲得第r輪博弈時第j個博弈者對第k種業(yè)務(wù)類型buk選擇第i個策略的獎勵函數(shù)式(3)中，α和β表示是歸一化系數(shù)；表示第r輪博弈時第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi的接收靈敏度；表示第r輪博弈時第j個博弈者接入第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi的路徑損耗，表示第r輪博弈時第j個博弈者與第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi之間的陰影衰落；表示第r輪博弈時第j個博弈者的發(fā)射功率；表示第r輪博弈時第k種業(yè)務(wù)類型buk接入第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi時所獲取的效益值；并有：表示第r輪博弈時第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi歸一化的屬性值向量；步驟3.4、利用式(4)獲得第r輪博弈時所有用戶接入網(wǎng)絡(luò)基站時的平均獎勵值步驟4、根據(jù)進(jìn)化博弈的支付導(dǎo)向型模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)基站選擇：步驟4.1、定義第j個用戶uej的第r輪博弈的策略選擇記錄向量為：其中，表示第j個用戶uej選擇過第i個策略，表示第j個用戶uej未選擇過第i個策略；定義第j個用戶uej的第r輪博弈的獎勵函數(shù)值記錄向量為：其中，表示第r輪博弈時第j個用戶uej選擇第i個策略的獎勵函數(shù)值；步驟4.2、初始化j＝1步驟4.3、初始化對都成立；初始化對都成立；步驟4.4、判斷式(5)是否成立，若成立，則表示第r輪博弈時第j個用戶uej在使用第k業(yè)務(wù)類型buk時選擇第i個策略符合接入條件，并執(zhí)行步驟4.8；否則，執(zhí)行步驟4.5；步驟4.5、令令賦值給并判斷對是否都滿足，若滿足，則執(zhí)行步驟4.7；否則，執(zhí)行步驟4.6；步驟4.6、隨機(jī)產(chǎn)生一個范圍在1-m之間的一個整數(shù)i，并將i賦值給i后，判斷滿足是否成立，若成立，則利用式(3)獲得后，返回步驟4.4；否則，返回步驟4.6；步驟4.7、求取向量中最大的元素值令即第r輪博弈時第j個用戶對第k種業(yè)務(wù)類型選擇第z個策略；步驟4.8、將j+1賦值給j；并判斷j＞n是否成立，若成立，則執(zhí)行步驟5，否則返回步驟4.3；步驟5、令r+1賦值給r，并返回步驟3.2順序執(zhí)行，并對判斷與是否均相同，若均相同，則博弈結(jié)束；否則，執(zhí)行步驟5。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：1、本發(fā)明基于層次分析法和進(jìn)化博弈理論，在用戶進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)基站選擇過程中綜合考慮了用戶業(yè)務(wù)類型特點和網(wǎng)絡(luò)基站網(wǎng)絡(luò)屬性特點以及用戶終端的能耗；適用于由多種網(wǎng)絡(luò)制式的網(wǎng)絡(luò)基站和多種用戶業(yè)務(wù)請求類型組成的無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中；并在充分保證了用戶qos的情況下，有效提高了用戶之間的公平性和減少了用戶終端的能耗。2、本發(fā)明基于進(jìn)化博弈模型，在用戶進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)基站選擇過程中綜合考慮了用戶獲取信息的局限性以及用戶作為博弈者的有限理性等特性，適用于無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)數(shù)學(xué)建模；3、本發(fā)明基于層次分析法研究了由不同網(wǎng)絡(luò)制式的網(wǎng)絡(luò)基站組成的無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中有多種用戶業(yè)務(wù)請求類型的場景；相較于目前研究較多的無線異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中單一業(yè)務(wù)用戶接入的方法，適用性更強。4、本發(fā)明通過在獎勵函數(shù)模型中引入了用戶終端的能耗，有效提高了用戶終端的能效，在目前絕大部分移動用戶終端均為電池供電的情況下，對于提高用戶終端的續(xù)航能力意義重大。