异构网络

异构网络(Heterogeneous Network）是一种类型的网络，其是由不同制造商生产的计算机，网络设备和系统组成的，大部分情况下运行在不同的协议上支持不同的功能或应用。

关于异构网络的研究最早追溯到1995的美国加州大学伯克利分校发起的BARWAN（Bay Area Research Wireless Access Network）项目，该项目负责人R.H. Katz在文献 ^[1]  中首次将相互重叠的不同类型网络融合起来以构成异构网络，从而满足未来终端的业务多样性需求。为了可以同时接入到多个网络，移动终端应当具备可以接入多个网络的接口，这种移动终端被称为多模终端。由于多模终端可以接入到多个网络中，因此肯定会涉及到不同网络之间的切换，与同构网络（Homogeneous Wireless Networks）中的水平切换（Horizontal Handoff, HHO）不同，这里称不同通信系统之间的切换为垂直切换（Vertical Handoff，VHO）。在此后的十几年中，异构网络在无线通信领域引起了普遍的关注，也成为下一代无线网络的发展方向。很多组织和研究机构都对异构网络进行了深入广泛的研究，如3GPP、MIH、ETSI、Lucent实验室、Ericsson研究所、美国的Georgia理工大学和芬兰的Oulu大学等。

下一代无线网络将是无线个域网(如Bluetooth)、无线局域网(如Wi-Fi)、无线城域网(如WiMAX)、公众移动通信网(如2G、3G)以及Ad Hoc网络等多种接入网共存的异构无线网络 ^[2]  。

互联网可以由多个异构网络互联组成。用来连接异构网络的设备是 路由器。

所谓异构 ^[3]  是指两个或以上的无线通信系统采用了不同的接入技术，或者是采用相同的无线接入技术但属于不同的无线运营商。利用现有的多种无线通信系统，通过系统间融合的方式，使多系统之间取长补短是满足未来移动通信业务需求一种有效手段，能够综合发挥各自的优势。由于现有的各种无线接入系统在很多区域内都是重叠覆盖的，所以可以将这些相互重叠的不同类型的无线接入系统智能地结合在一起，利用多模终端智能化的接入手段，使多种不同类型的网络共同为用户提供随时随地的无线接入，从而构成了如图1所示的异构无线网络。

2异构网络模型

图2.1给出了一种异构网络模型。不同类型的网络，通过网关连接到核心网，最后连接到Internet网络上，最终融合成为一个整体。异构网路融合的一个重要问题是这些网络以何种方式来进行互连，为异构无线网络资源提供统一的管理平台。为了说明异构网络的融合结构，这里给出一种特定的异构网络场景，它是由无线广域网（Wireless Wide Area Network，WWAN）（例如CDMA2000）和WLAN（例如IEEE802.11）组成的异构网络系统，如图2.2所示。

图2.1异构网络的模型

图2.2异构网络的融合结构

一个CDMA2000网络可以分成无线接入网（Radio Access Network，RAN）和核心网络（Core Network，CN）两部分。RAN包括一些无线技术实体，如基站控制器（Base Station Controller，BSC）和基站收发设备（Base Transceiver Station，BTS），来负责无线资源的管理。CN通常包括移动交换中心（Mobile Switching Center，MSC）来实现电路交换方式、分组数据服务节点（Packet Data Serving Node，PDSN）来实现包交换方式和网络交互功能（Inter-working Function，IWF）来为包交换和电路交换提供连接。CN负责呼叫管理和建立连接。在WLAN中，移动终端（Mobile Terminals，MTs）和接入点（Access Point，AP）之间进行通信。AP在WLAN中实现物理和数据链路层的功能，也充当无线路由器来执行网络层的功能，为WLAN与其他网络提供连接。

在如图2.2中异构网络的融合结构中，通常有三种类型的融合方案，分别是松耦合结构、紧耦合结构、超紧耦合结构。接下来分别介绍这三种耦合结构。

超紧耦合是通过连接到相同的BSC上与不同的无线接入技术（Radio Access Technology，RAT）进行融合。网络的状态信息是局部的，不需要通过额外的请求来获得信息，可以应用在当网络之间是重叠覆盖的情况下。与其他的耦合方案相比，超紧耦合方案的切换时延很短，因为中间涉及到的网络实体少。但是由于这两种RAT完全不同，因此实现超紧耦合方式就需要对应用在BSC上的处理过程进行很多修改。

在紧耦合结构中，不同的RATs通过CN进行融合，耦合结点可以是MSC或者PDSN。在图2.2中，MSC或者PDSN都是负责WWAN和WLAN的连接管理、认证和定价，因此WLAN路由器需要实现相关的WWAN协议。与超紧耦合相比，这个系统仅需要对现有接入网络进行很小的修改，因此它非常容易实现。与超紧耦合相比，在切换过程中，由于涉及到很多网络的实体，因此这种方案的VHO时延增加了。

