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基于蚁群优化的网络选择算法
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TN915.03[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]南京邮电大学通信与信息工程学院,南京210003
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60902015)
中文摘要:

随着通信技术的不断发展,越来越多的无线通信网络标准被制定出来。为了保护投资,平滑过渡,各种不同的无线通信网络必然将相互融合。终端在这样一个多网络覆盖的区域中如何选择所使用的网络就成为了一个研究的热点。然而,在已有的诸多网络算法中,无一不存在着参加判决的参数过多、算法过于复杂而导致终端的电力和处理能力消耗过多、没有较好考虑网络负载均衡的缺陷并且没有考虑终端的反馈机制。简要介绍异构融合网络场景下网络选择的相关内容,包括异构融合网络场景,已有的网络选择算法,蚁群优化及其特点。在此基础上,提出了一种全新的基于蚁群模型的网络选择算法(ANSA)。利用Matlab对所提出的ANSA的性能进行了仿真分析,与TOPSIS算法进行对比,证明了ANSA比已有的网络选择算法具有更好的负载均衡性能并且降低了终端的复杂度。

英文摘要:

With the advancing telecommunication technology,more and more standards for wireless communication network are developed.The heterogeneous wireless network is becoming a destined trend of mobile communication in order to protect investment and preserve smooth migration path.When user equipment is in such a heterogeneous environment,how to select the appropriate access network has become a research hotspot.However,all the existing network selection algorithms have some deficiencies,such as attribute redundancy,excessive consumption of equipment power and process capacity,or lack of feedback mechanism.Survey of existing net-work selection and ant-system theories are given in brief.A brand new network selection algorithm,Ant Colony Optimization(ACO) based Network Selection Algorithm(ANSA)is proposed.ANSA is trying to combine positive feedback mechanism with network selection.The performance of ANSA and TOPSIS is compared with MATLAB.It is shown that ANSA reduces the consumption of equip-ment electricity and has a better performance than TOPSIS on load-balancing.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887