5、本發(fā)明基于進(jìn)化博弈的支付導(dǎo)向型模型進(jìn)行用戶的網(wǎng)絡(luò)基站選擇，大大提高了用戶之間的公平性，并且保證了用戶數(shù)目在很大的范圍內(nèi)變化時，用戶之間的公平性都保持在一個很高的水平。附圖說明圖1為本發(fā)明方法流程圖；圖2為本發(fā)明網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜陀脩艚尤胧疽鈭D。具體實施方式在本實施例中，一種基于層次分析法和進(jìn)化博弈理論的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇接入方法，應(yīng)用于由m個網(wǎng)絡(luò)基站、n個用戶和k種業(yè)務(wù)類型構(gòu)成的無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，任意第i個網(wǎng)絡(luò)基站記為bsi，任意第j個用戶記為uej；任意第k種業(yè)務(wù)類型記為buk；第j個用戶uej與第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi的連接狀態(tài)記為sij，并有：sij＝1表示第j個用戶uej接入第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi；sij＝0表示第j個用戶uej未接入第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi；若第j個用戶uej選擇第k業(yè)務(wù)類型buk，則令選擇狀態(tài)bjk＝1，否則bjk＝0；第k種業(yè)務(wù)類型buk的判決矩陣記為表示第k種業(yè)務(wù)類型中第u個屬性對第v個屬性的重要程度；1≤i≤m，1≤j≤n；1≤k≤k；如圖1所示，該網(wǎng)絡(luò)選擇方法是按如下步驟進(jìn)行：步驟1、首先確定用戶在選擇網(wǎng)絡(luò)連接中對哪些具體網(wǎng)絡(luò)屬性有要求，然后根據(jù)satty標(biāo)度法自定義第k種業(yè)務(wù)類型的判決矩陣pk，satty標(biāo)度法具體數(shù)值參考表1；表1satty標(biāo)度數(shù)值對照表重要性標(biāo)度兩兩比較重要性定義1兩者同樣重要3前者比后者稍微重要5前者比后者明顯重要7前者比后者非常重要9前者比后者極端重要2,4,6,8表示相鄰判決的中間值倒數(shù)如果u相比v具有上述標(biāo)度，則v相比于u就為該標(biāo)度的倒數(shù)再利用式(1)得到第k種業(yè)務(wù)類型的一致性比例crk：式(1)中，λk表示所述判決矩陣pk的最大特征值；ri表示一致性隨機(jī)指標(biāo)，ri值的大小根據(jù)判決矩陣的維度大小確定，具體參考表2；表21-9階判決矩陣的ri值維度123456789ri0.000.000.580.901.121.241.321.411.46然后對求得的一致性比例進(jìn)行檢驗；若crk＜δ，則表示執(zhí)行步驟2；否則，返回步驟1重新得到判決矩陣；δ表示所設(shè)定的閾值，δ通常設(shè)為0.1；步驟2、對判決矩陣pk的最大特征值λk求解特征向量ξk并進(jìn)行歸一化處理，得到權(quán)值向量步驟3、對無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)用進(jìn)化博弈模型進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜陀脩艚尤胧疽鈭D參見圖2；步驟3.1、首先定義無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中n個用戶為進(jìn)化博弈模型中的一個單群體；定義第j個用戶uej為進(jìn)化博弈模型中的第j個博弈者；定義第j個用戶uej對任意第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi的選擇為進(jìn)化博弈模型中的第i個策略，則第j個用戶uej對m個網(wǎng)絡(luò)基站的選擇為一組策略集；所以，該群體中任意一個博弈者都有相同的策略集為：{bs1,bs2,…,bsi,…bsm}；定義博弈輪數(shù)為r，并初始化r＝1；步驟3.2、利用式(2)獲得每個博弈者第r輪博弈時接入第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi所獲取的帶寬資源式(