在松耦合的异构网络中，MSC与WLAN都经过通用接口与公共的Internet进行交互信息，来保持服务的连续性。但是由于每个网络需要执行网络的连接和会话的激活过程，因此这种方案执行切换时会导致时延很大。

对于超紧耦合和紧耦合方式的异构网络融合结构中，网络选择算法通常可以安排在耦合节点上，即分别是BSC和CN。但是对于松耦合方式，网络选择算法可以应用在移动终端。

3异构网络中无线资源管理技术

传统意义的无线资源管理包括接入控制、切换、负载均衡、功率控制、信道分配等，而在未来异构网络中，无线资源管理的目标还包括为用户提供无处不在的服务和进行无缝切换，并提高无线资源的利用率。异构网络中无线资源管理是传统无线资源管理的一种扩充。

异构网络中无线资源管理的研究引起了广泛的关注，比较典型的几个无线资源管理模型包括协同无线资源管理、Multi-access无线资源管理（Multi-access RRM，MRRM）和联合无线资源管理。下面分别对这三种无线资源管理方法进行具体的介绍。

协同无线资源管理

3GPP在规范中提出了CRRM的概念，通过CRRM对WCDMA、WLAN和GSM/EDGE等多种RAT进行统一的管理。CRRM中两个主要技术是新发起呼叫的网络选择和漫游呼叫垂直切换的网络选择。在这里每个RAT需要执行呼叫允许接入控制、调度（Scheduling）、HHO和局部功率控制（Power Control）。CRRM结构框架如图2.3所示。

图2.3协同无线资源管理

每个RRM实体负责监测相应RAT的网络参数和状态信息，并将这些信息周期性发送到CRRM服务器，再由CRRM服务器处理每个网络汇报的数据，并进行分析和处理，最后将决策的结果反馈给每个RRM实体，由这些RRM实体来具体执行对应的决策。

CRRM主要的优点是可以利用负载均衡（Load Balancing，LB）来降低阻塞率和提高无线资源的利用率；根据终端的业务类型为用户选择合适的网络，从而来改善网络的QoS管理功能。

Multi-access无线资源管理

Multi-access无线资源管理是基于三个主要的结构功能模块：集中式的MRRM、分布式的MRRM和终端MRRM，如图2.4所示。

图2.4 Multi-access无线资源管理

集中式的MRRM一般适用于紧耦合的融合异构网络结构。图2.5给出了集中式的MRRM架构，所谓集中式指的就是每个RAT都归一个集中的RRM控制实体来管理，这个集中的控制实体能够获得所管理区域内的所有RAT的流量、负荷以及阻塞状态等，能够起到对这些网络进行统一的管理。这种结构有一些缺点，例如两个相邻的RAT之间会产生边缘效应，还有不便于扩展，当集中式RRM管理的RATs太多时，难以管理，且效率不是很高。因此出现了分布式的MRRM架构。

图2.5集中式的MRRM

如图2.6所示给出了分布式的MRRM架构，分布式的MRRM没有一个不依赖于某一个特定的MRRM实体，相应的功能分散给地位对等的RRM实体。分布式管理可以将系统的目标分配给每个分布式的RRM实体，由它们分担管理和计算的功能，这样可以降低每个节点的计算复杂度。并且系统的可靠性增加了，不会像集中式的MRRM，一旦集中RRM控制实体发生故障，整个系统就发生瘫痪了。这种框架已经在3GPP规范中得到了应用，并应用到了WCDMA和GSM/EDGE构成的异构网络系统。

图2.6分布式的MRRM

基于终端的MRRM将MRRM功能和决策交由终端负责，但是这种方式还是需要网络端进行协助，例如每个网络实体需要将自身状态信息提供给每个移动终端，以便进行MRRM决策。

联合无线资源管理

文献 ^[6]  提出了联合无线资源管理方案。该方案的核心概念是业务分离和多重连接。JRRM将业务分成基本部分和增强部分，前者由大覆盖范围的RAT来传送，例如UMTS。JRRM的目标是通过利用中心控制器来管理所有子网的容量，为不同RAT之间提供智能互联。JRRM框架与CRRM结构非常类似，但是JRRM并不仅仅局限于UMTS和GSM。此外，JRRM通过一些改变和附加特点弥补了CRRM方案。一种超紧耦合方式允许联合、管理网络与终端之间的业务流，因此联合无线资源规划和允许接入控制需要最优化频谱效率、处理不同的业务类型和QoS约束以及自适应的规划业务等。特别的是通过多重接入来利用业务分割来获得最优QoS，多重接入指的是一个终端可以同时接入到多个无线网络，从而可以将业务流分割成多个子业务流，分别通过不同的RAT来异步传送。

如图2.7中所示，JRRM结构是基于不同RATs同时覆盖的假设，每个RAT需要保证用户流量接口（User Traffic Interface，IU）、监测功能、业务调度（Traffic Schedule，TRSCH）、负荷控制（Load Control，LODCL）、接入允许控制（Session Admission Control，SAC）等功能相互高效工作。业务估计模块（Traffic Estimation module，TREST）通知每个允许接入的会话或呼叫进行接入控制，去更新每个连接的优先级信息和接入允许决策。

图2.7联合无线资源管理

4网络选择算法的研究

异构网络中无线资源管理的一个重要研究方向就是网络选择算法，网络选择算法的研究很广泛，这里给出了几个典型的无线网络选择算法的类别 ^[7-13]                。

基于接收信号强度的网络选择算法

预切换可以有效的减少不必要的切换，并为是否需要执行切换做好准备。通常情况下可以通过当前接收信号强度来预测将来接收信号强度的变化趋势，来判断是否需要执行切换。

文献 ^[14]  中利用多项式回归算法对接收信号的强度进行预测，这种方法的计算复杂度较大。文献 ^[15]  中，利用模糊神经网络来对接收信号强度进行预测，模糊神经网络的算法最大的问题，收敛较慢，而且计算的复杂度高。文献 ^[16]  中，利用的是最小二乘算法（LMS）来预测接收的信号强度，通过迭代的方法，能够达到快收敛，得到较好的预测。还有在文献 ^[17]  中，直接采用接收信号强度的斜率来预测接收信号强度，用来估计终端在该网络中的生存时间，但是这种方法太简单，精度不是很高。

基于历史信息的网络选择算法

在垂直切换的过程中，对于相同的切换场景，通常会出现现在的已出现过的切换条件，对于其垂直切换的结果，可以应用到当前条件下，这样可以有效避免的重新执行切换决策所带来的时延。

文献[ 33]中，提出利用用户连接信息（User Connection Profile， UCP）数据库用来存储以前的网络选择事件。在终端需要执行垂直切换时，首先检查数据库中是否存在相同的网络选择记录，如果存在可以直接接入最合适的网络。在文献[ 34]中，提出了将切换到该网络的持续服务时间和距离该网络的最后一次阻塞时间间隔作为历史信息记录下来，根据这些信息，选择是否有必要进行切换。

基于模糊逻辑和神经网络的网络选择算法

由于用户对网络参数的判断往往是模糊的，而不是确切的概念，所以通常采用模糊逻辑对参数进行定量分析，将其应用到网络选择中显得更加合理。模糊系统组成通常有3个部分组成，分别是模糊化、模糊推理和去模糊化。对于去模糊化的方法通常采用中心平均去模糊化，最后得到网络性能的评价值，根据模糊系统所输出的结果，选择最适合的网络。

通常情况下，模糊逻辑与神经网络是相互结合起来应用的，通过模糊逻辑系统的推理规则，对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络。在垂直切换的判决的时候，利用训练好的神经网络，输入相应网络的属性参数，选择最适合的网络接入。

基于模糊逻辑和神经网络的策略，可以对多种因素(尤其动态因素)进行动态地控制，并做出自适应的决策，可以有效提高网络选择的合理性，但该策略最大的缺点是，算法的实现较为复杂，在电池容量和处理能力均受限的移动设备上是不合适的。

基于博弈论的网络选择算法

在异构网络选择中，博弈论是一个重要的研究方向。在博弈论的模型中，博弈中的参与者在追求自身利益最大化的同时，保证自身付出的代价尽量小。参与者的这两种策略可以通过效用函数和代价函数来衡量。因此通过最大化效用函数和最小化代价函数，来追求利益的最大化。

文献[ 36]中提出一种基于博弈论的定价策略和网络选择方案，该方案中 服务提供商（Service Providers， SPs）为了提高自己的利润需要面临竞争，它是通过用户间的合作或者非合作博弈来获得，在实际的异构网络场景下，用户和服务提供商SPs之间可以利用博弈模型来表示。Dusit Niyato在文献[ 37]中，通过竞价机制来进行异构网络资源的管理，这里将业务分成两种类型，一种是基本业务，另一种类似高质量业务，基本业务的价格是固定的，而高质量业务的价格是动态变化的，它是随着服务提供商的竞争和合作而变化的。因此这里从合作博弈和非合作博弈两方面来讨论定价机制。Dusit Niyato在文献[ 38]中基于进化博弈理论，来解决在带宽受限情况下，用户如何在重叠区域进行网络选择。