2)中，wi表示第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi的總帶寬資源；步驟3.3、利用式(3)獲得第r輪博弈時第j個博弈者對第k種業(yè)務(wù)類型buk選擇第i個策略的獎勵函數(shù)式(3)中，α和β表示是歸一化系數(shù)；表示第r輪博弈時第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi的接收靈敏度；表示第r輪博弈時第j個博弈者接入第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi的路徑損耗，表示第r輪博弈時第j個博弈者與第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi之間的陰影衰落；表示第r輪博弈時第j個博弈者的發(fā)射功率；表示第r輪博弈時第k種業(yè)務(wù)類型buk接入第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi時所獲取的效益值；并有：表示第r輪博弈時第i個網(wǎng)絡(luò)基站bsi歸一化的屬性值向量；步驟3.4、利用式(4)獲得第r輪博弈時所有用戶接入網(wǎng)絡(luò)基站時的平均獎勵值式(4)中，為了計算第r輪博弈時所有用戶接入網(wǎng)絡(luò)基站時的平均獎勵需要從第一個用戶開始，依次計算出所有用戶的獎勵函數(shù)值；針對其中第j個用戶對第k業(yè)務(wù)連接到網(wǎng)絡(luò)基站bsi的計算步驟如下，首先對第r輪博弈時uej連接狀態(tài)進(jìn)行判定，即當(dāng)前其接入哪一個網(wǎng)絡(luò)基站，從而得到兩者之間的距離信息以及網(wǎng)絡(luò)基站的屬性值向量，便于計算兩者之間的路徑損耗然后判斷uej的業(yè)務(wù)類型，便于計算uej接入網(wǎng)絡(luò)基站bsi可以獲取的效益值在式(4)中，為了達(dá)到該目的，本實施例中定義了連接狀態(tài)和業(yè)務(wù)類型狀態(tài)兩個變量，巧妙的解決了判定的難題。步驟4、根據(jù)進(jìn)化博弈的支付導(dǎo)向型模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)基站選擇；：步驟4.1、定義第j個用戶uej的第r輪博弈的策略選擇記錄向量為：其中，表示第j個用戶uej選擇過第i個策略，表示第j個用戶uej未選擇過第i個策略；定義第j個用戶uej的第r輪博弈的獎勵函數(shù)值記錄向量為：其中，表示第r輪博弈時第j個用戶uej選擇第i個策略的獎勵函數(shù)值；每一輪博弈中，任意一個用戶uej都有一個策略選擇記錄向量和一個獎勵函數(shù)值記錄向量，一方面可以記錄用戶策略選擇的歷史數(shù)據(jù)，另一方面可以為后續(xù)計算做鋪墊，有效提升后續(xù)計算效率。步驟4.2、初始化j＝1步驟4.3、初始化對都成立；初始化對都成立；步驟4.4、判斷式(5)是否成立，若成立，則表示第r輪博弈時第j個用戶uej在使用第k業(yè)務(wù)類型buk時選擇第i個策略符合接入條件，并執(zhí)行步驟4.8；否則，執(zhí)行步驟4.5；步驟4.5、令令賦值給并判斷對是否都滿足，若滿足，則執(zhí)行步驟4.7，即判斷第j個用戶uej是否選擇過所有策；否則，執(zhí)行步驟4.6；步驟4.6、隨機(jī)產(chǎn)生一個范圍在1-m之間的一個整數(shù)i，并將i賦值給i后，判斷滿足是否成立，這里即通過策略選擇記錄判定是否選擇過該策略，避免了重復(fù)選擇同一策略造成的收斂速度降低的問題，在策略數(shù)目較多的時候，該定義意義更加明顯；若成立，則利用式(3)獲得后，返回步驟4.4；否則，返回步驟4.6；步驟4.7、求取向量中最大的元素值令即第r輪博弈時第j個用戶對第k種業(yè)務(wù)類型選擇第z個策略；即所有策略對第j個用戶uej來說，均不滿足選擇條件，則第j個用戶uej會從所有策略中選擇一個可以提供最高獎勵函數(shù)值的第z個策略；步驟4.8、將j+1賦值給j；并判斷j＞n是否成立，若成立，則執(zhí)行步驟5，否則返回步驟4.3；如果所有用戶均檢驗完畢，則第r輪博弈結(jié)束；步驟5、令r+1賦值給r，并返回步驟3.2順序執(zhí)行，并對判斷與是否均相同，若均相同，則博弈結(jié)束；否則，執(zhí)行步驟5。比較前后兩輪博弈結(jié)束后，判斷是否每一個用戶的連接狀態(tài)均為發(fā)生改變，若滿足，則表明系統(tǒng)進(jìn)入均衡狀態(tài)，整個博弈過程結(jié)束，否則繼續(xù)進(jìn)行下一輪博弈。當(dāng)前第1頁12