基于优化理论的网络选择算法

网络选择的目标通常是通过合理分配无线资源来最大化系统的吞吐量，或者最小化接入阻塞概率等，这样就会涉及网络优化问题。

网络选择算法往往是一种多目标决策，用户希望得到好的服务质量、价格便宜的网络、低的电池功率消耗等。对于多目标决策算法，通常是不可能使得每个目标同时达到最优，通常的有三种做法：其一，把一些目标函数转化为限制条件，从而减少目标函数数目；其二，将不同的目标函数规范化后，将规范化后的目标函数相加，得到一个目标函数，这样就可以利用最优化的方法，得到最优问题的解；其三，将两者结合起来使用。例如文献[ 39]中，采用的是让系统的带宽受限，最大化网络内的所有用户的手机使用时间，即将部分目标函数转化为限制条件。文献[ 40]中，采用的是让用户的使用的费用受限，最大化用户的利益和最小化用户的代价，这里采用的是上面介绍的第三种方法。

基于策略的网络选择算法

基于策略的网络选择指的是按照预先规定好的策略进行相应的网络操作。在网络选择中，通常需要考虑网络负荷、终端的移动性和业务特性等因素。如对于车载用户通常选择覆盖范围大的无线网络，如WCDMA、WiMAX等；对于实时性要求不高的业务，并且非车载用户通常选择WLAN接入。这些均是通过策略来进行网络选择。

文献[ 41,  42]提出了基于业务类型的网络选择算法，根据用户的业务类型为用户选择合适的网络。文献[ 35]提出基于负载均衡的网络选择算法，用户选择接入或切换到最小负载因子的网络。[ 43]提出了一种考虑用户移动性和业务类型的网络选择算法。

基于多属性决策的网络选择算法

多属性判决策略（Multiple Attribute Decision Making， MADM）是目前垂直切换方面研究最多的领域。多属性判决策略主要分为基于代价函数的方法和其他方法。

基于代价函数的方法

代价函数一般有两种构造形式，一种是多属性参数值的线性组合，如（2.1）式所示；另一种是多属性参数值的权重指数乘积或者是属性参数值的对数线性组合，如（2.2）式所示。

 （2.1）

 （2.2）

其中代表规范化的第个网络的第个属性值，代表第个属性的权值。对于属性的规范化，首先对属性进行分类，分为效益型、成本型等，然后根据不同的类型的，对参数进行归一化，采用最多的是线性规范化、极差规范化和向量变换法。关于权值的确定可以分为简单赋权法(Simple Additive Weighting， SAW)、 层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）、熵权法、基于方差和均值赋权法。

(1) SAW：用户根据自己的偏好，确定每个属性的重要性，通常给出每个参数取值的具体参数值。

(2) AHP：首先分析评价系统中各要素之间关系，建立递阶层次结构；其次对同一层次的各要素之间的重要性进行两两比较，构造判断矩阵；接着由每层判断矩阵计算相对权重；最后计算系统总目标的合成总权重。

(3) 熵权法：通过求解候选网络中的同一属性的熵值，熵值的大小表明网络同一属性的参数值的差异，差别越大，说明该属性对决策影响越大，相应权值的取值就越大。

(4) 基于方差和均值赋权法：通过求解候选网络中同一属性参数的均值和方差，结合这两个参数确定该属性的重要性程度值，然后再对其进行归一化，得到每个属性的参数值。

其他方法

(1) 基于方差和均值赋权法：通过求解候选网络中同一属性参数的均值和方差，结合这两个参数确定该属性的重要性程度值，然后再对其进行归一化，得到每个属性的参数值。

(2) 逼近理想解排序法（TOPSIS）:首先对参数进行归一化，从网络的每组属性参数值里选择最好的参数组成最优的一组属性参数，同样也可以得到最差的一组属性参数。将每个网络与这两组参数比较，距离最优参数组越近，并且与最差组越远，该网络为最合适的网络。

(3) 灰度关联分析法（GRA）：首先对参数进行归一化，再利用GRA方法，求得每个网络的每个属性的关联系数，然后求出每个网络总的关联系数。根据每个网络总的关联系数，选择最适合的网络。

(4) 消去和选择转换法（ELECTRE）：首先对参数进行归一化，构造加权的规范化矩阵，确定属性一致集和不一致集。然后计算一致指数矩阵和劣势矩阵，最后得到一致指数矩阵和不一致指数矩阵。根据这两个矩阵，确定网络的优劣关系，选择最适合的网络。

VIKOR：首先对参数进行归一化，首先确定最优和最差属性参数组，然后计算得到每个网络属性的加权和属性中最大的参数值，然后利用极差规范化对网络的加权和以及最大属性值进行归一化，最后利用归一化的参数进行加权求和，依据这个值，选择最合适的网络。